SHIBOR对我国股指期货市场有影响吗？，本文主要内容关键词为：期货市场论文,股指论文,有影响论文,我国论文,SHIBOR论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
0 引言 宏观经济含义上的流动性指的是经济体系中货币投放量的多少。近几年央行货币政策的频繁调整，使得货币市场利率成为了相对外汇和新增信贷而言更加重要的、衡量市场流动性的指标。而作为准货币市场基准利率的SHIBOR，随着稳定性、与公开市场业务的关联性等的逐渐增强，其降低说明市场流动性趋于宽松，而上升则反映了流动性的收紧。较为明显的例子是2013年6月我国银行间资金面出现的严重紧缩(或称“钱荒”)。当月20日SHIBOR隔夜上涨578个基点，涨幅75.51％，SHIBOR七天涨幅也达到了36.27％，波动剧烈；与此同时，股指期货波动同样剧烈，6月合约下跌61.2点，跌幅2.56％，7月合约下跌60.4点，跌幅2.54％，三日后作为主力合约，7月合约更是创下了171.0点的跌幅纪录。在5月底到7月初的“钱荒”持续期，与SHIBOR各短期品种利率明显高于相邻时段的情况不同，股指期货各合约指数震荡中持续下行。 股指期货市场上的投资者易受到宏观调控、财政、金融、税收和行业政策等外部信息的影响，使得股指期货价格对相关信息具有敏感性，而SHIBOR是我国重点培育的市场基础利率，包含着大量上述信息。虽然股指期现货关系、利率和股票市场关系的研究已较为深入，但股指期货不同于股票价格，现有文献中也尚未出现有关SHIBOR如何影响股指期货市场的研究。本文首次从股指期货和SHIBOR的关联性角度入手，利用具有良好拟合和预测性质的多元随机波动模型，在收益率的变动关系和波动溢出两个维度上实证研究两者的波动关联性，比较SHIBOR各品种对股指期货的影响程度，并对SHIBOR的具体影响渠道作出分析。这对研究我国利率市场化和股指期货市场的建设，以及如何加强对市场投资者的保护都具有重要的意义。 1 文献回顾与理论综述 股票价格的变动代表对新信息的有效折现，Grossman and Shiller(1981)构建模型指出，与不能准确刻画股价变动的红利相比，反映现在和未来经济活动水平关系的利率是更为有效的折现因子。上升的利率会导致关于投资结构的决策发生变化，即一般是从资本市场转向固定收益证券。股票指数的制订来自一揽子各行业股票，虽然由于股份公司名义资产和负债的到期结构不同，股价波动关于利率的敏感性因股票而异(Flannety and James(1984)从金融机构和上市公司关系的角度作了实证)，但Bernanke and Kuttner(2005)通过研究股票指数和联邦基金利率关系得出结论：未预期到的联邦基金利率每下降25％的基本点，主要股指将上升1％，而市场已预期到的利率变动对股指几乎没有影响。Alam and Uddin(2009)也利用其他地区股指和当地利率数据证明股指对利率变动敏感，两者变动存在负相关关系，并存在从利率变动到股指变动的单向因果关系。 股指期货是投资者以降低股票投资的系统性风险为目的，进行套期保值、套利和杠杆性投资的重要工具。我国的沪深300股指期货虽推出时间不长，但日成交量和持仓量都维持在较高的水平上，市场表现活跃，与股指相互间有较强的价格引导和波动溢出关系(刘庆富和华仁海，2011)。金融市场是一个总体，虽然股指期货交易长期内没有明显地改变市场利率的波动，但当日或隔日市场利率(尤其是当期货合约接近到期日时)的波动情况仍受到它的显著影响(Edwards，1988)。Cummings and Frino(2011)在研究股指期货定价偏差的影响因素时实证指出利率波动风险是股指期货套利者的主要风险，股指期货投资者收益在短期利率风险降低时得到提升。 