期權推出對標的期貨市場波動性的影響研究
——以玉米期權為例

范幸哲

（上海大學，上海 201800）

1 引言

期權是金融市場中重要的風險管理工具，它被廣泛用于風險管理和風險度量等方面。雖然期權相對于期貨具有獨特的功能與作用，但并不能完全替代期貨。期貨、期權二者相互配合，相互提供流動性，可互為風險對沖工具，并共同構成一個較完整的市場風險管理體系。無論從發展歷史還是從各國實踐來看，期權和期貨幾乎都是并行產生、相互補充、相互促進的兩塊基石，利于投資者多樣化、復雜化的避險需求。

2019 年1 月28 日，玉米期權在大連商品交易所上市交易，它的上市有利于完善我國農產品衍生市場的發展。玉米期權不僅適合風險承受能力低、資金水平有限的合作社，其特性也更易于被大型企業理解和應用，它的上市將為中國探索更優的農業支持路徑提供更多的選擇。尤其是對于一些小微企業，通過合理運用金融衍生工具，在一定程度上能夠規避產品的市場價格波動帶來的不利影響，響應國家更好促進實體經濟發展的目標。因此，為了理清玉米期權對于對應期貨市場的影響機制和波動大小，為市場提供參考，本文采用實證方法研究玉米期權的推出對相應期貨市場的短期、中期和長期的波動性影響。

2 文獻綜述

國內外學者對于衍生品推出對市場波動影響進行了諸多研究，部分學者得到了無顯著影響的結論。Pericli 和Koutmas[1]以美國1953-1994 年的股指期權作為樣本，在對標的市場的波動變化情況進行分析后發現，股指期權上市后對于標的股指的波動率沒有明顯的縮小或放大效應。Bollen[2]以收益率方差作為衡量波動性的指標，針對期貨上市對現貨的波動性影響進行研究，在增加市場范圍和行業范圍作為控制變量后，研究結果顯示期權推出對標的現貨市場無顯著波動性影響。郭城[3]使用在全球選取的9 組樣本分析股市的變動幅度和頻率與期權的場內交易的關聯性，發現二者之間沒有確定的聯系。

然而，許多學者的研究也表明，衍生品的推出能夠顯著改變標的市場波動性。Shinhua Liu[4]以美國股票市場的S&P100指數為起點進行研究，得出期權可以降低標的指數的波動性的結論，這主要是由于指數期權會使得投機者、市場信息捕捉者從現貨轉向期權市場。Filis et al.[5]使用標準事件研究法和GARCH 模型對希臘市場進行實證研究，發現期權啟用對相應指數的變動幅度和頻率產生正向的作用關系。梁國鋒[6]分別對豆粕期權推出前后對標的期貨價格的波動進行了對比研究，實證結果表明豆粕期權推出后期貨價格的波動性有所減弱。

3 實證分析

3.1 數據與變量選取

為了保證數據的連續性，本文選取了玉米期貨主力連續合約日收盤價作為研究對象。主力連續合約不僅在時間上具有連貫性，而且由于交易量和持倉量較大，可以充分反映市場上價格變動，具備較強的代表性。

由于玉米期權于2019 年掛牌交易，玉米期貨于2004 年上市，二者之間的時間差距較大，因此如果選取從2004 年開始的數據，并不能較好地反映玉米期權上市前一段時間的信息。因此，文章所使用的數據時間跨度為2014 年1 月28 日至2023 年1 月28 日，以玉米期權上市時點為界限，并在期權推出后的時間段劃分短期、中期和長期區間以便和推出前的時間段組成不同時間跨度的樣本。剔除節假日和休盤等非交易日后，玉米期貨主力連續合約日收盤價數據共計2 188個。為更好地對短期、中期和長期做出明確劃分，分為以下4個時間段：上市前、上市后半年、上市后兩年、上市后四年，將其組成短期、中期和長期不同的樣本區間。

表1 展示了本文的樣本區間劃分，本文的所有數據均來源于國泰安數據庫，時間序列的回歸分析使用r 軟件。

表1 樣本區間劃分

3.2 模型介紹

3.2.1 ARMA 模型

衡量金融資產收益率的變動幅度和頻率，通常要先建立均值模型，常見的均值模型主要有AR 模型（自回歸模型）、MA模型（滑動平均模型）和前面二者模型的結合即ARMA 模型（自回歸滑動平均模型）。單純的AR 模型和MA 模型不能準確刻度變量的變化，而ARMA 模型可以結合兩種模型的優勢，更好地對序列的震蕩集中度和長記憶性進行描繪，因此本文選用的均值模型為ARMA 模型。ARMA（p,q）模型的一般形式為：

式中，Rt代表第t 期的資產回報率，Rt-i表示第t-i 期的資產回報率，c 指的是常數項，εt代表t 時刻的隨機擾動，α 和β 是不為零的待定系數，p 和q 分別代表自回歸成分的階數和移動平均的階數。

3.2.2 EGARCH 模型

金融市場中充斥著各種各樣的信息，積極消息和消極消息同樣影響著市場交易者的投資行為，當市場受到重創時，由于交易者大都是風險規避者，投資者的恐慌情緒會體現在交易行為上，從而影響金融資產的價格波動性，同樣利好消息也會影響投資者的交易行為。EGARCH 模型可以體現正負干擾對波動性的影響，因此本文選用EGARCH 模型衡量金融資產收益率的非對稱性。EGARCH 模型中的條件方差方程為：

