2015年滬深300股指期現(xiàn)價格互動關(guān)系回溯研究

王 軍 劉卓然

(中國農(nóng)業(yè)大學 1.經(jīng)濟管理學院 2.中國期貨與金融衍生品研究中心，北京 100083)

一、引言

2015年，中國股市經(jīng)歷了自2007年以來最大幅度的一次波動，也有研究認為是1990年中國股市成立以來，第一次真正意義上的市場化危機(劉成立 等，2018)。滬深300股票指數(shù)從2015年年初開始一路上揚，6月12日盤中一度最高達到5178.19點，但隨后行情突變，股指斷崖式下跌，幾度救市，仍無法阻止股市崩盤。8月25日，媒體爆出部分券商救市同時大幅做空股指期貨的丑聞，隨后股指期貨政策收緊：在8月26日到9月2日間，中國金融期貨交易所(下文簡稱“中金所”)將包括滬深300股指期貨在內(nèi)的三大股指期貨的保證金和手續(xù)費比例大幅上調(diào)，并宣布自7日起客戶在單個產(chǎn)品、單日開倉交易量超過10手即構(gòu)成“日內(nèi)開倉交易量過大”的異常交易行為。股指期貨交易限制性措施(1)為方便表述，本文將自2015年8月25日至2015年9月2日晚中國金融期貨交易所發(fā)布的一系列保證金、手續(xù)費上調(diào)以及限倉政策合稱為“股指期貨交易限制性措施”。的落地激發(fā)市場強烈反應(yīng)，市場活躍程度自9月7日起急劇走低，日成交縮量近百倍，其價格發(fā)現(xiàn)、風險對沖功能難以保障，中國金融期貨市場發(fā)展遭受重大挫折。與此同時，股市異常波動卻得到遏制，市場情緒逐漸穩(wěn)定，A股自2015年9月7日開市后企穩(wěn)回升。

盡管中金所已于2017年內(nèi)兩度對限制性措施適度松綁(2017年2月16日起，降低交易保證金比例與手續(xù)費水平，放寬“重大異常交易”標準至單日單邊20手；9月18日起，再度降低保證金比例及平倉手續(xù)費)，但股指期貨交易仍然受到限制性措施打壓，市場成交慘淡，股指期貨諸多功能仍難以實現(xiàn)，市場中依舊缺乏實現(xiàn)價格發(fā)現(xiàn)和風險對沖的有效手段。

迄今為止，國內(nèi)甚少有關(guān)此輪牛市、股市異常波動以及股指期貨限制性措施的梳理性研究。在此背景下，專門針對2015年股指期現(xiàn)價格互動關(guān)系的回溯性研究，探明牛市、股市異常波動、股指期貨交易限制性措施對股指、期現(xiàn)市場價格信息及價格發(fā)現(xiàn)過程的影響，重新審視股指期貨交易限制性措施的得失，以為監(jiān)管層后續(xù)政策抉擇與制定提供實證依據(jù)。

二、文獻回顧

期貨與現(xiàn)貨市場價格間的互動關(guān)系一直都是金融衍生品研究領(lǐng)域的熱門問題，其一方面反映出期貨市場的運行效率，即期貨對現(xiàn)貨的價格發(fā)現(xiàn)功能；另一方面也衍生出如期現(xiàn)價差套利等一系列相關(guān)研究。前人對股指期貨與股指現(xiàn)貨價格互動關(guān)系(或稱價格傳導、引導關(guān)系，優(yōu)先滯后關(guān)系)研究的脈絡(luò)，可以概括為一個隨時間的推移和研究方法的更新而不斷細化的過程。