上述研究说明利率和股指期货在一般情况下可能存在负向变动关系，而我国利率体系包括官方利率和货币市场利率两部分，前者往往不能反映市场实际的资金供求关系，后者是我国市场化程度最高的利率，代表品种便是SHIBOR。由于具有比其他利率品种更好的市场性、相关性、基础性和稳定性，SHIBOR被广泛地用作市场基准利率。方先明和花旻(2009)利用格兰杰因果检验和向量自回归VAR模型证明了这一性质，刘湘云和邱乐平(2011)绘制了SHIBOR和LIBOR的各自的脉冲响应函数对稳定性的结论进行了补充。然而中长端的SHIBOR报价存在问题，与实际成交价格之间利差较大。关于SHIBOR应用文献中多采用短期SHIBOR品种，如张宝和岳宗营(2011)利用SHIBOR短期品种数据和KMV模型计算出违约距离，得到短期融资券的有效风险评级。 过往文献中尚未出现股指期货和SHIBOR的关系研究，但研究变量间关系的方法已有长足的发展，一部分集中于格兰杰因果检验、向量自回归模型、协整检验、误差修正模型和脉冲响应分析，另一部分则建立在随机性的基础上。由于利率、期货具有随机性的特点，后者的研究更能反映价格间的真实关系。 随机性要求在研究两者关系时更多地关注波动性方面，波动性的一阶矩均值层面研究方法主要是已提及的格兰杰因果关系、向量自回归和ECM，以及ARIMA模型等，吴开尧和李榕(2013)利用VAR模型对美元指数和大宗商品价格的相关性分析，帅雯君等(2013)利用MS-ECM对我国财政挤入挤出效应的动态路径分析。另一个主要研究层面是二阶矩的动态相关性，可以视作波动率的相关性或者波动溢出效应，研究方法可大致分为条件异方差多元ARCH族模型和随机波动MSV族模型两类。 Engle(1982)和Bollerslev(1986)分别提出的单变量ARCH和GARCH模型不能用来研究波动率的相关性。针对这个问题，Baba et al.(1991)发展了GARCH-BEKK模型并讨论了模型的极大似然估计方法。国内学者在研究具体问题时分为两种思路，赵华(2007)利用的VAR-GARCH-BEKK模型，楚尔鸣和鲁旭(2009)利用的VECM-GARCH-BEKK模型，实质上是利用残差或误差修正项在一般GARCH模型设定形式上建模；另一种是改变GARCH过程设定形式，如多元EGARCH、多元GJR-GARCH和DCC-GARCH模型等。这些模型都存在有限阶滞后和线性影响的制约。袁超等(2008)采用的对称动态条件相关系数，李红权等(2011)使用的交叉相关函数CCF都是较为合理的替代方法，但这些方法仍需要首先基于各变量的GARCH模型得到标准残差序列。 Yu and Meyer(2006)改进了Taylor(1994)提出的随机波动SV模型，与GARCH模型均值和方差的滞后线性形式不同，在连续和离散两种条件下都认为变量的偏差服从一个零均值的随机分布，该分布的方差不依赖于已知的滞后方差和变量偏差，并采用一阶滞后的形式代表单位时间内的波动对下个时间点变量偏差的影响。关于多元GARCH和MSV模型的比较，Kim et al.(1998)和Yu(2002)分别从样本内拟合和样本外预测证明了单变量条件下，后者对实际数据的拟合和预测有着更好的效果。一般的GARCH和MSV模型假设扰动项服从正态分布，而基于金融数据可能表现出的尖峰厚尾性质，相关研究也对扰动项服从学生t分布、GED分布等假设进行了讨论。李璁和陈荣达(2011)对沪深300股指期现货建立SV-N、SV-T和SV-GED模型，并利用Archimedean Copula函数计算两变量间相关性，但是模型估计结果中t分布和GED分布的自由度这一参数都不显著，不能充分说明随机项更适合哪种分布，而且Copula函数只能计算出相关系数，不能观察出变量实际波动中相互间不同方向的影响差异。