我国国债期货试点的市场弱式有效性检验

引言 金融资产的价格是否可以利用资产价格的历史变化来 构造其未来价格变化的预测问题，是最早且最持久的金融计 量经济学的问题之一。根据美国芝加哥大学著名教授尤金· 法玛（1970）的定义，如果市场中的价格已充分反映了可得 信息，那么这个市场就是有效的。其中，弱有效(Weak form efficient)是有效市场的第一个层次，如果当前价格已完全反 应了过去的价格信息，那么这就是弱有效。弱有效假说的推论 就是过去的价格对未来价格没有预测能力，股票价格收益率序 列在统计上不具有”记忆性”，所以投资者无法根据历史的价 格来预测其未来的走势，人们无法根据过去的价格信息进行有 价值的预测，任何投资者都不可能通过信息处理获取超额收 益。市场的有效性是一个重要的金融学理论和现实问题，市场 有效性是衡量市场信息分布和流速、交易透明度和规范程度的 重要标志，是证券市场成熟与否的重要标志。只有当市场具有 效率，价格才能准确正确反映资源的稀缺性，并导致资源的有 效配置。 我国国债期货试点虽然由于一些机构投资者严重违规只 经历了三十个月被暂停，但是依然是我国目前为止发展规模最 大的金融衍生品，其影响深远。国债期货市场有效性如何，是 投资者和监管者共同关心的问题，也是评价市场成熟程度的基 础。研究国债期货市场有效性，有助于政府金融管理当局对国 债期货市场的监管，也有利于我国股市发展中对机构投资者的 培育以及对个人投资者的保护。本文对国债期货市场弱式有效 及市场化，改善了企业及银行的运行环境，使得微观交易主体 真正享有价格决定权，奠定了进一步推进利率市场化的微观基 础。 二、结论 资本市场的发展通过促进我国宏观经济的稳定发展、繁荣 我国金融市场、改善我国货币政策的传导机制和监管方式以及 推动我国企业及银行的发展，为我国利率市场化的进一步改革 创造了良好的条件。而资本市场的发展资本项目自由流动的趋 势则在客观上要求我国加快利率市场化改革进程。因此，我国 要进一步发展资本市场，在股票市场深入发展的同时注重债券 市场尤其要企业债券市场的发展，并以此为条件和契机稳步深 入推进我国利率市场化改革。
中国证券期货•8 2009
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观点•ViewPoint
的方法通常是连续复合法。资产的连续复合收益或对数收益 Rt 被定义为总收益（1＋ R ）的自然对数。为研究方便，本文将 某期货合约在第t个交易日的收盘价记为 P ，定义期货价格收 益 R 为: Rt =(Ln Pt - Ln P )×100 （1） 因此，对前面构造的的11个连续的国债期货价格序列取对 数，所生成的对数期货收益序列成为计量经济学数据处理的基 础。具体数据不在此赘述。 弱式有效市场假说的检验框架，“有效市场”概念并不要 求市场对未来资产价格的预测一定是准确无误的，而只是表达 了一种无偏性估计的统计学涵义，即如果资产价格为一个随机 变量，那么市场理性预期等于资产价格的数学期望值，而随机 误差服从一个均值为零的正态分布。弱有效假说的数学表达就 是： E ( X | φ ) = X ，其中 φ 为t时刻的价格信息集。由这个表达式 可以看出，弱有效过程是一个鞅过程，即弱有效与鞅过程是等 价的。很显然，仅根据这个鞅性质是很难进行实证检验的，所 以，传统上是对具有鞅性质的随机行走(Random Walk)模型进 行市场有效性假设检验。 若金融价格遵循随机行走，那么，这蕴涵着市场有效；但 是，逆命题不一定成立。根据对随机变量扰动项et的属性的不 同假设，形成了如下三种不同的随机行走模型，(Campbell、 Lo and MacKinlay 1997)。 随机行走1（RW1），独立同分布增量，e t 是独立同分布 2 的，E(et）=0， Var(et)= σ ，Cov（es，em）＝0； et独立不仅 意味着任何增量et间是互不相关，而且任何关于增量的非线性 函数也不相关。 随机行走2（RW2），et是独立的，但分布不一定相同；要 求某一随机变量在很长一段时间里保持相同的分布，这在现实 世界里，尤其是在金融市场中很难得到满足，而且也不是合理 的。放宽同分布的假设，也就是et独立但不同分布，将使随机 行走模型更符合现实。 随机行走3（RW3），非独立但不相关的增量，是随机行走 假设最弱的一种形式，包括了作为其特例的RW1和RW2，et是不 相关的，即只要求Cov（es，em）＝0，s≠m。从市场有效的角 度来看，只要增量et互不相关，价格就不可预测，所以在第二 类随机行走的基础上进一步放宽et独立的假设而只是要求et不 相关，并不影响EMH的检验。 根据以上三种不同的随机行走模型，计量经济学检验的 方法也有不同。RW1模型要求残差项独立同分布，因此，传统 上常采自相关系数检验和游程检验等方法；由于在不假设同分 布的情况下去检验序列的独立性是相当困难的，因此对RW2模 型一直没有合适的检验方法，虽然有文献采用过滤法则或技术 分析方法来检验序列的随机性，但这两种方法都很难进行严格 的统计显著性检验。至于RW3这种最弱的随机行走模型，增量 或序列各水平的一阶差分对任意时点的前置或后滞都是不相关 的，因此，可以在任意滞后其一阶差分的自相关系数均为零的 原假设下检验RW3。目前最常用的是方差比检验。