1982年是國際股指期貨誕生之年，對于股指期貨市場與股票市場的價格互動關(guān)系研究也隨后興起。Garbade et al.(1983)在Sims(1980)VAR動態(tài)分析基礎(chǔ)上，建立了基于交易成本、套利限制的期現(xiàn)價格關(guān)系動態(tài)模型(GS模型)，而后Witherspoon(1993)、Wang et al.(1994)、Fleming(1996)、Kim et al.(1999)等基于此模型對常見指數(shù)期貨市場的期現(xiàn)價格關(guān)系進行研究。Engle et al.(1987)創(chuàng)立了協(xié)整理論，用以研究非均衡經(jīng)濟變量間的均衡關(guān)系，后又結(jié)合誤差修正(ECM)模型建立了向量誤差修正(VEC)模型。該模型被廣泛應(yīng)用于股指期貨與現(xiàn)貨間動態(tài)價格關(guān)系的研究之中。Wahab et al.(1993)、Puttonen(1993)、Abhyankar(1998)、Pizzi et al.(1998)、Min et al.(1999)、夏天(2008)、華仁海等(2010)、李政等(2016)、王軍等(2016)等基于VEC模型分別對美國、韓國、中國等市場的股指期現(xiàn)價格互動關(guān)系進行了探究。Hasbrouck(1995)、Gonzalo et al.(1995)分別在VEC模型的基礎(chǔ)上建立了信息份額(IS)模型和永久短暫(PT/GG)模型，前者將總體方差分解為各因子的貢獻度，從而可以區(qū)分期貨市場與現(xiàn)貨市場在價格發(fā)現(xiàn)過程中所起的作用；后者則通過定義誤差修正系數(shù)函數(shù)來衡量每個市場對價格的貢獻。Lien et al.(2009)又在IS模型基礎(chǔ)上提出了更加完善的修正信息份額(MIS)模型。Booth et al.(1999)、Roope et al.(2002)、So et al.(2004)、Covrig et al.(2004)、劉向麗等(2012)、方匡南等(2012)、顧京等(2013)、陶利斌等(2014)等利用上述模型對股指期現(xiàn)價格互動關(guān)系進行定量化研究。

隨著計量方法的演進，對于股指期貨與現(xiàn)貨市場價格的互動關(guān)系研究，已經(jīng)不局限于簡單的價格引導關(guān)系的探討，借助于最新修正信息份額模型,已經(jīng)可以定量分析市場信息在期現(xiàn)兩市場間的配置份額，從而更為精準地反映價格發(fā)現(xiàn)過程。

從結(jié)果上看，已有研究大都支持長期內(nèi)期貨價格引導著現(xiàn)貨價格波動，期貨主導價格發(fā)現(xiàn)過程，如Fleming(1996)、Abhyankar(1998)、Kim et al.(1999)、Roope et al.(2002)、Covrig et al.(2004)、劉向麗等(2012)等。楊林等(2017)通過分析2015年6月15日至8月26日股災期間的5分鐘高頻數(shù)據(jù),認為股災期間滬深300股指期貨仍存在對現(xiàn)貨市場的單向波動溢出,并且具有一定的“助跌”效應(yīng)。劉成立(2017)的研究發(fā)現(xiàn)，股災時股指期貨依然具有很強的價格引導和風險傳染效應(yīng),甚至加劇了股票市場的波動，進而認為危機時期應(yīng)對股指期貨采取限制開倉等措施，以抑制股指期貨市場上的過度投機。也有文獻發(fā)現(xiàn)，一些特殊時期存在著現(xiàn)貨市場反而主導價格發(fā)現(xiàn)過程的情況， 如1988—1992年間標普500指數(shù)、富時100指數(shù)及其對應(yīng)期貨的期現(xiàn)價格關(guān)系(Wahab et al.，1993)，滬深300股指期貨出臺早期的期現(xiàn)價格關(guān)系(方匡南 等，2012)，2015年股市異常波動前后的上證50股指期貨與現(xiàn)貨價格關(guān)系(李政 等，2016)。此外，還有文獻發(fā)現(xiàn)期貨與現(xiàn)貨價格間雙向引導、相互關(guān)聯(lián)的現(xiàn)象同樣存在，如日經(jīng)225指數(shù)與OSE、CME的日經(jīng)指數(shù)期貨的價格關(guān)系(夏天，2008)，滬深300股指期貨1分鐘高頻數(shù)據(jù)下的期現(xiàn)關(guān)系(華仁海 等，2010)，2015年股市異常波動后滬深300股指期貨與現(xiàn)貨價格關(guān)系(王軍 等，2016)。也有文獻在分析股災前后的上證50股指期權(quán)、期貨及現(xiàn)貨價格關(guān)系后，發(fā)現(xiàn)交易成本的提升并沒有導致股指期貨和期權(quán)的價格發(fā)現(xiàn)功能(Ahn et al.，2019)。甚至有研究發(fā)現(xiàn)股指期貨與現(xiàn)貨價格互不關(guān)聯(lián)，近乎不存在價格發(fā)現(xiàn)過程的情況，如滬深300股指期貨運行之初的期現(xiàn)價格關(guān)系(顧京 等，2013)。