熊正德和韩丽君(2013)针对金融市场受相同宏观经济因素影响而往往出现协同变化这一特征，采用GC-MSV模型研究我国汇改后汇市和股市间的波动溢出效应。 根据上述回顾和比较，结合所要研究的问题，本文第2节在研究设计中采用改进的GC-MSV模型，并给出模型的选择理由和相关设定；第3节选择SHIBOR各短期品种数据，利用模型研究股指期货合约和SHIBOR各短期品种的变动关系和波动溢出效应，并分析SHIBOR影响股指期货的具体渠道；第4节基于SHIBOR影响股指期货的实证结论给出相关分析和建议。 2 研究设计 设
为时刻t某资产的价格，假设没有红利，定义时刻t-1到时刻t该资产的收益率(资产回报)为
，资产收益率的波动为σ，则有随机差分方程d(lnp)=μdf+σdW。其中W(t)为标准维纳过程，μ和σ为常数时，
服从一个标准正态分布，
。 离散时间条件下，假设资产收益率的波动
随时间变化，则资产价格的一维随机波动模型为：
。其中
均服从标准正态分布，相关系数
依随机波动模型不同而自[0，1]上取值。 本文研究对象为股指期货和银行间同业拆借这两个市场，故相应的二元随机波动模型GC-MSV形式为：
按金融市场强有效性的假定，模型中取股指期货和SHIBOR的期望收益率为0。
的原假设为
=0，当模型估计结果拒绝原假设时说明存在股指期货收益率的波动对SHIBOR收益率波动的溢出效应，或股指期货收益率的波动是SHIBOR收益率波动的格兰杰原因。这里进一步修改(2)，得到：
代表了市场收益率波动两个方向的溢出效应，而
则代表了两市场各自收益率波动的集聚程度。当
至少有一个通过了显著性检验时，结合模型估计结果中的
，当
为正时说明股指期货和SHIBOR收益率受外部信息冲击产生的波动是正相关的，当
为负时则说明两者受冲击产生的波动是负相关的，且
的两种情况下存在单向或者双向的波动溢出效应。故利用(1)(3)可以来研究股指期货和SHIBOR波动关联性。在第1部分列举的利用一维SV模型研究相关市场的有限文献中，将一维
设为服从学生t分布或者GED分布的参数估计中，自由度这一估计结果不显著，故本文仍采用
服从多元正态分布这一假设。 对参数向量
进行估计是模型的目的，而模型的条件方差不是一个确定的函数。Andersen(1999)针对该类模型的估计方法在有限样本下做了比较，发现MCMC是其中最为有效的工具。不同于渐进性讨论，MCMC推断建立在参数和潜变量的精确后验分布上。由于具有可以进行高维积分运算的优点，贝叶斯分析在获得后验密度函数的MCMC推断中得到广泛应用。 设可观测样本容量为T，参数向量和模型中随机成分中包含的潜变量所构成的新向量
，并设f(.)为随机变量的概率密度函数，那么θ的联合先验密度为：
本文将
取为股指期货和SHIBOR收益率的T×2矩阵，按照(1)、(3)的模型设定和上述估计方法进行实证分析。 3 数据选取与实证分析 目前我国市场上股指期货合约分为当月、次月和随后两个季月这四个品种，合约到期日通常为每个月的第三个周五，即每月20日前后。考虑到SHIBOR只有日数据，故在交易机构所提供的当月连续、下月连续和主力连续合约数据中，选取代表离到期日最近合约的当月连续合约数据为股指期货数据IF。SHIBOR由选定的银行团每工作日11:30前通过集中报价得到。由于SHIBOR中长端报价机制欠缺，尚不能反映市场货币资金供求情况，因此本文选取隔夜、一周和两周这三个短期品种，研究SHIBOR与股指期货当月连续收益率的关联性。IF选取自推出日2010年4月至2013年7月的数据，并将SHIBOR隔夜Shiboron、SHIBOR一周Shibor1w和SHIBOR两周Shibor2w与IF相比对，剔除无法对应的日数据，最终得到3组原始数据。数据来自wind资讯金融终端和http://www.shibor.org。 3.1 描述性统计
