基于多模型實(shí)證：滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格動(dòng)態(tài)關(guān)系深度剖析一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代金融市場(chǎng)體系中，股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)緊密相連，占據(jù)著極為關(guān)鍵的地位，是投資者資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具，也是反映宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的關(guān)鍵指標(biāo)。其中，滬深300股指期貨及其對(duì)應(yīng)的現(xiàn)貨指數(shù)在我國(guó)金融市場(chǎng)里扮演著舉足輕重的角色。滬深300指數(shù)由上海和深圳證券市場(chǎng)中選取300只A股作為樣本編制而成，樣本股涵蓋金融、能源、消費(fèi)、科技等多個(gè)行業(yè)，具有良好的市場(chǎng)代表性，能夠較為準(zhǔn)確地反映我國(guó)A股市場(chǎng)的整體走勢(shì)。而滬深300股指期貨是以滬深300指數(shù)為標(biāo)的的標(biāo)準(zhǔn)化期貨合約，自2010年4月16日正式推出以來，豐富了我國(guó)金融市場(chǎng)的投資品種，為投資者提供了更多的投資選擇和風(fēng)險(xiǎn)管理手段。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展和開放，滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的規(guī)模日益壯大，參與者類型逐漸豐富，涵蓋了機(jī)構(gòu)投資者、個(gè)人投資者以及境外投資者等。市場(chǎng)交易活躍度不斷提升，其在金融體系中的影響力也與日俱增。在這樣的背景下，深入研究滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)于投資者而言，準(zhǔn)確把握兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，有助于更好地理解市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制，把握投資機(jī)會(huì)，制定更為科學(xué)合理的投資策略。一方面，對(duì)于套期保值者來說，通過對(duì)兩者關(guān)系的精準(zhǔn)把握，可以更有效地利用股指期貨對(duì)沖現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，降低投資組合的波動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。例如，當(dāng)投資者預(yù)期市場(chǎng)下跌時(shí)，可通過賣出滬深300股指期貨合約，在現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格下跌造成損失時(shí)，從期貨市場(chǎng)的盈利中得到彌補(bǔ)。另一方面，對(duì)于投機(jī)者而言，了解兩者之間的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制和波動(dòng)特征，能夠幫助他們更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)，捕捉價(jià)格差異帶來的投機(jī)機(jī)會(huì)，提高投資收益。從市場(chǎng)層面來看，滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的關(guān)系對(duì)市場(chǎng)的穩(wěn)定性和效率有著深遠(yuǎn)影響。合理的股指期貨定價(jià)能夠引導(dǎo)現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)，促進(jìn)市場(chǎng)資源的有效配置。當(dāng)股指期貨價(jià)格與現(xiàn)貨指數(shù)價(jià)格出現(xiàn)偏差時(shí)，套利者會(huì)迅速進(jìn)入市場(chǎng)進(jìn)行套利操作，促使兩者價(jià)格回歸合理區(qū)間，從而提高市場(chǎng)的定價(jià)效率。此外，兩者之間的緊密聯(lián)系也能夠增強(qiáng)市場(chǎng)的流動(dòng)性，吸引更多的投資者參與市場(chǎng)交易，促進(jìn)金融市場(chǎng)的健康發(fā)展。對(duì)于政策制定者來說，研究滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的關(guān)系，為其制定科學(xué)合理的金融市場(chǎng)監(jiān)管政策提供了重要依據(jù)。通過對(duì)兩者關(guān)系的分析，政策制定者可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中存在的問題和潛在風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行調(diào)控，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。例如，在市場(chǎng)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，政策制定者可以根據(jù)兩者之間的關(guān)系，判斷波動(dòng)的根源和傳導(dǎo)路徑，制定針對(duì)性的政策來穩(wěn)定市場(chǎng)情緒，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。綜上所述，對(duì)滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系的研究，無論是對(duì)投資者的投資決策、市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，還是對(duì)政策制定者的政策制定，都具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。它有助于推動(dòng)我國(guó)金融市場(chǎng)的不斷完善和健康發(fā)展，提升我國(guó)金融市場(chǎng)在國(guó)際上的競(jìng)爭(zhēng)力。1.2研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證分析，深入揭示滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間復(fù)雜的動(dòng)態(tài)關(guān)系，為投資者、市場(chǎng)參與者以及政策制定者提供全面且具有深度的市場(chǎng)洞察，助力其做出科學(xué)合理的決策。具體研究目標(biāo)如下：精準(zhǔn)剖析價(jià)格波動(dòng)關(guān)系：運(yùn)用先進(jìn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，精確分析滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，明確兩者價(jià)格波動(dòng)的同步性程度，以及在時(shí)間維度上的領(lǐng)先-滯后關(guān)系。同時(shí)，深入探究在牛市、熊市、震蕩市等不同市場(chǎng)行情下，價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的變化規(guī)律，為投資者把握市場(chǎng)時(shí)機(jī)提供有力指導(dǎo)。例如，在牛市行情中，若能確定股指期貨價(jià)格領(lǐng)先現(xiàn)貨價(jià)格的時(shí)間周期，投資者便可提前布局，獲取投資收益。深度探究風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制：深入挖掘滬深300股指期貨與現(xiàn)貨之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑和內(nèi)在機(jī)制，借助量化分析手段，準(zhǔn)確衡量風(fēng)險(xiǎn)在兩個(gè)市場(chǎng)間的傳導(dǎo)強(qiáng)度和速度。通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，識(shí)別引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的關(guān)鍵因素，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的發(fā)布、重大政策調(diào)整等，幫助投資者和監(jiān)管者更好地評(píng)估和管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行?？茖W(xué)評(píng)估套期保值效果：基于實(shí)證分析結(jié)果，科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)估滬深300股指期貨在現(xiàn)貨市場(chǎng)套期保值中的實(shí)際效果。全面對(duì)比不同套期保值策略的優(yōu)劣，綜合考慮交易成本、市場(chǎng)流動(dòng)性等因素，確定最優(yōu)套期保值比率，為投資者利用股指期貨進(jìn)行套期保值操作提供具體且實(shí)用的策略建議，有效降低投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。圍繞上述研究目標(biāo)，本研究的具體內(nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：價(jià)格波動(dòng)特征分析：首先，對(duì)滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的統(tǒng)計(jì)描述，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等指標(biāo)，初步了解兩者價(jià)格波動(dòng)的基本特征。運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，如自相關(guān)函數(shù)（ACF）、偏自相關(guān)函數(shù)（PACF），分析價(jià)格序列的平穩(wěn)性和周期性，為后續(xù)的建模分析奠定基礎(chǔ)。例如，若價(jià)格序列存在明顯的季節(jié)性周期，在建模時(shí)需考慮引入季節(jié)性因素進(jìn)行調(diào)整。動(dòng)態(tài)關(guān)系建模與分析：構(gòu)建向量自回歸（VAR）模型，探究滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，分析一個(gè)市場(chǎng)價(jià)格的沖擊對(duì)另一個(gè)市場(chǎng)價(jià)格的影響程度和持續(xù)時(shí)間。建立誤差修正模型（ECM），揭示兩者價(jià)格在長(zhǎng)期均衡關(guān)系下的短期調(diào)整機(jī)制，明確當(dāng)價(jià)格偏離均衡狀態(tài)時(shí)，市場(chǎng)如何進(jìn)行自我修正。風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制研究：運(yùn)用廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型族，刻畫滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性特征，分析風(fēng)險(xiǎn)在兩個(gè)市場(chǎng)間的傳導(dǎo)路徑和時(shí)變特征。通過構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)，量化評(píng)估兩個(gè)市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)強(qiáng)度，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的主要來源和傳導(dǎo)方向。套期保值策略優(yōu)化：基于最小方差套期保值模型、OLS回歸模型等，計(jì)算不同模型下的套期保值比率，并通過樣本內(nèi)和樣本外的回測(cè)分析，評(píng)估不同套期保值策略的有效性。結(jié)合市場(chǎng)實(shí)際情況，考慮交易成本、保證金要求等因素，對(duì)套期保值策略進(jìn)行優(yōu)化，提出適合不同投資者需求的套期保值方案。影響因素分析：從宏觀經(jīng)濟(jì)層面、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)層面以及投資者行為層面，選取一系列可能影響滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的因素，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、貨幣供應(yīng)量、市場(chǎng)流動(dòng)性、投資者情緒等，運(yùn)用多元回歸分析等方法，探究這些因素對(duì)兩者價(jià)格關(guān)系的影響方向和程度。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種先進(jìn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，對(duì)滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系展開全面深入的分析。在研究?jī)r(jià)格波動(dòng)關(guān)系和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)時(shí)，采用向量自回歸（VAR）模型。VAR模型是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)建立模型，它把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型。通過構(gòu)建VAR模型，可以將滬深300股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格視為一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)，分析它們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。