總之，股指期貨與現(xiàn)貨間的價格互動關(guān)系并非一成不變，而是一個動態(tài)變化的過程。對這一動態(tài)變化過程的精確分析，有助于理解和認識股指期貨與現(xiàn)貨市場間價格發(fā)現(xiàn)的全過程，也有助于更好地認知宏觀事件、經(jīng)濟政策對于股指期貨與現(xiàn)貨市場產(chǎn)生的影響。

借助于VEC模型以及基于該模型的格蘭杰因果檢驗與修正信息份額模型，本文對2015年全年股指期現(xiàn)價格的互動關(guān)系進行回溯性質(zhì)的實證研究，以探究牛市、股市異常波動、股指期貨交易限制性措施對股指、期指市場價格信息及價格發(fā)現(xiàn)的影響。

三、實證分析

(一)實證設(shè)定

Engle et al.(1987)創(chuàng)立了協(xié)整理論，隨后將之與誤差修正模型結(jié)合起來，建立了向量誤差修正(VEC)模型。為解決VEC模型難以精確定量分析的問題，Gonzalo et al.(1995)在其基礎(chǔ)上提出了永久短暫(PT)模型，將市場價格波動分為永久和短暫兩個部分，通過誤差修正系數(shù)刻畫每個市場的貢獻。與此同時，Hasbrouck(1995)提出了信息份額模型(IS)，采用新信息對公共因子的沖擊方差來表示價格發(fā)現(xiàn)的貢獻度。進一步地，Lien et al.(2009)在信息份額模型的基礎(chǔ)上進行改進，解決了喬里斯基分解后結(jié)果不唯一的問題，最終形成修正信息份額模型(MIS)。 運用修正信息份額模型，可以定量劃分出信息在不同市場間的配置份額，從而更為精確地描述期貨與現(xiàn)貨市場價格信息在價格發(fā)現(xiàn)過程中的作用。

(二)數(shù)據(jù)與說明

本文選取滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)的每分鐘收盤價數(shù)據(jù)作為研究對象，時間區(qū)間為2015年全年，共計244個交易日。鑒于研究期內(nèi)滬深300股指期貨每日交易時間比股市交易時間長30分鐘，所取分鐘數(shù)據(jù)僅采用兩市場同時交易的每日9：30—11：30和13：00—15：00，合計每日240分鐘。

為了對股市異常波動期間以及股指期貨交易限制性措施生效后的市場進行研究，本文特將2015年劃分為四個時間段，分別為牛市、異常波動期、政策調(diào)整、限制性措施穩(wěn)定期，如表1所示。因為第三時間段內(nèi)限制性措施數(shù)次調(diào)整，不同措施的效果難以有效分離，故這一時期數(shù)據(jù)予以舍去。

表1 研究區(qū)間劃分

① 按照本文數(shù)據(jù)期劃分依據(jù)，原則上2016年也應(yīng)屬于“限制性措施穩(wěn)定期”，但考慮到2016年初上線的股市熔斷機制對市場產(chǎn)生一定擾動，顯然市場微觀結(jié)構(gòu)再次受到一定影響，原則上應(yīng)再次劃分數(shù)據(jù)期進行單獨研究，鑒于本文研究目的不包括熔斷對期現(xiàn)價格關(guān)系的影響，因此本文數(shù)據(jù)期限未延伸至2016年。

本文所研究時間序列滬深300股指期貨每分鐘收盤價序列——IF序列對數(shù)化后用LGIF表示，滬深300股票指數(shù)每分鐘收盤價序列——SH序列對數(shù)化后用LGSH表示，對LGIF、LGSH的自相關(guān)及異方差檢驗結(jié)果顯示，序列不存在自相關(guān)及異方差。

(三)結(jié)果分析

本文采用ADF單位根檢驗方法對所研究時間序列變量進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗時將考慮序列存在截距項和趨勢項的情況。

ADF單位根檢驗結(jié)果(見表2)顯示，牛市、股市異常波動以及限制性措施穩(wěn)定期內(nèi)對LGIF以及LGSH序列的單位根檢驗均無法拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，即為非平穩(wěn)序列，而對于ΔLGIF和ΔLGSH序列的單位根檢驗拒絕了原假設(shè)，即經(jīng)過一階差分后的兩序列，均為平穩(wěn)序列，通常將之稱作一階單整序列I(1)。