对股指期货和各SHIBOR品种的收益率
进行统计描述。观察表1可知股指期货收益率均值仅比SHIBOR隔夜大，SHIBOR随期限的延长绝对收益率均值变小；隔夜SHIBOR收益率极值的绝对值明显大于股指期货对应极值的绝对值，这与引言中提到的“钱荒”期间情况相似，而且观察标准差知道，当利率期限延长时，SHIBOR收益率的波动程度减小；各收益率的峰度都明显大于3，说明股指期货和SHIBOR的收益率分布具有尖峰特征；股指期货和SHIBOR一周的收益率呈负偏态，数据高峰较均值向右偏移，长尾向左延伸，SHIBOR隔夜和SHIBOR两周的收益率则呈正偏态，数据高峰较均值向左偏移，长尾向右延伸，故各收益率序列分布都存在一定的非对称性；JB统计量服从自由度为2的卡方分布，查表得各收益率均在0.5％上拒绝正态分布的原假设，即收益率序列分布均有尖峰厚尾的特征。根据第2节的说明，本文中收益率的联合分布仍按照近似二元正态分布的假设。
3.2 单位根检验与模型选择 由于SHIBOR隔夜与股指期货的报价频率相同，对货币市场资金供求情况的反映较好，而且波动程度较其他SHIBOR品种更为明显，故首先选取IF和SHIBOR隔夜进行研究。在Eviews 6.0中观察
滞后36阶的自相关和偏相关图，发现
的Q统计量始终小于10％显著性水平对应的临界值，
的Q统计量始终大于5％显著性水平对应的临界值，说明
不存在自相关，而
存在自相关，所以无法通过建立关于股指期货和SHIBOR收益率的VAR模型来研究两者收益率的波动关系。 表2给出了股指期货合约和SHIBOR各品种收益率的单位根检验，无论是ADF检验还是PP检验都拒绝存在单位根的原假设，说明收益率序列均是平稳的。若建立关于
的ARMA模型，利用AIC准则判断滞后阶数，比较拟合优度大小，可以得到：
为随机干扰项，在1％的显著性水平下系数均通过了显著性检验，并且模型残差经ARCH检验显示拒绝原假设(存在ARCH效应)。但
无法建立ARMA模型，故无法检验残差是否存在ARCH效应，不能通过多元GARCH模型判断和描述两收益率的波动溢出效应，这说明了利用多元随机波动MSV模型(1)(3)研究本文问题的必要性。
3.3 股指期货与SHIBOR各短期品种收益率关联性的实证分析 利用Winbugs1.4软件，根据模型(1)、(3)推导出随机扰动项的均值和方差表达式，并利用Ntzoufras(2009)提供的方法和语言进行编程。采用Meyer and Yu(2000)给出的参数向量α的先验分布，并给出两个不同的初值向量进行初始化，经抽样迭代，得到两条平稳分布的马尔科夫链。观察迭代历史，选择前12000次作为预烧样本，并储存12001～20000次的迭代结果用于参数估计。表3中各迭代次数段内参数均值的波动在0.01以内，说明12000次以后的抽样结果收敛。为进一步检验抽样结果中各参数估计结果的精确性，结合两条马尔科夫链进行GR收敛性诊断。
图1显示，各参数的GR统计量随迭代次数的增加都迅速地收敛到1，或从1下方无限接近1且线条平稳，这进一步说明抽样收敛，保证了参数估计结果的准确性。
图1 参数的GR收敛性诊断① 表4给出了模型的估计结果，其中各参数的MC误和标准差都很小，且MC误相对更小，这意味着抽样离真实的分布偏差很小，模型有很好的精度，参数的估计结果收敛。进一步考虑到Winbugs程序中对
的正态分布假设，查找t值表，
(500)=1.965，
(793)＜
(500)，对比估计结果中的
的t值(均值/标准差)，可知两参数t值远大于1.965，拒绝为零的原假设，都通过了显著性检验。综合以上分析可知，
=0.0221，