式中，ln（σ2）為條件方差對數，ω 為常數項，α 和β 為方程系數，μt為模型殘差，γ 是非對稱項的系數，若γ不顯著為0，說明存在杠桿效應。

3.3 玉米期貨的描述性統計

使用r 軟件對經過對數處理的玉米期貨主力連續合約日收益率序列做折線圖處理，波動情況如圖1 所示。

圖1 玉米期貨全樣本日收益率序列

通過圖1 可知，玉米期貨日收益率的波動性呈現較強的集中規律。當市場沖擊致使一個較寬的變動區間出現時，緊隨其后出現另一個較寬變動區間的概率較大，同理出現較窄變動區間也遵循類似規律。以期權掛牌日（2019 年1 月28日）為分界線，從收益率序列可以看出，期權推出后的波動較期權推出前較小，但具體結論仍需進一步實證分析。

如表2 所示，區間一，即在玉米期權上市前玉米期貨收益率的標準差為0.009 917，區間二、區間三、區間四代表的期權上市半年后、兩年后、四年后玉米期貨收益率的標準差變化為0.005 519、0.007 132、0.007 198，可見在玉米期權上市短期內玉米期貨市場的變動幅度和頻率迅速降低，隨著時間推移，雖然收益率的變動幅度和頻率有一定回升，然而依然低于期權上市前。因此總體來說，在期權推出后，對應標的期貨市場的變動幅度有一定收窄。

表2 玉米期貨收益率序列不同區間描述性統計結果

3.4 ADF 平穩性檢驗

金融時間序列的平穩性是進行實證分析的前提，如果不平穩，則需要對數據進行處理，只有滿足平穩性的前提才可以進行后續操作。常用驗證序列平穩的方法是ADF。ADF 檢驗結果如表3 所示。

表3 玉米期貨收益率序列的ADF 的檢驗結果

從檢驗結果可知，短期樣本、中期樣本和長期樣本在ADF平穩性檢驗下對應的P 值均接近于0，遠低于臨界值，因此通過了ADF 檢驗，表示序列是平穩的，可以進行后續實證操作。

3.5 玉米期貨條件均值模型的構建及檢驗

使用r 軟件繪制出玉米期貨主力合約日收益率序列的自相關圖（見圖2）和偏自相關圖（見圖3）。由圖2 和圖3 可以看出，由于玉米期貨主力合約日收益率序列的自相關和偏自相關圖很相近，沒有出現明顯的拖尾和截尾現象，不符合AR模型或者MA 模型所具備的條件，因此選擇ARMA 模型作為均值模型。

圖2 玉米期貨日收益率自相關圖

圖3 玉米期貨日收益率偏自相關圖

為確定ARMA 模型的階數，將不同階數的模型擬合出的AIC 值進行比較，根據數值最小原則確定適合的ARMA 模型。

根據表4，遵循選取AIC 值最小的原則，最終選擇ARMA（1,1）作為均值方程。

表4 不同階數ARMA 下的AIC 值

對建立的ARMA（1,1）模型進行白噪聲檢驗，白噪聲檢驗獲得的p 值為0.299 4，說明建立的ARMA（1,1）模型是有效的。

對ARMA（1,1）進行ARCH 效應檢驗，檢驗結果p 值遠小于0.01，拒絕原假設，說明序列具有ARCH 效應。

3.6 玉米期貨EGARCH 模型構建及結果分析

對波動影響的探索還可以從市場中的非對稱性著手，針對玉米期貨市場的非對稱效應采用EGARCH 模型分析。以玉米期權推出為時間點，對期權推出前后的時間段分別建立EGARCH（1,1）模型，整理得到的參數獲得表5。

表5 玉米期權上市前后EGARCH（1,1）模型參數對比

由表5 可見，在期權上市前后非對稱項的系數γ1均通過了1%的顯著性檢驗，說明期貨市場的非對稱效應始終存在，并未隨著玉米期權的推出消失。γ1的數值始終為正，說明積極信息對期貨市場的正面波動影響始終大于負面消息帶來的影響；從|γ1|的數值變化可知，投資者對利好和利空消息的判斷在期權掛牌交易后也逐漸理性。產生這種現象的原因可能如下：在期權推出前，積極消息對市場的沖擊大于壞消息產生的影響，在市場上充斥利好信息時，可能是因為投資者缺乏理性思維，短期投機情緒出現，急于做多來獲取利潤，當面對壞消息時，投資者判斷市場在壞消息沖擊后會觸底反彈，如果此刻做空會放棄掉潛在收益，所以市場對于積極消息的反應高于消極消息；玉米期權的掛牌交易給投資者提供了新的避險工具，當面對積極信息時，投資者會買進看漲期權，當預計將來出現利空消息時會買入看跌期權，通過合理運用期權轉移風險的功能，平穩期貨市場的非對稱性。

α1+γ1的數值在期權掛牌交易后有所減小，α1-γ1的數值在期權掛牌交易后有所增大，說明市場上好消息對于期貨市場的變動幅度作用效果有所減弱，壞消息對于期貨市場的變動幅度作用效果有所提升。

4 結論與建議

本文以玉米期權為例，選取樣本空間為2014 年1 月28日至2023 年1 月28 日的玉米期貨主力連續合約日收盤價數據，從期貨市場的非對稱性入手，得出如下結論：第一，玉米期權上市在某種程度上降低了對應期貨市場的變動幅度和頻率；第二，引入玉米期權使得玉米期貨市場的杠桿效應有所好轉。

針對本文的研究發現，本文給出如下建議：第一，加強對玉米期權市場的風險管理，完善市場監管體制；第二，進一步豐富商品期權交易品種，完善衍生工具體系。