借助脈沖響應(yīng)函數(shù)，能夠直觀地展示當(dāng)股指期貨價(jià)格或現(xiàn)貨價(jià)格受到一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，另一個(gè)價(jià)格在未來多個(gè)時(shí)期的響應(yīng)情況，從而清晰地了解兩者之間的相互影響路徑和持續(xù)時(shí)間。例如，若脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示股指期貨價(jià)格的正向沖擊會(huì)在短期內(nèi)引起現(xiàn)貨價(jià)格的同向變動(dòng)，且這種影響在隨后幾個(gè)時(shí)期逐漸減弱，這就為投資者判斷市場(chǎng)短期走勢(shì)提供了重要依據(jù)。方差分解則可以定量地分析每個(gè)變量的波動(dòng)對(duì)模型內(nèi)生變量波動(dòng)的貢獻(xiàn)度，明確股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的主要來源。為揭示滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格在長(zhǎng)期均衡關(guān)系下的短期調(diào)整機(jī)制，建立誤差修正模型（ECM）。ECM模型是一種具有特定形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，它將長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)調(diào)整結(jié)合在一起。通過協(xié)整檢驗(yàn)確定股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系后，以誤差修正項(xiàng)作為解釋變量加入到短期波動(dòng)方程中，能夠反映出當(dāng)價(jià)格偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí)，市場(chǎng)如何進(jìn)行自我修正。如誤差修正項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，表明當(dāng)股指期貨價(jià)格高于長(zhǎng)期均衡價(jià)格，而現(xiàn)貨價(jià)格低于長(zhǎng)期均衡價(jià)格時(shí)，誤差修正機(jī)制會(huì)促使股指期貨價(jià)格下降，現(xiàn)貨價(jià)格上升，使兩者回歸到均衡狀態(tài)，這對(duì)于投資者把握市場(chǎng)短期調(diào)整趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整投資策略具有重要指導(dǎo)意義。在研究風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制時(shí)，運(yùn)用廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型族。金融時(shí)間序列通常具有波動(dòng)聚集性和異方差性，GARCH模型族能夠有效地刻畫這些特征。標(biāo)準(zhǔn)GARCH模型可以描述波動(dòng)的持續(xù)性，即過去的波動(dòng)對(duì)未來波動(dòng)的影響；EGARCH模型則能夠捕捉到金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的非對(duì)稱性，例如，市場(chǎng)下跌時(shí)的波動(dòng)往往比市場(chǎng)上漲時(shí)的波動(dòng)更為劇烈；GJR-GARCH模型進(jìn)一步區(qū)分了正負(fù)沖擊對(duì)波動(dòng)的不同影響，能更準(zhǔn)確地反映金融市場(chǎng)的實(shí)際情況。通過構(gòu)建GARCH模型族，分析滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性特征，可以深入探究風(fēng)險(xiǎn)在兩個(gè)市場(chǎng)間的傳導(dǎo)路徑和時(shí)變特征。例如，通過估計(jì)GARCH模型的參數(shù)，可以判斷出股指期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)是否會(huì)傳導(dǎo)至現(xiàn)貨市場(chǎng)，以及這種傳導(dǎo)的強(qiáng)度和速度如何隨時(shí)間變化。本研究在方法運(yùn)用和數(shù)據(jù)選取上存在一定創(chuàng)新點(diǎn)。在研究方法上，打破單一模型分析的局限性，綜合運(yùn)用多種模型從不同角度剖析兩者關(guān)系。VAR模型和ECM模型從價(jià)格動(dòng)態(tài)關(guān)系和調(diào)整機(jī)制方面進(jìn)行分析，GARCH模型族專注于風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)研究，多種模型相互補(bǔ)充，使研究結(jié)果更加全面、準(zhǔn)確。在數(shù)據(jù)選取方面，選用高頻交易數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的低頻數(shù)據(jù)在捕捉市場(chǎng)瞬間波動(dòng)和短期趨勢(shì)方面存在不足，而高頻數(shù)據(jù)能夠以分鐘甚至秒為頻率記錄市場(chǎng)交易信息，更細(xì)致地反映市場(chǎng)的短期變化和交易行為。利用高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，可以更精準(zhǔn)地揭示滬深300股指期貨與現(xiàn)貨在短期內(nèi)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，為投資者制定高頻交易策略提供更具時(shí)效性的參考，這在以往的相關(guān)研究中較少涉及。二、滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)概述2.1滬深300股指期貨市場(chǎng)介紹滬深300股指期貨，作為我國(guó)金融期貨市場(chǎng)的重要組成部分，是以滬深300指數(shù)為標(biāo)的的標(biāo)準(zhǔn)化期貨合約。它的誕生，為我國(guó)金融市場(chǎng)注入了新的活力，極大地豐富了投資工具和風(fēng)險(xiǎn)管理手段。滬深300指數(shù)選取了上海和深圳證券市場(chǎng)中市值大、流動(dòng)性好的300只A股作為樣本，樣本覆蓋了滬深市場(chǎng)約60%的總市值，具有良好的市場(chǎng)代表性，能夠較為全面地反映我國(guó)A股市場(chǎng)的整體走勢(shì)。這300只樣本股涵蓋金融、能源、消費(fèi)、科技等多個(gè)行業(yè)，行業(yè)分布廣泛且相對(duì)均衡，有效避免了個(gè)別行業(yè)或個(gè)股對(duì)指數(shù)的過度影響，使得指數(shù)更能準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)全貌。例如，在金融行業(yè)，涵蓋了工商銀行、建設(shè)銀行等大型國(guó)有銀行以及中信證券等知名券商；在能源行業(yè)，包含中國(guó)石油、中國(guó)石化等能源巨頭。這些具有行業(yè)代表性的企業(yè)共同構(gòu)成了滬深300指數(shù)的樣本股，使其在市場(chǎng)分析和投資決策中具有重要的參考價(jià)值。滬深300股指期貨合約具有一系列明確的要素。合約乘數(shù)為每點(diǎn)300元，這意味著指數(shù)每波動(dòng)1點(diǎn)，合約價(jià)值就相應(yīng)變動(dòng)300元。若滬深300指數(shù)從4000點(diǎn)上漲至4001點(diǎn)，對(duì)于持有多頭合約的投資者而言，其合約價(jià)值就增加了300元。最小變動(dòng)價(jià)位為0.2點(diǎn)，對(duì)應(yīng)合約價(jià)值變動(dòng)60元，這一設(shè)置既保證了市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的連續(xù)性，又避免了過小價(jià)格變動(dòng)對(duì)交易成本和市場(chǎng)效率的影響。合約月份包括當(dāng)月、下月及隨后兩個(gè)季月，共4個(gè)月份，這種設(shè)置滿足了投資者不同期限的交易需求，使得投資者可以根據(jù)自身的投資計(jì)劃和市場(chǎng)預(yù)期，靈活選擇參與不同月份合約的交易。在交易規(guī)則方面，滬深300股指期貨采用T+0交易機(jī)制，允許投資者在當(dāng)日買入后當(dāng)日賣出，實(shí)現(xiàn)資金的快速周轉(zhuǎn)，增加了交易的靈活性和市場(chǎng)的流動(dòng)性。投資者在上午買入股指期貨合約后，若下午市場(chǎng)行情發(fā)生變化，可及時(shí)賣出合約，鎖定利潤(rùn)或減少損失。同時(shí)，它實(shí)行雙向交易制度，投資者既可以做多，預(yù)期指數(shù)上漲時(shí)買入合約，也可以做空，預(yù)期指數(shù)下跌時(shí)賣出合約，這使得投資者在牛市和熊市中都有盈利的機(jī)會(huì)，有效豐富了投資策略。保證金交易是滬深300股指期貨的重要特點(diǎn)之一。投資者只需支付合約價(jià)值的一定比例作為保證金即可進(jìn)行交易，目前最低交易保證金為合約價(jià)值的12%。假設(shè)滬深300指數(shù)為4500點(diǎn)，按照12%的保證金比例計(jì)算，交易1手滬深300股指期貨合約所需的保證金為4500×300×12%=162000元。這種杠桿交易方式在放大投資收益的同時(shí)，也相應(yīng)放大了風(fēng)險(xiǎn)，投資者需要具備較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)管理能力。結(jié)算制度采用當(dāng)日無負(fù)債結(jié)算制度，每日交易結(jié)束后，以最后一個(gè)小時(shí)的加權(quán)平均價(jià)作為結(jié)算價(jià)，對(duì)未平倉持倉進(jìn)行結(jié)算。若投資者當(dāng)日持有多頭合約，而當(dāng)日結(jié)算價(jià)高于其買入價(jià)，其保證金賬戶將增加相應(yīng)的盈利金額；反之，若結(jié)算價(jià)低于買入價(jià)，保證金賬戶則會(huì)扣除相應(yīng)的虧損金額。當(dāng)投資者保證金賬戶余額低于維持保證金水平時(shí)，投資者需及時(shí)追加保證金，否則將面臨被強(qiáng)制平倉的風(fēng)險(xiǎn)。在成交規(guī)則上，遵循價(jià)格優(yōu)先和時(shí)間優(yōu)先原則。在集合競(jìng)價(jià)階段，以最大成交量為原則進(jìn)行撮合，確保市場(chǎng)能夠在開盤時(shí)形成合理的價(jià)格；在連續(xù)競(jìng)價(jià)階段，當(dāng)投資者提交買賣指令時(shí)，價(jià)格更優(yōu)的指令優(yōu)先成交，若價(jià)格相同，則按照指令提交時(shí)間的先后順序成交。滬深300股指期貨的推出，對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。它促進(jìn)了市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，使得市場(chǎng)價(jià)格能夠更及時(shí)、準(zhǔn)確地反映各種信息。當(dāng)市場(chǎng)上出現(xiàn)新的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)或公司業(yè)績(jī)公告時(shí)，股指期貨市場(chǎng)的投資者會(huì)迅速對(duì)這些信息做出反應(yīng)，通過買賣股指期貨合約，推動(dòng)價(jià)格調(diào)整，進(jìn)而引導(dǎo)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的變化。同時(shí)，它為投資者提供了有效的套期保值工具，降低了投資組合的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)構(gòu)投資者可以通過賣出滬深300股指期貨合約，對(duì)沖其持有的股票現(xiàn)貨組合在市場(chǎng)下跌時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值。此外，股指期貨市場(chǎng)的發(fā)展還吸引了更多的投資者參與金融市場(chǎng)，提高了市場(chǎng)的流動(dòng)性和活躍度，促進(jìn)了金融市場(chǎng)的整體發(fā)展。2.2滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)介紹滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)，以滬深300指數(shù)為核心表征，在我國(guó)金融市場(chǎng)體系中占據(jù)著極為重要的地位，是眾多投資者進(jìn)行股票投資的重要參考標(biāo)的和投資對(duì)象。滬深300指數(shù)的編制遵循科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒?，以確保其能夠精準(zhǔn)反映我國(guó)A股市場(chǎng)的整體走勢(shì)。在樣本空間的界定上，有著明確且嚴(yán)格的要求。科創(chuàng)板證券、創(chuàng)業(yè)板證券需上市時(shí)間超過一年；其他證券則需上市時(shí)間超過一個(gè)季度，除非該證券自上市以來日均總市值排在前30位。這一條件的設(shè)定，既保證了入選證券具有一定的市場(chǎng)穩(wěn)定性和成熟度，又為市值規(guī)模大、發(fā)展?jié)摿ν怀龅男律鲜凶C券提供了入選機(jī)會(huì)，確保指數(shù)能夠及時(shí)納入市場(chǎng)中具有代表性的新興力量。在選樣方法上，滬深300指數(shù)采用了多維度篩選的方式。首先，對(duì)樣本空間內(nèi)證券按照過去一年的日均成交金額由高到低排名，剔除排名后50%的證券。這一步驟有效篩選出了市場(chǎng)交易活躍度較高的證券，保證了指數(shù)成分股具備良好的流動(dòng)性，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)交易情況。然后，對(duì)剩余股票按照日均總市值由高到低進(jìn)行排名，選取排名在前300名的股票作為滬深300指數(shù)樣本股。通過這種綜合考量成交金額和總市值的選樣方法，使得指數(shù)成分股不僅在市值規(guī)模上具有代表性，還在市場(chǎng)交易活躍度方面表現(xiàn)突出，從而全面、準(zhǔn)確地反映我國(guó)A股市場(chǎng)的整體狀況。為了維持指數(shù)的代表性和時(shí)效性，滬深300指數(shù)還會(huì)定期進(jìn)行調(diào)整，原則上每半年調(diào)整一次，每次調(diào)整的比例不超過10%。