=0.2124，股指期货和SHIBOR隔夜收益率的波动存在双向溢出效应，溢出效应均为正，即一个市场收益率波动程度提高，会使得另一个市场收益率波动程度同样提高，而且由于
＞F63AA958.jpg，SHIBOR隔夜收益率对股指期货收益率的波动溢出效应更强；
=0.9896，
=0.885，说明两指数收益率前期波动与未来波动相关性很强，即均具有显著的波动集聚性；
=-0.0794，说明股指期货和SHIBOR隔夜收益率波动存在负相关关系。因为模型假设两指数期望收益率为0，故由
的估计结果可知，SHIBOR隔夜的升高会使股指期货价格有下降的预期，相反地，SHIBOR隔夜的下降会使股指期货价格有升高的预期。进一步考虑股指期货和SHIBOR隔夜收益率之间的波动溢出效应，SHIBOR收益率向股指期货收益率的波动溢出更强，当SHIBOR隔夜收益率短时间迅速升高导致其波动程度提高时，会使得股指期货收益率的波动程度也随之提高。由于
的估计结果说明SHIBOR和股指期货价格负相关，股指期货价格此时表现为短时间有较强的迅速下探预期，股指期货市场做空行为较为有利；相反地，SHIBOR隔夜短时间迅速降低会使得股指期货价格短时间有较强的迅速升高预期，股指期货市场做多行为较为有利。
关于股指期货和SHIBOR一周、SHIBOR两周收益率相关关系，按照上述分析股指期货和SHIBOR隔夜收益率关联性的步骤，同样将前12000次迭代作为预烧样本，保留12001～20000次迭代过程给出估计结果。经GR收敛性诊断，表5、表6中模型参数的GR统计量均迅速收敛到1，模型参数估计结果精确。结合表5、表6中的标准差和MC误亦验证了这一结论。 表5中
=-0.0457，表6中
=-0.0567，
为负，说明股指期货价格不仅与SHIBOR隔夜变动负相关，与SHIBOR一周、SHIBOR两周变动也呈负相关，即股指期货与SHIBOR各短期品种变动具有负相关关系，并以SHIBOR隔夜与股指期货价格的变动负相关性最强。表5、表6中
、
均较大且接近1，说明SHIBOR一周、SHIBOR两周这两种短期SHIBOR品种的波动集聚性也很明显。 此外，通过计算
的t值同样说明两参数通过显著性检验。由表5、表6结果可知，
＞
，这与表4中关于股指期货与SHIBOR关联性的结论保持一致。这些结果表明外部信息的冲击使股指期货和短期SHIBOR朝相反的方向变动；受信息冲击影响，股指期货与短期SHIBOR收益率的波动具有双向溢出效应，进而结合股指期货和短期SHIBOR的变动关系可知，短期SHIBOR的波动程度增强对股指期货价格波动的助涨作用大于后者对短期SHIBOR波动的助涨作用。 最后，根据估计结果可知：股指期货收益率对各短期SHIBOR收益率的波动溢出效应都较小；表4中
=0.2124，表5中
=0.1545，表6中
=0.1898，说明SHIBOR对股指期货价格的波动溢出以SHIBOR隔夜表现最为突出，这说明SHIBOR所刻画的拆借周期越短，所反映的资金面松紧程度越接近市场真实情况，波动剧烈程度越明显，对股指期货价格的波动溢出效应也就越大。 3.4 SHIBOR对股指期货市场影响的进一步分析 SHIBOR是市场利率的一种，既是衡量资产价格的重要折现率指标，也是期现市场套利者所面临的主要风险之一(Cummings and Frino，2011)。它的变动会同时引起包括期指在内的资产价格的变动和套利者行为的变化，从而最终影响到股指期货市场。而SHIBOR也不同于银行贷款利率和国债利率等变量，每日集合竞价的性质使其能够实时地反映市场利率的水平。SHIBOR的高企说明投资者倾向于存款或购买债券，股票市场的资金减少，从而导致股票价格指数下跌；反之SHIBOR越低，股票价格指数就会越高(这里忽略不同股票指数的标的差异)。