表2 單位根檢驗結(jié)果

選取Johansen協(xié)整檢驗對同階單整序列進行協(xié)整關(guān)系檢驗，并估計協(xié)整關(guān)系式。在實際操作中，為了確定最優(yōu)滯后期p，通常會建立非限制性向量自回歸模型，并在此基礎(chǔ)上使用SC、AIC信息準則對模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進行估測。

表3 模型滯后期判斷

盡管SC指標與AIC指標結(jié)果相異，但考慮到表3中右側(cè)的指標更為嚴格，所以在觀測期1選擇以SC指標與HQ指標的結(jié)果作為最優(yōu)滯后期p。可以看到，牛市、異常波動期、限制性措施穩(wěn)定期最優(yōu)滯后階數(shù)分別為9、6、6階。在確認模型最優(yōu)滯后期后進行Johansen協(xié)整檢驗，需注意該檢驗滯后期為非限制性向量自回歸模型一階差分的滯后，所以協(xié)整檢驗的滯后期為p-1。此外，協(xié)整檢驗選取原序列存在確定性線性趨勢而協(xié)整方程中僅含有截距項的情況加以檢驗。

使用跡統(tǒng)計量λtrace和最大特征值統(tǒng)計量λmax對序列間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗。表4顯示，無論在牛市、異常波動期還是股指期貨限制性措施穩(wěn)定期，第一行的原假設(shè)“兩組時間序列變量間不存在協(xié)整關(guān)系”在5%顯著性水平下均被拒絕，即序列間至少存在一個協(xié)整關(guān)系；而第二行的原假設(shè)“兩組時間序列間存在至多一個協(xié)整關(guān)系”在5%顯著性水平下無法被拒絕，即序列間存在至多一個協(xié)整關(guān)系。故判定兩組時間序列間存在一個協(xié)整關(guān)系，即存在長期均衡關(guān)系。不同時期協(xié)整關(guān)系式中的協(xié)整向量矩陣和誤差修正系數(shù)矩陣取值如表5所示。

表4 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

表5 協(xié)整向量矩陣與誤差修正系數(shù)矩陣系數(shù)取值

表6 VEC模型參數(shù)估計

注：VEC模型滯后期為協(xié)整檢驗的p-1期，故牛市滯后期為8，股市異常波動期與限制性措施穩(wěn)定期模型滯后期為5。

可以看到，LGSH的協(xié)整向量矩陣的系數(shù)通過了t檢驗，即LGSH顯著進入了協(xié)整關(guān)系中，從長期角度來看，滬深300股指期貨與股票指數(shù)間存在正相關(guān)關(guān)系。由于數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理，因此變量參數(shù)轉(zhuǎn)化為價格彈性。以異常波動期為例，當滬深300股票指數(shù)上漲(下跌)1%時，滬深300股指期貨價格會同方向變動1.111078347%，這說明了此階段股指期貨波動相較于股票指數(shù)波動幅度更為巨大。然而，協(xié)整關(guān)系所體現(xiàn)的是一種長期的關(guān)系和趨勢，并不能確定兩者間真實存在因果關(guān)系或是價格波動傳導關(guān)系。因此，需構(gòu)建向量誤差修正(VEC)模型來考察變量間存在的短期波動和長期均衡關(guān)系。

由于VEC模型屬于一致估計，因此并非模型中所有參數(shù)均需通過檢驗。參數(shù)估計結(jié)果見表6。通過檢驗系數(shù)的顯著性情況可以發(fā)現(xiàn)，在三階段中，ΔLGSH下包括誤差修正項、幾乎所有差分滯后項以及常數(shù)項均通過檢驗；而在ΔLGIF下，牛市時期誤差修正項、LGIF的第3期差分滯后項、LGSH的第2～5期差分滯后項以及常數(shù)項通過檢驗；異常波動期間僅誤差修正項、LGIF的第5期差分滯后項以及常數(shù)項通過檢驗；限制性措施穩(wěn)定期的誤差修正項，LGIF的第1、2、4、5期差分滯后項，LGSH的第1、3、5期差分滯后項均通過檢驗。關(guān)于模型擬合優(yōu)度，考慮到本文數(shù)據(jù)頻率較高，且VEC模型功能主要不在于預測，而在于研究變量之間的沖擊效應(yīng)和引導關(guān)系，0.2上下的擬合優(yōu)度已可基本接受。同時經(jīng)檢驗，在5%顯著性水平下每個方程回歸殘差序列均滿足了無異方差和自相關(guān)的要求，同時對VEC模型穩(wěn)定性的檢驗結(jié)果也顯示，所有特征根均在單位圓內(nèi)。因此，VEC模型構(gòu)建效果尚可。