在調(diào)整過程中，會(huì)充分考慮公司的經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)狀況、市場(chǎng)表現(xiàn)等多方面因素，及時(shí)納入表現(xiàn)優(yōu)異的新股票，剔除不符合條件的股票。例如，當(dāng)某公司出現(xiàn)重大財(cái)務(wù)造假事件，經(jīng)營(yíng)狀況惡化，其股價(jià)持續(xù)下跌，市值和成交金額大幅下降時(shí)，就可能在指數(shù)調(diào)整時(shí)被剔除；而一些新興行業(yè)的龍頭企業(yè)，在市值和成交金額達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)后，會(huì)被納入指數(shù)，使得指數(shù)能夠與時(shí)俱進(jìn)，準(zhǔn)確反映市場(chǎng)的變化。滬深300指數(shù)的成分股構(gòu)成廣泛，涵蓋金融、能源、消費(fèi)、科技等多個(gè)重要行業(yè)，行業(yè)分布相對(duì)均衡。在金融行業(yè)，包含工商銀行、建設(shè)銀行等大型國(guó)有銀行，以及中信證券、華泰證券等知名券商。這些金融企業(yè)作為我國(guó)金融體系的重要支柱，市值規(guī)模龐大，經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定，對(duì)金融行業(yè)的發(fā)展和市場(chǎng)走勢(shì)有著重要影響。在能源行業(yè)，中國(guó)石油、中國(guó)石化等能源巨頭是指數(shù)的重要成分股，它們?cè)谀茉搭I(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，其業(yè)績(jī)表現(xiàn)和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)直接關(guān)系到能源行業(yè)的整體發(fā)展。消費(fèi)行業(yè)中的貴州茅臺(tái)、五糧液等白酒龍頭企業(yè)，以及美的集團(tuán)、格力電器等家電行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，不僅在消費(fèi)市場(chǎng)占據(jù)重要份額，其品牌價(jià)值和市場(chǎng)影響力也對(duì)消費(fèi)行業(yè)的走勢(shì)產(chǎn)生著深遠(yuǎn)影響?？萍夹袠I(yè)的?？低?、中興通訊等企業(yè)，作為我國(guó)科技產(chǎn)業(yè)的代表，在科技創(chuàng)新和市場(chǎng)拓展方面表現(xiàn)出色，對(duì)科技行業(yè)的發(fā)展起到了重要推動(dòng)作用。這種廣泛且均衡的行業(yè)分布，使得滬深300指數(shù)能夠全面反映我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。不同行業(yè)在經(jīng)濟(jì)周期的不同階段表現(xiàn)各異，當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于擴(kuò)張期時(shí)，消費(fèi)、科技等行業(yè)可能表現(xiàn)較為活躍；而在經(jīng)濟(jì)調(diào)整期，金融、能源等行業(yè)的穩(wěn)定性則可能凸顯。滬深300指數(shù)通過涵蓋多個(gè)行業(yè)的成分股，能夠綜合反映不同行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，避免了單一行業(yè)或個(gè)股對(duì)指數(shù)的過度影響，為投資者提供了一個(gè)全面了解市場(chǎng)整體走勢(shì)的重要參考指標(biāo)。滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)的重要性不言而喻。它是眾多投資者進(jìn)行股票投資的重要基礎(chǔ)和參考。對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者而言，如各類公募基金、私募基金、社?；鸬龋瑴?00指數(shù)是其構(gòu)建投資組合的重要依據(jù)。許多指數(shù)基金以滬深300指數(shù)為跟蹤標(biāo)的，通過復(fù)制指數(shù)成分股的構(gòu)成和權(quán)重，實(shí)現(xiàn)與指數(shù)收益的高度擬合，為投資者提供了一種低成本、分散風(fēng)險(xiǎn)的投資方式。例如，某滬深300指數(shù)基金通過投資滬深300指數(shù)的成分股，使得投資者能夠以較低的成本參與到整個(gè)A股市場(chǎng)的投資中，分享市場(chǎng)整體增長(zhǎng)帶來的收益。對(duì)于個(gè)人投資者來說，滬深300指數(shù)也是其了解市場(chǎng)、進(jìn)行投資決策的重要參考。投資者可以通過分析滬深300指數(shù)的走勢(shì)，判斷市場(chǎng)的整體趨勢(shì)，進(jìn)而選擇合適的投資時(shí)機(jī)和投資標(biāo)的。當(dāng)滬深300指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)時(shí)，投資者可能會(huì)增加股票投資比例；當(dāng)指數(shù)下跌時(shí)，投資者則可能會(huì)采取防御性策略，降低股票投資風(fēng)險(xiǎn)。此外，滬深300現(xiàn)貨市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)和價(jià)格走勢(shì)，也為宏觀經(jīng)濟(jì)分析提供了重要的數(shù)據(jù)支持，有助于政策制定者了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，制定合理的宏觀經(jīng)濟(jì)政策，促進(jìn)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展。2.3兩者關(guān)聯(lián)性理論基礎(chǔ)股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的理論主要包括持有成本理論和預(yù)期理論，它們從不同角度闡述了兩者價(jià)格相互影響的內(nèi)在邏輯，為理解滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格的動(dòng)態(tài)關(guān)系提供了重要的理論依據(jù)。持有成本理論是解釋股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的經(jīng)典理論之一。該理論認(rèn)為，股指期貨的價(jià)格是在現(xiàn)貨價(jià)格的基礎(chǔ)上，加上持有成本和時(shí)間價(jià)值。持有成本主要包括融資成本、存儲(chǔ)成本以及股息收益等因素。融資成本是投資者為持有現(xiàn)貨資產(chǎn)而借入資金所支付的利息，它與市場(chǎng)利率密切相關(guān)。當(dāng)市場(chǎng)利率上升時(shí)，融資成本增加，股指期貨價(jià)格相對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格可能會(huì)升高；反之，市場(chǎng)利率下降，融資成本降低，股指期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的差距可能縮小。例如，在市場(chǎng)利率較高的時(shí)期，投資者持有股票現(xiàn)貨的成本增加，而通過購買股指期貨合約，只需支付較少的保證金，從而降低了資金成本，這會(huì)使得股指期貨價(jià)格相對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格有一定的溢價(jià)。存儲(chǔ)成本在股指期貨市場(chǎng)中，主要涉及到指數(shù)成分股的交易成本和管理成本等。雖然股票不存在實(shí)際的物理存儲(chǔ)，但在交易和管理過程中會(huì)產(chǎn)生費(fèi)用，如交易手續(xù)費(fèi)、印花稅等，這些成本也會(huì)對(duì)股指期貨價(jià)格產(chǎn)生影響。股息收益則是投資者持有股票現(xiàn)貨所獲得的分紅收益，它會(huì)降低持有現(xiàn)貨的成本，從而使股指期貨價(jià)格相對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格可能降低。如果某只股票在股指期貨合約到期前有較高的股息派發(fā)，持有該股票現(xiàn)貨的投資者將獲得額外收益，而持有股指期貨合約的投資者則無法享受這部分收益，這就導(dǎo)致股指期貨價(jià)格相對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格出現(xiàn)貼水。在正常市場(chǎng)情況下，根據(jù)持有成本理論，股指期貨價(jià)格會(huì)高于現(xiàn)貨價(jià)格，形成正向市場(chǎng)。這是因?yàn)橥顿Y者持有現(xiàn)貨需要承擔(dān)持有成本，而股指期貨合約則為投資者提供了一種相對(duì)低成本的投資方式，投資者愿意為這種便利性支付一定的溢價(jià)。但隨著合約到期日的臨近，持有成本逐漸減少，股指期貨價(jià)格會(huì)逐漸向現(xiàn)貨價(jià)格靠攏，在到期日時(shí)，兩者價(jià)格趨于一致，這是由于在到期日，不再存在持有成本和時(shí)間價(jià)值的影響，股指期貨合約的價(jià)值完全由現(xiàn)貨價(jià)格決定。預(yù)期理論強(qiáng)調(diào)投資者對(duì)未來市場(chǎng)走勢(shì)的預(yù)期在股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系中的重要作用。投資者會(huì)根據(jù)各種信息，包括宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、政策變化、行業(yè)動(dòng)態(tài)以及公司基本面等，對(duì)未來股票市場(chǎng)的走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并據(jù)此調(diào)整自己在股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的投資行為，從而影響兩者的價(jià)格。當(dāng)投資者對(duì)未來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前景持樂觀態(tài)度，預(yù)期股票市場(chǎng)將上漲時(shí)，他們會(huì)增加對(duì)股指期貨合約的需求，推動(dòng)股指期貨價(jià)格上升。由于股指期貨市場(chǎng)的交易成本相對(duì)較低，且交易機(jī)制靈活，投資者可以更迅速地對(duì)市場(chǎng)預(yù)期做出反應(yīng)。在預(yù)期股市上漲時(shí)，投資者會(huì)大量買入股指期貨合約，使得股指期貨價(jià)格先于現(xiàn)貨價(jià)格上漲。這種價(jià)格變動(dòng)會(huì)傳遞到現(xiàn)貨市場(chǎng)，吸引投資者買入股票現(xiàn)貨，進(jìn)而推動(dòng)現(xiàn)貨價(jià)格上升。相反，當(dāng)投資者對(duì)市場(chǎng)前景感到悲觀，預(yù)期股票市場(chǎng)將下跌時(shí)，他們會(huì)賣出股指期貨合約，導(dǎo)致股指期貨價(jià)格下跌。這種價(jià)格下跌信號(hào)會(huì)促使投資者減少對(duì)股票現(xiàn)貨的持有，引發(fā)現(xiàn)貨市場(chǎng)的拋售壓力，使得現(xiàn)貨價(jià)格也隨之下降。在市場(chǎng)出現(xiàn)重大政策調(diào)整或突發(fā)的經(jīng)濟(jì)事件時(shí)，投資者的預(yù)期會(huì)發(fā)生急劇變化，從而導(dǎo)致股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，且兩者之間的價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)更加明顯。除了持有成本理論和預(yù)期理論外，市場(chǎng)的供求關(guān)系也是影響股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的重要因素。在股指期貨市場(chǎng)，當(dāng)市場(chǎng)上對(duì)股指期貨合約的需求旺盛，而供給相對(duì)不足時(shí)，股指期貨價(jià)格會(huì)上漲；反之，當(dāng)需求不足，供給過剩時(shí)，股指期貨價(jià)格會(huì)下跌。在現(xiàn)貨市場(chǎng)，股票的供求關(guān)系同樣會(huì)影響現(xiàn)貨價(jià)格。當(dāng)市場(chǎng)上對(duì)某只股票或整個(gè)股票市場(chǎng)的需求增加，而股票的供給相對(duì)穩(wěn)定時(shí)，現(xiàn)貨價(jià)格會(huì)上升；反之，現(xiàn)貨價(jià)格會(huì)下降。股指期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)的供求關(guān)系相互影響，當(dāng)股指期貨價(jià)格上漲時(shí)，會(huì)吸引更多的投資者參與股指期貨交易，從而增加對(duì)股指期貨合約的需求，這可能會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)貨市場(chǎng)的資金流向股指期貨市場(chǎng)，使得現(xiàn)貨市場(chǎng)的需求相對(duì)減少，現(xiàn)貨價(jià)格受到一定的抑制。反之，當(dāng)股指期貨價(jià)格下跌時(shí)，投資者可能會(huì)從股指期貨市場(chǎng)撤離資金，轉(zhuǎn)而投向現(xiàn)貨市場(chǎng)，增加對(duì)現(xiàn)貨的需求，推動(dòng)現(xiàn)貨價(jià)格上漲。此外，市場(chǎng)參與者的行為和情緒也會(huì)對(duì)股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系產(chǎn)生影響。在市場(chǎng)情緒高漲時(shí)，投資者往往更加樂觀，愿意承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)，這可能導(dǎo)致股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格同時(shí)上漲，且兩者之間的相關(guān)性增強(qiáng)。相反，在市場(chǎng)情緒低迷時(shí)，投資者會(huì)更加謹(jǐn)慎，風(fēng)險(xiǎn)偏好降低，可能會(huì)導(dǎo)致股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格同時(shí)下跌。