较长时间内SHIBOR趋势的上升也可能增加企业的生产成本，如融资成本的上升(资金面紧张的银行出于流动性的考虑不愿增加贷款余额)，而产业链中上下游企业生产成本和产品价格的上升进一步提高了成本，降低了企业利润，导致代表股东权益的股票价格下降。那么，SHIBOR对股指期货的影响究竟是通过资产未来现金流的重要折现因子还是通过改变短时间内市场资金面紧张程度和资金跨市场流动情况来影响股指期货价格的呢？本文将SHIBOR分解为预期成分(SHIBOR[e])和未预期成分(SHIBOR[u])，其中预期成分反映了对未来股票价格的折现率，而未预期成分则反映了市场资金面骤然紧缩或充裕的情况。由于我国尚未形成利率期货市场，而且无从获得针对市场参与者预期的问卷调查统计数据，因此本文利用期限结构的完全预期理论，利用SHIBOR一周、两周和一月的数据计算出隐含的远期SHIBOR一周和两周利率，作为对应SHIBOR品种预期的代理变量②。借鉴事件研究法的思路，选取2010-2013年间SHIBOR一周和两周变化率绝对值超过10％的所有样本点，得到SHIBOR预期成分和非预期成分对股指期货收益率影响的估计结果(见表7)。
由表7可知，无论是基于SHIBOR一周还是两周远期利率对SHIBOR进行分解得到的预期成分和非预期成分，回归结果显示只有SHIBOR一周和两周各自的非预期成分对股指期货收益率具有显著负向影响，在股指期货期望收益率为零的假设条件下，只有SHIBOR中的非预期成分的变化引起了股指期货相反方向上的显著变化，而SHIBOR中预期成分对股指期货的影响并不显著。文中的SHIBOR是日数据，不能够反映对股票价格有影响的上市公司未来经营状况，进一步由股指期货收益率关于SHIBOR分解成分的回归结果可知，SHIBOR变化中的预期成分，即对未来现金流折现率的预期并不会对股指期货产生影响，相反地，SHIBOR变化中的非预期成分，即短时间内资金面的骤然紧缩或宽裕使得资本跨市场流动明显，改变了股票市场的收益预期，最终对股指期货市场产生影响。 为进一步说明SHIBOR变动对股票市场(股指期货对应的现货市场)收益的可能影响，本文提取2010年4月至2013年7月相同时间段内股指期货的现货标的——沪深300综合指数，观察其与SHIBOR时间趋势上的关系。按照3.1节描述性统计中的方法计算沪深300综合指数的收益率
，首先截取沪深300综合指数日变动幅度明显增强的一时间区间，
与SHIBOR隔夜、一周、两周收益率的时间趋势如图2所示。
图2 股指期货的现货与SHIBOR主要品种收益率的时间趋势图 图2所示的是2010年10月价格日变动幅度明显增强的股指期货对应的现货收益率与SHIBOR主要品种收益率的时间趋势。除个别时间点外，SHIBOR隔夜、一周和两周收益率都与
关于收益率为零的横坐标轴向相反方向变化，即从整体上看，SHIBOR隔夜、SHIBOR一周和SHIBOR两周在某日的上升(下降)对应着
的下降(上升)。接下来，在所提取的股指期货现货数据中剔除与SHIBOR非对应的，对数据进行单位根检验，结果显示股指现货收益率平稳；观察股指现货收益率自相关和偏相关图，结果显示数据不存在自相关和偏
，相应的估计结果见表8。 由表8可知，在时间序列平稳的前提下，股指期货市场收益率关于SHIBOR主要品种收益率的回归系数为负且显著(关于SHIBOR隔夜收益率当期的回归系数不显著，但关于其滞后项的回归系数显著)，说明SHIBOR的变动，通过市场基金面骤然变化和资本的跨市场流动，的确可能引起股指期货现货指数相反方向的变动，进而造成具有价格发现功能的股指期货市场上相反方向的预期和价格变动。关于股指期货的现货市场在SHIBOR影响股指期货价格过程中所起的中介作用也能利用温忠麟等(2004)提出的联立方程模型得到证明。