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第三类随机行走假设（RW3）检验。对于第一类随机行走假设 采用非参数的游程检验和参数估计的自相关性检验，对具有异 方差的序列采用了方差比检验第三类随机行走假设。本文还对 没有线性相关的国债序列还运用分形市场理论进行了非线性相 关的BDS检验。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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图1 研究思路
三、计量经济学检验模型和实证结果 （一）异方差检验 1.统计模型 Engle(1982)最早提出自回归条件异方差模型（ARCH）， 用于识别时间序列二阶距的自相关问题。称时间序列e t 服从 ARCH（p）过程，如果：
其中， Φ 件正态分布。 Engle(1982)提出了时间序列条件异方差的拉格朗日乘子 检验法(Lagrange Multiplier test，)，对收益率序列是否存 在条件异方差效应进行检验，简称LM检验。定义辅助方程为： ε = a + a ε + a ε + ⋅⋅⋅ + a ε （4） 计算上式回归方程的判定系数 R 2 。LM检验的一般方法是 先对收益率序列进行AR(q)自回归估计得到拟合优度 R 2 ，在 不存在ARCH的原假设下，统计量nR 2服从于自由度为q的 ÷2 分 布，n为样本容量。在选定的显著性水平下，当n R 2值大于 ÷2 分布的临界值时，则拒绝不存在ARCH的原假设，即认为存在 ARCH效应。本文采用AR(1)模型对收益序列进行回归，然后分 别计算拉格朗日乘子检验统计量LM=nR2。 2.实证结果 通过EViews5.0软件，分析11个国债期货收益序列的序列 相关性。表1汇总了国债期货序列的残差的平方序列自回归条 件异方差情况。 根据表1，310321、323327残差的平方序列不存在自回归 条件异方差，其他9个序列的残差的平方序列存在自回归条件 异方差。对于国债期货序列310321、323327宜采用第一类随机 行走模型，本文将采用参数化的自相关系数检验和非参数化的 游程检验两种方法，对没有线性相关的序列还采用了非线性相 关的BDS检验；对于其他的国债期货序列由于存在明显的异方 差，应当采用第三类随机行走模型，本文将采用方差比检验的 方法。 （二）游程检验 1.游程检验统计模型
201203）
性进行检验。 一、数据选择 在我国开展国债期货试点期间，全国有14个场所开展国债期 货的交易，但上海证券交易所最早开始试点，而且，无论交易量 还是影响力都比任何其它的一家都要大，因此，本文采用上海证 券交易所的国债期货交易价格数据作为研究的样本。本文选取数 据的时间跨度范围为1993年10月25日－1995年5月17日。 由于每个国债期货合约都将在最后交易日到期，因此， 不同于股票价格，国债期货价格具有不连续的特点，即对应于 每一个国债期货合约，国债期货合约的时间跨度是有限的，任 一交割月份的国债期货合约在合约到期以后，该合约将不复存 在。另外，在同一交易日，同时有若干个不同交割月份的国债 期货合约在进行交易。为研究需要，克服国债期货价格不连续 的缺点，必须产生连续的国债期货价格序列。对每一个国债期 货品种，本文采用二种构造数据的方式构造了11个连续国债期 货合约代码。第一种数据构造方式以1993年10月25日上市的6 个国债期货品种代码作为国债期货交易序列代码，在这6个国 债期货合约最后一个交易日后，选取最近期月份的国债期货合 约，在最近期国债期货合约最后一个交易日后，选取下一个最 近期国债期货合约，得到一个连续的国债期货合约交易数据序 列，其优点在于距离最后交易日比较接近，期货价格与现货价 格也应该比较接近。由此产生的6个连续国债期货合约分别记 为310321、310312、310322、310303、310313、310314。第二 种数据构造方式也是从1993年10月25日开始选取数据，在某一 个国债期货合约上市交易截止后，选取下一个最近上市交易的 国债期货合约，这样就得到一个连续的期货合约序列，这个连 续的国债期货序列的代码就用先后两个国债期货代码的后三 位数组成，如此产生了312316、313317、314318、322326、 323327五个国债期货连续合约。 在金融研究中主要关心收益而不是价格，而计算资产收益
ε t Φ t −1 ~ N (0, σ t2 )
σ t2 = a0 + a1ε t2−1 + a2ε t2− 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + a pε t2− p
t −1
二、研究思路 有效市场假说三类随机行走假设中，第二类和第三类随机 行走假设允许存在异方差情况。因此，如果我们能在对收益序 列建模之前先进行异方差检验，则可以有针对性地选择某一类 随机行走模型，增强结论的说服力。本文首先通过异方差检验 把国债期货收益序列分为第一类随机行走假设（RW1）检验、
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