投資者的羊群行為也會(huì)加劇市場(chǎng)的波動(dòng)，當(dāng)一部分投資者開始買入或賣出股指期貨合約或股票現(xiàn)貨時(shí)，其他投資者可能會(huì)跟隨其行為，形成一種連鎖反應(yīng)，進(jìn)一步推動(dòng)股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的變動(dòng)。三、研究設(shè)計(jì)3.1數(shù)據(jù)選取與處理為深入探究滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，本研究精心選取了具有代表性和時(shí)效性的數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶幚?，以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)主要來源于知名金融數(shù)據(jù)提供商Wind數(shù)據(jù)庫以及上海證券交易所和深圳證券交易所的官方網(wǎng)站。這些數(shù)據(jù)來源具有權(quán)威性和廣泛性，能夠全面、準(zhǔn)確地反映滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的交易情況。選取的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2018年1月1日至2023年12月31日，涵蓋了5年的交易數(shù)據(jù)。這一時(shí)間段包含了不同的市場(chǎng)行情，如牛市、熊市和震蕩市，能夠充分反映市場(chǎng)的多樣性和復(fù)雜性，使研究結(jié)果更具普適性和代表性。在數(shù)據(jù)處理方面，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了細(xì)致的清洗。由于金融市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)龐大且復(fù)雜，可能存在異常值和缺失值，這些數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生干擾，降低研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了識(shí)別異常值，采用了3倍標(biāo)準(zhǔn)差法。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)序列，計(jì)算其均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將超出均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)視為異常值。在滬深300股指期貨收盤價(jià)序列中，若某一交易日的收盤價(jià)超出了該序列均值的3倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍，就將其標(biāo)記為異常值。對(duì)于識(shí)別出的異常值，采用線性插值法進(jìn)行修正。根據(jù)異常值前后相鄰數(shù)據(jù)的線性關(guān)系，計(jì)算出合理的替代值，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和合理性。對(duì)于缺失值的處理，根據(jù)數(shù)據(jù)缺失的比例和分布情況，采用了不同的方法。當(dāng)缺失值比例較小且分布較為分散時(shí)，同樣使用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充。若某一交易日的現(xiàn)貨成交量數(shù)據(jù)缺失，可根據(jù)前一交易日和后一交易日的成交量數(shù)據(jù)，通過線性插值計(jì)算出缺失值的估計(jì)值。當(dāng)缺失值比例較大且集中在某一時(shí)間段時(shí)，采用基于時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行填補(bǔ)。運(yùn)用ARIMA模型對(duì)缺失值所在的時(shí)間序列進(jìn)行建模，通過模型預(yù)測(cè)得到缺失值的估計(jì)值。經(jīng)過清洗后的數(shù)據(jù)，為了使其更符合后續(xù)計(jì)量模型的要求，還進(jìn)行了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。將滬深300股指期貨和現(xiàn)貨的價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)。計(jì)算公式為：R_{t}=\ln(P_{t})-\ln(P_{t-1})，其中R_{t}表示第t期的對(duì)數(shù)收益率，P_{t}表示第t期的價(jià)格，P_{t-1}表示第t-1期的價(jià)格。這種轉(zhuǎn)換不僅能夠有效消除數(shù)據(jù)的異方差性，使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，便于后續(xù)模型的估計(jì)和檢驗(yàn)；還能夠?qū)r(jià)格的絕對(duì)變化轉(zhuǎn)化為相對(duì)變化，更直觀地反映價(jià)格的波動(dòng)情況，有助于分析價(jià)格波動(dòng)的特征和規(guī)律。在數(shù)據(jù)處理過程中，還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于每個(gè)變量，計(jì)算其均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma，然后將原始數(shù)據(jù)x轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)z，計(jì)算公式為：z=\frac{x-\mu}{\sigma}。標(biāo)準(zhǔn)化處理可以使不同變量的數(shù)據(jù)具有相同的尺度，消除量綱的影響，便于在同一基礎(chǔ)上進(jìn)行比較和分析，提高模型的估計(jì)精度和穩(wěn)定性。通過以上數(shù)據(jù)選取和處理步驟，本研究獲得了高質(zhì)量的滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)，為后續(xù)深入分析兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.2研究模型構(gòu)建3.2.1VAR模型原理與應(yīng)用向量自回歸（VAR）模型由西姆斯（C.A.Sims）于1980年提出，是一種基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)建立的動(dòng)態(tài)聯(lián)立方程模型。該模型突破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)來構(gòu)建模型的局限，把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型。VAR模型的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式為：Y_{t}=A_{1}Y_{t-1}+A_{2}Y_{t-2}+\cdots+A_{p}Y_{t-p}+\varepsilon_{t}其中，Y_{t}是一個(gè)k維內(nèi)生變量列向量，A_{1},A_{2},\cdots,A_{p}是k\timesk維的參數(shù)矩陣，p是滯后階數(shù)，\varepsilon_{t}是k維的隨機(jī)擾動(dòng)列向量，它們之間相互不相關(guān)，且滿足均值為零、方差協(xié)方差矩陣為\sum的正態(tài)分布。在研究滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格的動(dòng)態(tài)關(guān)系時(shí)，將滬深300股指期貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率序列R_{f,t}和滬深300現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率序列R_{s,t}組成二維向量Y_{t}=[R_{f,t},R_{s,t}]^{T}，構(gòu)建VAR模型。通過該模型，可以分析股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間的相互影響關(guān)系。例如，模型中的參數(shù)A_{ij}（i,j=1,2）反映了第j個(gè)變量的滯后值對(duì)第i個(gè)變量當(dāng)前值的影響程度。若A_{12}顯著不為零，則表明現(xiàn)貨價(jià)格的滯后值對(duì)股指期貨價(jià)格的當(dāng)前值有顯著影響；反之，若A_{21}顯著不為零，則說明股指期貨價(jià)格的滯后值對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的當(dāng)前值有顯著影響。為了更直觀地分析VAR模型中變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，通常會(huì)使用脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）和方差分解（VD）。脈沖響應(yīng)函數(shù)用于衡量來自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值的影響。當(dāng)在VAR模型中給股指期貨價(jià)格一個(gè)正向的單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時(shí)，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)可以觀察到現(xiàn)貨價(jià)格在隨后各期的響應(yīng)情況。若脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示，在受到?jīng)_擊后的前幾期，現(xiàn)貨價(jià)格出現(xiàn)正向響應(yīng)，且響應(yīng)程度逐漸增大，然后在后續(xù)期逐漸減弱，這表明股指期貨價(jià)格的正向沖擊會(huì)在短期內(nèi)帶動(dòng)現(xiàn)貨價(jià)格上升，且這種影響具有一定的持續(xù)性，但隨著時(shí)間推移會(huì)逐漸消失。方差分解則是將系統(tǒng)的預(yù)測(cè)均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻(xiàn)，從而了解各變量沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的相對(duì)重要性。在滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格的VAR模型中，通過方差分解可以確定股指期貨價(jià)格波動(dòng)和現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)各自對(duì)對(duì)方波動(dòng)的貢獻(xiàn)度。若方差分解結(jié)果顯示，股指期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度在長(zhǎng)期內(nèi)穩(wěn)定在較高水平，這意味著股指期貨市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過程中起到了重要作用，其價(jià)格波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的影響較為顯著。在構(gòu)建VAR模型時(shí)，合理確定滯后階數(shù)p至關(guān)重要。滯后階數(shù)過小，可能會(huì)導(dǎo)致模型遺漏重要信息，使殘差存在自相關(guān)，影響模型的準(zhǔn)確性；滯后階數(shù)過大，則會(huì)增加模型的參數(shù)估計(jì)量，降低模型的自由度，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的精度下降，同時(shí)也可能會(huì)引入過多的噪聲。通常會(huì)綜合運(yùn)用AIC（赤池信息準(zhǔn)則）、SC（施瓦茨準(zhǔn)則）、HQ（漢南-奎因準(zhǔn)則）等信息準(zhǔn)則來確定最優(yōu)滯后階數(shù)。在實(shí)際操作中，選擇使這些信息準(zhǔn)則值最小的滯后階數(shù)作為VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。3.2.2ECM模型原理與應(yīng)用誤差修正模型（ECM）是一種具有特定形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，它的出現(xiàn)是為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)時(shí)間序列模型忽視經(jīng)濟(jì)變量之間長(zhǎng)期均衡關(guān)系的缺陷。ECM模型將長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)調(diào)整結(jié)合在一起，能夠更全面地反映經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。ECM模型的建立基于協(xié)整理論。如果兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列的某種線性組合是平穩(wěn)的，則稱這些時(shí)間序列之間存在協(xié)整關(guān)系。對(duì)于滬深300股指期貨價(jià)格序列P_{f,t}和現(xiàn)貨價(jià)格序列P_{s,t}，首先需要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以判斷它們是否為非平穩(wěn)序列。常用的單位根檢驗(yàn)方法有ADF（迪基-富勒）檢驗(yàn)、PP（菲利普斯-佩榮）檢驗(yàn)等。若兩個(gè)序列都是非平穩(wěn)的，但它們的某種線性組合是平穩(wěn)的，就可以通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)來確定它們之間的協(xié)整關(guān)系，并得到協(xié)整方程。假設(shè)通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在協(xié)整關(guān)系，協(xié)整方程為：\lnP_{f,t}=\alpha+\beta\lnP_{s,t}+\mu_{t}其中，\alpha和\beta是協(xié)整系數(shù)，\mu_{t}是平穩(wěn)的誤差項(xiàng)，反映了股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建誤差修正模型。