對表6中各階段滯后項系數(shù)的初步分析結(jié)果表明，股票指數(shù)對于股指期貨的反應(yīng)非常快，1～3分鐘內(nèi)的股指期貨價格信息均可有效反映到股指價格中，而對自身的沖擊則主要來自3～5分鐘前的價格信息；在牛市期間，現(xiàn)貨前2～5分鐘價格信息對期貨價格有少量影響，而在異常波動期間，這一時間段的現(xiàn)貨價格信息對期貨價格幾無影響，但在股指期貨交易限制性措施出臺后，現(xiàn)貨前1分鐘的價格信息對期貨價格的影響均明顯增強，與之相似，現(xiàn)貨前1分鐘的價格信息對于自身的影響也顯著提高，且兩者均為同方向影響。

表7 VEC模型指標

為更準確把握股指期貨與現(xiàn)貨價格間的互動關(guān)系，在VEC模型的基礎(chǔ)上，本文采用格蘭杰因果檢驗方法進行研究。該檢驗實際上對差分滯后項進行Wald檢驗(Wald統(tǒng)計量在大樣本下服從卡方分布)，檢驗的原假設(shè)為“剔除自變量差分滯后項不會降低對因變量差分項的解釋能力”，即“自變量差分滯后項不是因變量差分滯后項的格蘭杰原因”。表8顯示了卡方檢驗的結(jié)果和P值。

可以看到，牛市、異常波動期與限制性措施穩(wěn)定期這三個階段內(nèi)， LGIF始終是LGSH的格蘭杰原因，即滬深300股指期貨是滬深300股票現(xiàn)貨的格蘭杰原因；并且，在牛市和限制性措施穩(wěn)定期兩個時間段內(nèi)，滬深300股指現(xiàn)貨是滬深300股指期貨的格蘭杰原因，股市異常波動時期股指現(xiàn)貨則不是股指期貨的格蘭杰原因。這表明，在2015年全年內(nèi)，股指期貨市場對于股票指數(shù)起到了顯著的價格發(fā)現(xiàn)作用；與此同時，在牛市以及限制性措施穩(wěn)定期內(nèi)，市場間存在著由股票指數(shù)變動到股指期貨價格變動的反饋機制，在這兩個階段內(nèi)，價格發(fā)現(xiàn)是一個期貨與現(xiàn)貨市場間的雙向互動過程；但在股市異常波動期間，這一反饋機制失靈，從而具有期貨價格單方向地引導股指現(xiàn)貨價格下跌的傾向。

利用修正信息份額模型(MIS)來度量不同市場對于價格發(fā)現(xiàn)的貢獻程度，可以更精準地反映市場信息配置的微觀結(jié)構(gòu)。結(jié)果(見表9)顯示，牛市期間，股指期貨市場對價格發(fā)現(xiàn)的貢獻度為60.82%，相較于現(xiàn)貨指數(shù)市場起到了更為重要的作用；股市異常波動期間，股指期貨市場對價格發(fā)現(xiàn)的貢獻度迅速提高至76.54%，形成了期貨市場單邊主導價格發(fā)現(xiàn)過程的情況；但在股指期貨限制性措施實施后，期貨與現(xiàn)貨的價格發(fā)現(xiàn)貢獻度比重新調(diào)整回到異常波動前的水平，甚至還強化了現(xiàn)貨市場的價格發(fā)現(xiàn)貢獻水平。

表9 股指期貨與現(xiàn)貨市場信息份額 (單位：%)

這表明，2015年內(nèi)滬深300股指期貨對于市場信息的處理與反應(yīng)效率始終明顯優(yōu)于股指現(xiàn)貨，進一步說明其價格發(fā)現(xiàn)功能已經(jīng)較為完備。股市異常波動期間股指期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)貢獻度提升，說明期貨市場價格發(fā)現(xiàn)的過高效率反而意味著期現(xiàn)兩個市場間微觀結(jié)構(gòu)的差異和失衡，進而伴以市場極端行情出現(xiàn)。而本次股市異常波動后出臺的股指期貨交易限制性措施，比較成功地調(diào)整了期現(xiàn)兩市場間不同信息或投資者的微觀結(jié)構(gòu)，適度削弱了股指期貨市場在價格發(fā)現(xiàn)過程中所起作用，使得期現(xiàn)兩市場間價格發(fā)現(xiàn)貢獻度比恢復到股市異常波動前平均水平，有力遏止住異常波動的擴大和蔓延。