总之，SHIBOR上升时，资金倾向于流入货币市场，导致证券市场上的资金供给减少，股票市场的预期收益相对变低，股价随之有下跌的预期。股指期货作为以股价指数为标的物的标准化合约，确定的是双方交易的一定期限后的股价水平，股价下跌的预期会引起股指期货的下跌。SHIBOR上升时，股价存在下跌预期，由于券商和基金是市场资金的主要拆入方，多头难有好的表现，股指期货市场处于空头为主的预期。根据本文的实证结果，SHIBOR对股指期货存在明显的正的波动溢出效应，SHIBOR的上升周期中波动程度越剧烈，股指期货下跌过程的波动程度越剧烈，股指期货市场的空头预期也就越明显。同理，SHIBOR下跌时，资金倾向于流入证券市场，股票市场预期收益相对变高，股价存在上升预期，空头难有好的表现，股指期货市场处于多头为主的预期。SHIBOR下跌过程波动越剧烈，股指期货市场的多头预期也就越明显。需要指出的是，此处的SHIBOR为短期利率，中长端SHIBOR由于存在“路径依赖”，尚不能真实反映相应期限的市场资金供求情况。 值得一提的是，引言中所介绍的“钱荒”是市场流动性骤然紧缩的典型例子。此时SHIBOR飙升并且波动剧烈，期货市场上的主力合约持仓量明显放大，并且以空头持仓为主，这与上面的关于SHIBOR对投资者行为影响的论述保持一致。为建立正常的流动性供给渠道，央行2013年11月初推出了一项新的货币政策工具——常备借贷便利(SLF)。其主要功能是满足金融机构期限较长的大额流动性需求，主要对象为政策性银行和全国性商业银行，期限为1～3个月，以抵押方式发放。SLF是央行公开市场业务之外调控市场流动性的又一重要手段，间接地影响银行资金面和SHIBOR的升降，亦可视为影响股指期货市场走势和投资者策略的重要因素。 4 研究结论与启示 本文研究结果显示：股指期货与SHIBOR的变动具有反向相关关系，进一步将SHIBOR的变动分解为预期与非预期成分之后发现，只有非预期成分对股指期货具有显著负向影响，即目前市场条件下，SHIBOR并没有通过改变未来现金流的折现率影响股指期货，SHIBOR对股指期货的影响主要是通过市场资金面松紧和资本的跨市场流动这一渠道实现的。SHIBOR和股指期货之间存在双向非对称的正波动溢出效应，且以SHIBOR所代表的银行间资金拆借市场向股指期货市场的波动溢出为主。各SHIBOR品种对股指期货的波动溢出以SHIBOR隔夜最为明显，这与SHIBOR隔夜最能代表即时的市场资金供求情况有关。SHIBOR上升时，股指期货市场空头预期较为明显，SHIBOR波动越剧烈，带动股指期货剧烈波动，空头越有利；SHIBOR下跌时，股指期货市场多头预期较为明显，SHIBOR波动越剧烈所导致的多头也就越有利。 本文所揭示的SHIBOR与股指期货的关联性充分说明，我国金融市场中货币市场和股指期货市场的融合正逐步加快，以往较多金融机构不能直接参与到银行间市场，资金不能从收益低的市场自动流入收益高的市场分割现象有所改善。股指期货投资者应密切关注SHIBOR的变动方向和波动程度，提前制定投资计划，控制风险。 政府部门在制定相关金融政策时，也要考虑SHIBOR和股指期货的变动关系和波动溢出效应：一方面要充分发挥公开市场业务灵活性、时效性和主动性的特点，合理调节货币供应量，正确反映政府的货币政策目标；另一方面须深入金融市场化改革，培育以SHIBOR为代表的反映风险定价和实体经济需求的市场化基准利率体制，并完善股指期货市场法律体系，加强投资者的风险教育，增强包括股指期货在内的证券市场有效性，维持市场的平稳健康发展。 此外，由于篇幅所限，股指期货与SHIBOR波动中某些异常值点的相关性分析，以及研究设计中模型随机扰动项矩阵非多元正态分布情形下的估计，有待日后进一步的研究。 感谢匿名审稿人的宝贵意见，文责自负。 注释：
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