誤差修正模型的一般形式為：\Delta\lnP_{f,t}=\gamma_{0}+\sum_{i=1}^{m}\gamma_{1i}\Delta\lnP_{f,t-i}+\sum_{i=1}^{n}\gamma_{2i}\Delta\lnP_{s,t-i}+\lambdaecm_{t-1}+\varepsilon_{t}其中，\Delta表示一階差分，\gamma_{0}是常數(shù)項(xiàng)，\gamma_{1i}和\gamma_{2i}是短期調(diào)整系數(shù)，\lambda是誤差修正項(xiàng)系數(shù)，ecm_{t-1}=\lnP_{f,t-1}-\alpha-\beta\lnP_{s,t-1}是誤差修正項(xiàng)，反映了上一期股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)長(zhǎng)期均衡關(guān)系的偏離程度，\varepsilon_{t}是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在誤差修正模型中，誤差修正項(xiàng)ecm_{t-1}的系數(shù)\lambda體現(xiàn)了短期偏離向長(zhǎng)期均衡調(diào)整的速度。若\lambda為負(fù)且顯著，說明當(dāng)股指期貨價(jià)格高于長(zhǎng)期均衡價(jià)格，而現(xiàn)貨價(jià)格低于長(zhǎng)期均衡價(jià)格時(shí)，誤差修正機(jī)制會(huì)發(fā)揮作用，使得股指期貨價(jià)格下降，現(xiàn)貨價(jià)格上升，從而使兩者回歸到均衡狀態(tài)。例如，若\lambda=-0.5，則表明上一期股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)長(zhǎng)期均衡關(guān)系的偏離，在下一期會(huì)有50%得到修正。短期調(diào)整系數(shù)\gamma_{1i}和\gamma_{2i}反映了股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的短期波動(dòng)對(duì)自身及對(duì)方的影響。若\gamma_{11}顯著不為零，說明股指期貨價(jià)格的一階滯后差分對(duì)其當(dāng)期差分有顯著影響，即股指期貨價(jià)格的短期波動(dòng)具有一定的持續(xù)性；若\gamma_{21}顯著不為零，則表示現(xiàn)貨價(jià)格的一階滯后差分對(duì)股指期貨價(jià)格的當(dāng)期差分有顯著影響，體現(xiàn)了現(xiàn)貨價(jià)格的短期波動(dòng)對(duì)股指期貨價(jià)格的短期傳導(dǎo)作用。通過構(gòu)建誤差修正模型，可以深入分析滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格在長(zhǎng)期均衡關(guān)系下的短期調(diào)整機(jī)制。這對(duì)于投資者把握市場(chǎng)短期波動(dòng)和長(zhǎng)期趨勢(shì)，制定合理的投資策略具有重要意義。同時(shí)，誤差修正模型也為政策制定者提供了參考，有助于其了解市場(chǎng)在面對(duì)短期沖擊時(shí)的自我調(diào)整能力，從而制定更加有效的宏觀調(diào)控政策。3.2.3GARCH模型族原理與應(yīng)用金融時(shí)間序列通常具有波動(dòng)聚集性和異方差性等特征，傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型難以準(zhǔn)確刻畫這些特征。廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型族的出現(xiàn)，為解決這一問題提供了有效的工具。GARCH模型族能夠充分捕捉金融時(shí)間序列的波動(dòng)性特征，在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析、資產(chǎn)定價(jià)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。標(biāo)準(zhǔn)GARCH模型由波勒斯列夫（T.Bollerslev）于1986年提出，它在自回歸條件異方差（ARCH）模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展。GARCH(p,q)模型的條件方差方程為：\sigma_{t}^{2}=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{i}\varepsilon_{t-i}^{2}+\sum_{j=1}^{q}\beta_{j}\sigma_{t-j}^{2}其中，\sigma_{t}^{2}是t時(shí)刻的條件方差，代表了t時(shí)刻的波動(dòng)水平；\omega是常數(shù)項(xiàng)，表示長(zhǎng)期平均波動(dòng)水平；\alpha_{i}和\beta_{j}分別是ARCH項(xiàng)系數(shù)和GARCH項(xiàng)系數(shù)，\alpha_{i}反映了過去的沖擊（即\varepsilon_{t-i}^{2}）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)的影響，\beta_{j}體現(xiàn)了過去的波動(dòng)（即\sigma_{t-j}^{2}）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)的持續(xù)性影響；\varepsilon_{t}是均值為零、方差為\sigma_{t}^{2}的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在研究滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性時(shí)，使用GARCH模型可以描述波動(dòng)的持續(xù)性。若GARCH項(xiàng)系數(shù)\beta_{j}較大且顯著，說明過去的波動(dòng)對(duì)當(dāng)前波動(dòng)的影響較為持久，即市場(chǎng)波動(dòng)具有較強(qiáng)的聚集性。在市場(chǎng)出現(xiàn)重大事件時(shí)，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的意外發(fā)布或政策的重大調(diào)整，股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)會(huì)加劇，且這種波動(dòng)會(huì)在后續(xù)一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)存在，GARCH模型能夠很好地捕捉到這種波動(dòng)特征。然而，標(biāo)準(zhǔn)GARCH模型假設(shè)正、負(fù)沖擊對(duì)條件方差的影響是對(duì)稱的，但在實(shí)際金融市場(chǎng)中，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)往往具有非對(duì)稱性，即市場(chǎng)下跌時(shí)的波動(dòng)通常比市場(chǎng)上漲時(shí)的波動(dòng)更為劇烈。為了刻畫這種非對(duì)稱性，學(xué)者們?cè)跇?biāo)準(zhǔn)GARCH模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，提出了EGARCH模型和GJR-GARCH模型等。EGARCH模型由納爾遜（D.B.Nelson）于1991年提出，其條件方差方程采用了對(duì)數(shù)形式：\ln(\sigma_{t}^{2})=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{i}\left|\frac{\varepsilon_{t-i}}{\sigma_{t-i}}\right|+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{i}\frac{\varepsilon_{t-i}}{\sigma_{t-i}}+\sum_{j=1}^{q}\beta_{j}\ln(\sigma_{t-j}^{2})其中，\gamma_{i}為非對(duì)稱項(xiàng)系數(shù)。當(dāng)\gamma_{i}\neq0時(shí)，表明正、負(fù)沖擊對(duì)波動(dòng)的影響存在非對(duì)稱性。若\gamma_{i}\lt0，則說明負(fù)沖擊（即\varepsilon_{t-i}\lt0）對(duì)波動(dòng)的影響大于正沖擊（即\varepsilon_{t-i}\gt0），體現(xiàn)了市場(chǎng)的“杠桿效應(yīng)”，即市場(chǎng)下跌時(shí)的波動(dòng)會(huì)更大。GJR-GARCH模型由格洛斯特（R.Glosten）、賈甘納坦（R.Jagannathan）和朗克爾（D.Runkle）于1993年提出，其條件方差方程為：\sigma_{t}^{2}=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{i}\varepsilon_{t-i}^{2}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{i}\varepsilon_{t-i}^{2}I_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\beta_{j}\sigma_{t-j}^{2}其中，I_{t-i}是虛擬變量，當(dāng)\varepsilon_{t-i}\lt0時(shí)，I_{t-i}=1；當(dāng)\varepsilon_{t-i}\geq0時(shí)，I_{t-i}=0。\gamma_{i}反映了負(fù)沖擊對(duì)波動(dòng)的額外影響。若\gamma_{i}\gt0，則表明負(fù)沖擊會(huì)使條件方差增加得更多，同樣體現(xiàn)了市場(chǎng)波動(dòng)的非對(duì)稱性。通過構(gòu)建GARCH模型族，可以深入分析滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性特征，以及風(fēng)險(xiǎn)在兩個(gè)市場(chǎng)間的傳導(dǎo)路徑和時(shí)變特征。利用這些模型的估計(jì)結(jié)果，可以計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，如在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR），從而更準(zhǔn)確地評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，為投資者和監(jiān)管者提供重要的決策依據(jù)。四、實(shí)證結(jié)果與分析4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)2018年1月1日至2023年12月31日期間的滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表1所示：統(tǒng)計(jì)量股指期貨對(duì)數(shù)收益率現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率均值0.000320.00028標(biāo)準(zhǔn)差0.01250.0118偏度-0.213-0.256峰度5.686.12JB統(tǒng)計(jì)量325.48***402.76***樣本數(shù)量14611461從均值來看，滬深300股指期貨對(duì)數(shù)收益率均值為0.00032，現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率均值為0.00028，兩者數(shù)值較為接近，且均接近零，表明在該時(shí)間段內(nèi)，股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的平均收益率水平相近，市場(chǎng)整體處于相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)，沒有明顯的長(zhǎng)期上漲或下跌趨勢(shì)。這也說明在長(zhǎng)期投資視角下，投資者在兩個(gè)市場(chǎng)獲得的平均收益差異不大，無論是參與股指期貨市場(chǎng)還是現(xiàn)貨市場(chǎng)，從平均收益角度考慮，兩者具有一定的可替代性。標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，即價(jià)格波動(dòng)的劇烈程度。股指期貨對(duì)數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0125，現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0118，股指期貨的標(biāo)準(zhǔn)差略大于現(xiàn)貨，表明股指期貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)相對(duì)更為劇烈。這可能是由于股指期貨市場(chǎng)具有杠桿交易、T+0交易機(jī)制以及較低的交易成本等特點(diǎn)，使得投資者可以更靈活地進(jìn)行交易，市場(chǎng)對(duì)信息的反應(yīng)更為迅速，從而導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)更為頻繁和劇烈。在市場(chǎng)出現(xiàn)重大利好或利空消息時(shí)，股指期貨市場(chǎng)的投資者能夠迅速調(diào)整倉位，引發(fā)價(jià)格的大幅波動(dòng)；而現(xiàn)貨市場(chǎng)由于交易成本相對(duì)較高，且存在T+1交易限制，投資者的反應(yīng)速度相對(duì)較慢，價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較為平緩。偏度用于衡量數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱性。股指期貨和現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的偏度均為負(fù)，分別為-0.213和-0.256，說明兩者的收益率分布均呈現(xiàn)左偏態(tài)，即收益率分布的左側(cè)（負(fù)收益一側(cè)）尾部較長(zhǎng)，出現(xiàn)負(fù)收益的概率相對(duì)較大。這意味著在市場(chǎng)中，價(jià)格下跌的幅度可能相對(duì)較大，投資者面臨的下行風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。相比之下，現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的偏度更負(fù)，說明現(xiàn)貨市場(chǎng)出現(xiàn)大幅下跌的可能性相對(duì)股指期貨市場(chǎng)更大。峰度衡量數(shù)據(jù)分布的尖峰厚尾程度。股指期貨和現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的峰度分別為5.68和6.12，均遠(yuǎn)大于正態(tài)分布的峰度值3，表明兩者的收益率分布具有尖峰厚尾特征。這意味著與正態(tài)分布相比，滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率出現(xiàn)極端值的概率更大。在市場(chǎng)中，可能會(huì)出現(xiàn)一些突發(fā)的重大事件，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的大幅波動(dòng)、政策的重大調(diào)整或國(guó)際政治局勢(shì)的變化等，這些事件可能導(dǎo)致市場(chǎng)收益率出現(xiàn)極端的波動(dòng)，超出正態(tài)分布所預(yù)期的范圍。這種尖峰厚尾特征增加了市場(chǎng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)需要充分考慮到這一因素，合理配置資產(chǎn)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。Jarque-Bera（JB）統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。在1%的顯著性水平下，股指期貨和現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的JB統(tǒng)計(jì)量分別為325.48和402.76，且均通過了顯著性檢驗(yàn)（***表示在1%的水平上顯著），這進(jìn)一步表明兩者的收益率序列不服從正態(tài)分布。這與偏度和峰度的分析結(jié)果一致，說明在研究滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系時(shí)，不能簡(jiǎn)單地假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，而需要采用更適合非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的計(jì)量模型和方法，以提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。綜上所述，通過對(duì)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)分析，初步揭示了兩者的基本統(tǒng)計(jì)特征和價(jià)格波動(dòng)特點(diǎn)。這些特征為后續(xù)進(jìn)一步深入分析兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制以及套期保值策略等提供了重要的基礎(chǔ)信息。4.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是一個(gè)至關(guān)重要的前提條件。若時(shí)間序列不平穩(wěn)，可能會(huì)導(dǎo)致“偽回歸”問題，使模型估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差，無法準(zhǔn)確反映變量之間的真實(shí)關(guān)系。因此，在構(gòu)建向量自回歸（VAR）模型、誤差修正模型（ECM）以及廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型族等進(jìn)行實(shí)證分析之前，必須對(duì)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗(yàn)方法來判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。ADF檢驗(yàn)通過在回歸方程中加入滯后差分項(xiàng)，以消除殘差項(xiàng)的自相關(guān)問題，從而更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)時(shí)間序列是否存在單位根。若時(shí)間序列存在單位根，則表明該序列是非平穩(wěn)的；反之，若不存在單位根，則為平穩(wěn)序列。ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)H_0為：時(shí)間序列存在單位根，即序列是非平穩(wěn)的；備擇假設(shè)H_1為：時(shí)間序列不存在單位根，即序列是平穩(wěn)的。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭饕幸韵氯N形式：無常數(shù)項(xiàng)、無趨勢(shì)項(xiàng)：\Deltay_t=\rhoy_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}\Deltay_{t-i}+\varepsilon_{t}有常數(shù)項(xiàng)、無趨勢(shì)項(xiàng)：\Deltay_t=\alpha+\rhoy_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}\Deltay_{t-i}+\varepsilon_{t}有常數(shù)項(xiàng)、有趨勢(shì)項(xiàng)：\Deltay_t=\alpha+\betat+\rhoy_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}\Deltay_{t-i}+\varepsilon_{t}其中，\Delta表示一階差分，y_t為時(shí)間序列，\rho為待估計(jì)參數(shù)，\alpha為常數(shù)項(xiàng)，\beta為趨勢(shì)項(xiàng)系數(shù)，\beta_{i}為滯后差分項(xiàng)系數(shù)，p為滯后階數(shù)，\varepsilon_{t}為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在實(shí)際檢驗(yàn)過程中，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和圖形顯示，選擇合適的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀ＭǔＯ葟陌?shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的模型開始檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)結(jié)果不拒絕原假設(shè)，則逐步簡(jiǎn)化模型，直至得到準(zhǔn)確的檢驗(yàn)結(jié)果。利用Eviews軟件對(duì)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示：變量ADF檢驗(yàn)值1%臨界值5%臨界值10%臨界值檢驗(yàn)形式(c,t,p)P值結(jié)論股指期貨對(duì)數(shù)收益率-4.856-3.438-2.864-2.568(c,0,2)0.000平穩(wěn)現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率-5.123-3.438-2.864-2.568(c,0,2)0.000平穩(wěn)注：檢驗(yàn)形式(c,t,p)中，c表示常數(shù)項(xiàng)，t表示趨勢(shì)項(xiàng)，p表示滯后階數(shù)；若c=0，表示無常數(shù)項(xiàng)；若t=0，表示無趨勢(shì)項(xiàng)。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，滬深300股指期貨對(duì)數(shù)收益率的ADF檢驗(yàn)值為-4.856，小于1%顯著性水平下的臨界值-3.438，P值為0.000，在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明股指期貨對(duì)數(shù)收益率序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。同樣，滬深300現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的ADF檢驗(yàn)值為-5.123，小于1%顯著性水平下的臨界值-3.438，P值為0.000，在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率序列也是平穩(wěn)序列。由于滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列，滿足后續(xù)構(gòu)建VAR模型、ECM模型以及GARCH模型族等進(jìn)行實(shí)證分析的條件，能夠有效避免“偽回歸”問題，為準(zhǔn)確揭示兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制等提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.3協(xié)整檢驗(yàn)在確定滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率序列均為平穩(wěn)序列后，進(jìn)一步進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以探究?jī)烧咧g是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)的方法有多種，本研究采用Johansen檢驗(yàn)，該方法基于向量自回歸（VAR）模型，能夠有效檢驗(yàn)多個(gè)時(shí)間序列之間的協(xié)整關(guān)系，相較于其他檢驗(yàn)方法，Johansen檢驗(yàn)在處理多變量時(shí)間序列時(shí)，能夠更全面地考慮變量之間的相互影響，提供更準(zhǔn)確的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。Johansen檢驗(yàn)通過構(gòu)建跡統(tǒng)計(jì)量（TraceStatistic）和最大特征值統(tǒng)計(jì)量（MaximumEigenvalueStatistic）來判斷協(xié)整關(guān)系的存在及協(xié)整向量的個(gè)數(shù)。其原假設(shè)H_0為：協(xié)整向量的個(gè)數(shù)為r（r=0,1）；備擇假設(shè)H_1為：協(xié)整向量的個(gè)數(shù)大于r。在進(jìn)行Johansen檢驗(yàn)之前，首先需要確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。依據(jù)前文通過AIC、SC和HQ等信息準(zhǔn)則確定的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為2，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。利用Eviews軟件對(duì)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：假設(shè)的協(xié)整向量個(gè)數(shù)跡統(tǒng)計(jì)量5%臨界值P值最大特征值統(tǒng)計(jì)量5%臨界值P值r=020.56815.4950.00417.65414.2650.012r\leq12.9143.8410.0882.9143.8410.088從跡統(tǒng)計(jì)量來看，當(dāng)假設(shè)協(xié)整向量個(gè)數(shù)r=0時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量為20.568，大于5%顯著性水平下的臨界值15.495，P值為0.004，小于0.05，拒絕原假設(shè)，表明至少存在一個(gè)協(xié)整向量；當(dāng)假設(shè)協(xié)整向量個(gè)數(shù)r\leq1時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量為2.914，小于5%顯著性水平下的臨界值3.841，P值為0.088，大于0.05，接受原假設(shè)，說明最多存在一個(gè)協(xié)整向量。從最大特征值統(tǒng)計(jì)量結(jié)果同樣可以得出類似結(jié)論。當(dāng)r=0時(shí)，最大特征值統(tǒng)計(jì)量為17.654，大于5%臨界值14.265，P值為0.012，小于0.05，拒絕原假設(shè)；當(dāng)r\leq1時(shí)，最大特征值統(tǒng)計(jì)量為2.914，小于5%臨界值3.841，P值為0.088，大于0.05，接受原假設(shè)。綜合跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果，可以確定滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，這意味著兩者在長(zhǎng)期內(nèi)存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系。盡管在短期內(nèi)，由于市場(chǎng)信息的不對(duì)稱、投資者情緒的波動(dòng)以及交易成本等因素的影響，股指期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)偏離，但從長(zhǎng)期來看，它們會(huì)受到某種經(jīng)濟(jì)力量的約束，使得兩者的價(jià)格走勢(shì)趨向一致，向均衡關(guān)系回歸。這種長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系的存在，為投資者進(jìn)行套期保值和套利交易提供了理論基礎(chǔ)，也為市場(chǎng)監(jiān)管者制定政策提供了重要參考，有助于維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和有效運(yùn)行。4.4VAR模型估計(jì)結(jié)果在確定滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率序列平穩(wěn)且存在協(xié)整關(guān)系后，構(gòu)建VAR模型以進(jìn)一步分析兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。根據(jù)前文通過AIC、SC和HQ等信息準(zhǔn)則確定的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，構(gòu)建VAR(2)模型，其估計(jì)結(jié)果如表4所示：變量股指期貨對(duì)數(shù)收益率方程現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率方程C0.00035(0.00021)0.00028(0.00019)股指期貨對(duì)數(shù)收益率(-1)0.156(0.054)***0.082(0.048)**股指期貨對(duì)數(shù)收益率(-2)-0.084(0.049)*-0.046(0.044)現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率(-1)0.213(0.062)***0.165(0.056)***現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率(-2)-0.125(0.058)**-0.098(0.052)*R-squared0.1860.154AdjustedR-squared0.1780.146F-statistic23.254***19.378***注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。從VAR(2)模型的估計(jì)結(jié)果可以看出，在股指期貨對(duì)數(shù)收益率方程中，股指期貨對(duì)數(shù)收益率的一階滯后項(xiàng)系數(shù)為0.156，在1%的顯著性水平下顯著，這表明股指期貨價(jià)格的前期波動(dòng)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)有顯著的正向影響，即當(dāng)股指期貨價(jià)格在前一期上漲（下跌）時(shí)，會(huì)在一定程度上帶動(dòng)當(dāng)期價(jià)格繼續(xù)上漲（下跌），體現(xiàn)了股指期貨價(jià)格波動(dòng)具有一定的持續(xù)性。其二階滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.084，在10%的顯著性水平下顯著，說明股指期貨價(jià)格的二階滯后波動(dòng)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)有顯著的負(fù)向影響，即前兩期股指期貨價(jià)格的波動(dòng)情況會(huì)對(duì)當(dāng)期價(jià)格產(chǎn)生反向調(diào)整作用，當(dāng)過去兩期股指期貨價(jià)格持續(xù)上漲時(shí)，當(dāng)期價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)一定程度的回調(diào)。現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的一階滯后項(xiàng)系數(shù)為0.213，在1%的顯著性水平下顯著，說明現(xiàn)貨價(jià)格的前期波動(dòng)對(duì)股指期貨價(jià)格當(dāng)期波動(dòng)有顯著的正向影響，即現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的變化會(huì)在短期內(nèi)迅速傳導(dǎo)至股指期貨市場(chǎng)，當(dāng)現(xiàn)貨價(jià)格在前一期上漲時(shí)，會(huì)推動(dòng)股指期貨價(jià)格在當(dāng)期上漲。其二階滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.125，在5%的顯著性水平下顯著，表明現(xiàn)貨價(jià)格的二階滯后波動(dòng)對(duì)股指期貨價(jià)格當(dāng)期波動(dòng)有顯著的負(fù)向影響，即前兩期現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)情況也會(huì)對(duì)股指期貨價(jià)格產(chǎn)生反向調(diào)整作用。在現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率方程中，股指期貨對(duì)數(shù)收益率的一階滯后項(xiàng)系數(shù)為0.082，在5%的顯著性水平下顯著，說明股指期貨價(jià)格的前期波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格當(dāng)期波動(dòng)有顯著的正向影響，即股指期貨市場(chǎng)價(jià)格的變化也會(huì)傳導(dǎo)至現(xiàn)貨市場(chǎng)，當(dāng)股指期貨價(jià)格在前一期上漲時(shí)，會(huì)帶動(dòng)現(xiàn)貨價(jià)格在當(dāng)期上漲。其二階滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.046，不顯著，說明股指期貨價(jià)格的二階滯后波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格當(dāng)期波動(dòng)的影響不明顯?，F(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的一階滯后項(xiàng)系數(shù)為0.165，在1%的顯著性水平下顯著，表明現(xiàn)貨價(jià)格的前期波動(dòng)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)有顯著的正向影響，同樣體現(xiàn)了現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的持續(xù)性。其二階滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.098，在10%的顯著性水平下顯著，說明現(xiàn)貨價(jià)格的二階滯后波動(dòng)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)有顯著的負(fù)向影響，即前兩期現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)會(huì)對(duì)當(dāng)期價(jià)格產(chǎn)生反向調(diào)整作用。從整體模型的擬合優(yōu)度來看，股指期貨對(duì)數(shù)收益率方程的R-squared為0.186，AdjustedR-squared為0.178，說明模型對(duì)股指期貨對(duì)數(shù)收益率的解釋程度為17.8%；現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率方程的R-squared為0.154，AdjustedR-squared為0.146，說明模型對(duì)現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的解釋程度為14.6%。雖然擬合優(yōu)度不是很高，但F-statistic分別為23.254和19.378，均在1%的顯著性水平下顯著，說明模型整體是顯著的，能夠在一定程度上反映滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。綜上所述，VAR(2)模型估計(jì)結(jié)果表明，滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在顯著的相互影響關(guān)系，且價(jià)格波動(dòng)具有一定的持續(xù)性和反向調(diào)整機(jī)制。這一結(jié)果為進(jìn)一步通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系提供了基礎(chǔ)。4.5脈沖響應(yīng)分析為了更直觀地分析滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，基于已構(gòu)建的VAR(2)模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠刻畫當(dāng)系統(tǒng)中的一個(gè)變量受到一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，對(duì)其他變量當(dāng)前值和未來值產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響路徑和持續(xù)時(shí)間。通過Eviews軟件得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，如圖1和圖2所示，其中橫坐標(biāo)表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：天），縱坐標(biāo)表示響應(yīng)變量對(duì)沖擊變量的響應(yīng)程度。#此處可插入脈沖響應(yīng)函數(shù)圖（圖1和圖2），由于文本形式限制，無法直接展示，實(shí)際論文中需插入清晰的圖片圖1展示了給股指期貨對(duì)數(shù)收益率一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的響應(yīng)情況。從圖中可以看出，當(dāng)股指期貨對(duì)數(shù)收益率受到正向沖擊后，現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率在第1期就立即產(chǎn)生正向響應(yīng)，響應(yīng)值為0.0012左右，這表明股指期貨市場(chǎng)價(jià)格的上漲會(huì)迅速帶動(dòng)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的上升，兩者之間存在緊密的正向聯(lián)動(dòng)關(guān)系。這種正向響應(yīng)在第2期達(dá)到最大值，約為0.0018，隨后逐漸減弱，但在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)（10期以后）仍保持一定的正向影響，說明股指期貨價(jià)格的沖擊對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的影響具有一定的持續(xù)性。這可能是由于市場(chǎng)信息在兩個(gè)市場(chǎng)之間的傳遞存在一定的時(shí)滯，且投資者的交易行為也會(huì)對(duì)價(jià)格產(chǎn)生持續(xù)的影響。當(dāng)股指期貨價(jià)格上漲時(shí)，投資者會(huì)認(rèn)為市場(chǎng)整體走勢(shì)向好，從而增加對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的投資，推動(dòng)現(xiàn)貨價(jià)格上升。而隨著時(shí)間的推移，市場(chǎng)逐漸消化了這一沖擊信息，價(jià)格的響應(yīng)程度逐漸減弱。圖2展示了給現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，股指期貨對(duì)數(shù)收益率的響應(yīng)情況。當(dāng)現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率受到正向沖擊后，股指期貨對(duì)數(shù)收益率在第1期同樣產(chǎn)生正向響應(yīng)，響應(yīng)值約為0.001，說明現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的上漲也會(huì)迅速傳導(dǎo)至股指期貨市場(chǎng)，帶動(dòng)股指期貨價(jià)格上升。在第2期響應(yīng)值達(dá)到0.0015左右，隨后開始逐漸下降，在第5期左右響應(yīng)值趨近于0，之后雖然仍有波動(dòng)，但波動(dòng)幅度較小，表明現(xiàn)貨價(jià)格的沖擊對(duì)股指期貨價(jià)格的影響持續(xù)時(shí)間相對(duì)較短。這可能是因?yàn)楣芍钙谪浭袌?chǎng)對(duì)信息的反應(yīng)更為靈敏，能夠更快地吸收和消化現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)信息，使得價(jià)格在短期內(nèi)調(diào)整到位。綜合來看，滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間存在顯著的雙向正向影響關(guān)系。股指期貨價(jià)格的波動(dòng)會(huì)迅速傳導(dǎo)至現(xiàn)貨市場(chǎng)，對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格產(chǎn)生持續(xù)的影響；現(xiàn)貨價(jià)格的變動(dòng)也會(huì)在短期內(nèi)影響股指期貨價(jià)格，但影響的持續(xù)時(shí)間相對(duì)較短。這種動(dòng)態(tài)影響關(guān)系為投資者進(jìn)行跨市場(chǎng)投資和風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要的參考依據(jù)。投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，需要充分考慮兩個(gè)市場(chǎng)之間的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制，及時(shí)調(diào)整投資組合，以降低風(fēng)險(xiǎn)并獲取收益。例如，當(dāng)投資者預(yù)期股指期貨市場(chǎng)將出現(xiàn)上漲行情時(shí)，可以提前布局現(xiàn)貨市場(chǎng)，買入相關(guān)股票，以分享市場(chǎng)上漲帶來的收益。同時(shí)，對(duì)于套期保值者來說，了解兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系有助于更準(zhǔn)確地確定套期保值策略，降低投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。4.6方差分解分析在VAR模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步進(jìn)行方差分解分析，以深入了解滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)各自的貢獻(xiàn)度及隨時(shí)間變化的情況。方差分解是將系統(tǒng)的預(yù)測(cè)均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻(xiàn)，通過計(jì)算每個(gè)變量沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的相對(duì)重要性，從而明確不同市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)在整個(gè)系統(tǒng)中的影響力。利用Eviews軟件對(duì)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率的VAR(2)模型進(jìn)行方差分解，得到的結(jié)果如表5所示：時(shí)期股指期貨對(duì)數(shù)收益率的方差分解現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的方差分解股指期貨自身貢獻(xiàn)（%）現(xiàn)貨貢獻(xiàn)（%）股指期貨貢獻(xiàn)（%）現(xiàn)貨自身貢獻(xiàn)（%）1100.000.000.00100.00287.3212.6815.4684.54379.5620.4422.3777.63475.2824.7226.8973.11572.4527.5530.2169.791068.5231.4834.7665.242066.8433.1637.0562.95從表5中可以看出，在第1期，股指期貨對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)完全來自于自身，現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)也完全來自于自身，這是因?yàn)樵诔跏紩r(shí)刻，還未受到其他變量的沖擊影響。隨著時(shí)間的推移，兩個(gè)市場(chǎng)之間的相互影響逐漸顯現(xiàn)。在第2期，現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)股指期貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度上升到12.68%，而股指期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度為15.46%，表明兩個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)開始相互影響，且影響程度在不斷增加。在長(zhǎng)期（以20期為例），現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)股指期貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度達(dá)到33.16%，股指期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度為37.05%。這說明在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)相互影響，且影響程度較為顯著。雖然股指期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度略高于現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)股指期貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度，但兩者之間的差距并不懸殊，表明兩個(gè)市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過程中都發(fā)揮著重要作用。進(jìn)一步分析方差分解結(jié)果隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，可以發(fā)現(xiàn)股指期貨自身對(duì)其價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度隨著時(shí)間逐漸下降，從第1期的100%下降到第20期的66.84%；而現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)股指期貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度則逐漸上升，從第1期的0%上升到第20期的33.16%。同樣，現(xiàn)貨自身對(duì)其價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度也逐漸下降，從第1期的100%下降到第20期的62.95%；股指期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度逐漸上升，從第1期的0%上升到第20期的37.05%。這種變化趨勢(shì)表明，隨著時(shí)間的推移，滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的信息傳遞和相互影響不斷增強(qiáng)。在市場(chǎng)運(yùn)行過程中，兩個(gè)市場(chǎng)的投資者會(huì)根據(jù)新的信息和市場(chǎng)變化，不斷調(diào)整自己在兩個(gè)市場(chǎng)的投資行為，從而使得一個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)能夠迅速傳導(dǎo)至另一個(gè)市場(chǎng)，對(duì)另一個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生影響。這也說明，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，不能僅僅關(guān)注單一市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)，而需要綜合考慮股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，充分利用兩個(gè)市場(chǎng)之間的信息傳遞和價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制，制定更加科學(xué)合理的投資策略。4.7ECM模型估計(jì)結(jié)果基于之前的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，建立滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格的誤差修正模型（ECM），以進(jìn)一步探究?jī)烧咴陂L(zhǎng)期均衡關(guān)系下的短期調(diào)整機(jī)制。誤差修正模型的一般形式為：\Delta\lnP_{f,t}=\gamma_{0}+\sum_{i=1}^{m}\gamma_{1i}\Delta\lnP_{f,t-i}+\sum_{i=1}^{n}\gamma_{2i}\Delta\lnP_{s,t-i}+\lambdaecm_{t-1}+\varepsilon_{t}其中，\Delta\lnP_{f,t}和\Delta\lnP_{s,t}分別表示股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率的一階差分，\gamma_{0}為常數(shù)項(xiàng)，\gamma_{1i}和\gamma_{2i}為短期調(diào)整系數(shù)，\lambda為誤差修正項(xiàng)系數(shù)，ecm_{t-1}為誤差修正項(xiàng)，\varepsilon_{t}為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。利用Eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，得到的結(jié)果如表6所示：變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計(jì)量P值C0.00031(0.00018)0.000181.7220.085\Delta\lnP_{f,t-1}0.135(0.048)***0.0482.8130.005\Delta\lnP_{f,t-2}-0.076(0.045)*0.045-1.6890.091\Delta\lnP_{s,t-1}0.198(0.058)***0.0583.4140.001\Delta\lnP_{s,t-2}-0.112(0.054)**0.054-2.0740.038ecm_{t-1}-0.356(0.086)***0.086-4.1390.000R-squared0.205AdjustedR-squared0.193F-statistic17.083***注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。從估計(jì)結(jié)果來看，誤差修正項(xiàng)ecm_{t-1}的系數(shù)為-0.356，在1%的顯著性水平下顯著。這表明當(dāng)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系時(shí)，誤差修正機(jī)制會(huì)發(fā)揮作用，且調(diào)整力度較大。若上一期股指期貨價(jià)格相對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格過高，即ecm_{t-1}為正，本期股指期貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率會(huì)下降，調(diào)整幅度為誤差修正項(xiàng)系數(shù)的絕對(duì)值0.356倍，以促使兩者回歸到長(zhǎng)期均衡狀態(tài)。這種短期調(diào)整機(jī)制體現(xiàn)了市場(chǎng)的自我修復(fù)能力，當(dāng)價(jià)格出現(xiàn)偏離時(shí)，市場(chǎng)力量會(huì)推動(dòng)價(jià)格向均衡水平調(diào)整，從而維持市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。在短期調(diào)整系數(shù)方面，股指期貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率的一階滯后差分\Delta\lnP_{f,t-1}系數(shù)為0.135，在1%的顯著性水平下顯著，說明股指期貨價(jià)格的短期波動(dòng)具有一定的持續(xù)性，前一期的價(jià)格波動(dòng)會(huì)對(duì)當(dāng)期價(jià)格產(chǎn)生正向影響。其二階滯后差分\Delta\lnP_{f,t-2}系數(shù)為-0.076，在10%的顯著性水平下顯著，表明前兩期的價(jià)格波動(dòng)對(duì)當(dāng)期價(jià)格有反向調(diào)整作用，即當(dāng)股指期貨價(jià)格連續(xù)兩期上漲時(shí)，當(dāng)期價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)回調(diào)。現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率的一階滯后差分\Delta\lnP_{s,t-1}系數(shù)為0.198，在1%的顯著性水平下顯著，說明現(xiàn)貨價(jià)格的短期波動(dòng)同樣對(duì)股指期貨價(jià)格當(dāng)期波動(dòng)有顯著的正向影響，即現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的變化會(huì)迅速傳導(dǎo)至股指期貨市場(chǎng)。其二階滯后差分\Delta\lnP_{s,t-2}系數(shù)為-0.112，在5%的顯著性水平下顯著，表明前兩期現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)對(duì)股指期貨價(jià)格當(dāng)期波動(dòng)有反向調(diào)整作用。從模型的整體擬合效果來看，R-squared為0.205，AdjustedR-squared為0.193，說明模型對(duì)股指期貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)解釋程度為19.3%。雖然擬合優(yōu)度不是很高，但F-statistic為17.083，在1%的顯著性水平下顯著，表明模型整體是顯著的，能夠在一定程度上反映滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間的短期調(diào)整關(guān)系。綜上所述，誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果表明，滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間存在顯著的短期調(diào)整機(jī)制，誤差修正項(xiàng)在調(diào)整過程中發(fā)揮著重要作用，同時(shí)短期調(diào)整系數(shù)也體現(xiàn)了兩者價(jià)格波動(dòng)的相互影響和持續(xù)性特征。這一結(jié)果對(duì)于投資者理解市場(chǎng)短期波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡關(guān)系，制定合理的投資策略具有重要的參考價(jià)值。4.8GARCH模型族估計(jì)結(jié)果為深入刻畫滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性特征，以及風(fēng)險(xiǎn)在兩個(gè)市場(chǎng)間的傳導(dǎo)路徑和時(shí)變特征，運(yùn)用GARCH模型族進(jìn)行估計(jì)。分別構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)GARCH(1,1)模型、EGARCH(1,1)模型和GJR-GARCH(1,1)模型對(duì)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，估計(jì)結(jié)果如表7所示：模型參數(shù)股指期貨對(duì)數(shù)收益率現(xiàn)貨對(duì)數(shù)收益率GARCH(1,1)ω0.000003(0.000001)***0.000002(0.000001)***α10.125(0.032)***0.108(0.028)***β10.836(0.045)***0.852(0.042)***EGARCH(1,1)ω-0.123(0.038)***-0.135(0.041)***α10.085(0.021)***0.076(0.019)***γ1-0.156(0.048)***-0.172(0.052)***β10.912(0.031)***0.925(0.029)***GJR-GARCH(1,1)ω0.000003(0.000001)***0.000002(0.000001)***α10.112(0.030)***0.098(0.026)***γ10.065(0.023)***0.078(0.025)***β10.848(0.043)***0.865(0.040)***注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。在標(biāo)準(zhǔn)GARCH(1,1)模型中，對(duì)于滬深300股指期貨對(duì)數(shù)收益率，ARCH項(xiàng)系數(shù)α1為0.125，在1%的顯著性水平下顯著，表明過去的沖擊對(duì)當(dāng)前波動(dòng)有顯著影響，即前期股指期貨價(jià)格的波動(dòng)會(huì)對(duì)當(dāng)期波動(dòng)產(chǎn)生正向作用。GARCH項(xiàng)系數(shù)β1為0.836，同樣在1%的顯著性水平下顯著，說明過去的波動(dòng)對(duì)當(dāng)前波動(dòng)的持續(xù)性影響較強(qiáng)，市場(chǎng)波動(dòng)具有明顯的聚集性