四、結(jié)論與建議

借助向量誤差修正(VEC)模型、格蘭杰因果檢驗、修正信息份額模型，本文對2015年滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)間的價格互動關(guān)系進行了回溯性研究，結(jié)果顯示：

無論在牛市、股市異常波動還是股指期貨交易遭受限制的背景下，滬深300股指期貨均已經(jīng)具備了完善的價格發(fā)現(xiàn)功能。常態(tài)下的價格發(fā)現(xiàn)是一個期貨與現(xiàn)貨市場價格信息雙向互動的過程，期貨市場貢獻了價格發(fā)現(xiàn)的較大權(quán)重，但是股市異常波動的發(fā)生嚴重削弱了股指現(xiàn)貨價格對期貨價格的反饋機制，使得包含大量高杠桿投機交易的期貨市場價格信息主導了價格發(fā)現(xiàn)過程，進而造成市場微觀結(jié)構(gòu)失衡(如異常波動期間股指期貨持續(xù)貼水所反映出的現(xiàn)貨與期貨市場多、空投資者結(jié)構(gòu)的差異與失衡，牛市或股災時樂觀與悲觀情緒間的失衡)，助長了股市異常波動的負面影響。監(jiān)管當局采取的股指期貨交易限制性措施，通過抑制股市異常波動時期貨市場上過度投機交易行為的發(fā)生，調(diào)整期貨市場中多、空兩方投資者及不同投資情緒的比例，控制住了期貨天量空單、恐慌情緒對股指期貨市場價格信息的不利影響，干預和調(diào)控了股指期貨市場微觀結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)了期貨與現(xiàn)貨市場微觀結(jié)構(gòu)和價格信息間的重新平衡，阻斷股市異常波動繼續(xù)蔓延和擴大的通路，最終幫助實現(xiàn)其終結(jié)。

然而問題總有兩面性。僅從2015年角度看待股指期貨交易限制性措施，其出臺無疑極富成效，甚至經(jīng)過適度調(diào)整的限制性措施或可作為監(jiān)管當局應(yīng)對市場極端波動的一種既定非常規(guī)手段。但在股市異常波動平息后的較長時間里繼續(xù)保持對股指期貨市場交易限制，或許有待商榷：股指期貨交易本身并不造成股市的異常波動，而是其高杠桿的特點可能加劇市場波動，這一特點在股市異常波動時可能推波助瀾，但對于企穩(wěn)后的股市繼續(xù)限制股指期貨交易將會影響股指期貨市場風險對沖功能的有效實現(xiàn)。故在不影響市場穩(wěn)定發(fā)展的前提下，股指期貨交易限制性措施的放開勢在必行。

根據(jù)以上結(jié)論，在此提出以下建議：

一是充分認識股指期貨市場發(fā)展對于中國股市穩(wěn)定及場內(nèi)金融市場建設(shè)的貢獻與價值。作為較早出現(xiàn)的場內(nèi)金融衍生品，股指期貨具有促進股票市場價格發(fā)現(xiàn)、合理對沖股市風險、優(yōu)化金融市場資源配置等諸多功效，是場內(nèi)金融市場發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物，其存在是對股票市場功能的極大補充和豐富。股指期貨的成功上市和持續(xù)交易，對中國股市在近些年的發(fā)展起到較大的促進作用，在股市估值、投資者避險等方面有著突出貢獻。同時，股指期貨的快速發(fā)展也極大地加快了中國金融市場現(xiàn)代化建設(shè)的步伐，帶動了包括國債期貨在內(nèi)的場內(nèi)外金融衍生品迅速發(fā)展。應(yīng)充分認識股指期貨市場發(fā)展的貢獻與價值，在做好金融市場風險防控的基礎(chǔ)上，協(xié)力推動股指期貨交易品種的豐富、交易規(guī)則的完善、投資者保護制度的建立以及監(jiān)管手段的創(chuàng)新，以推動股指期貨市場發(fā)展。

二是以預期管理、分步放開、動態(tài)調(diào)整的形式制定“松綁路線圖”，逐步放開股指期貨交易限制?，F(xiàn)階段，金融監(jiān)管部門、中金所在成熟考慮基礎(chǔ)上，已經(jīng)適度放開對于股指期貨的部分交易限制，但對限制政策進一步放開的影響尚有疑慮，而市場主體對進一步放開限制的期待仍然較為強烈。在此背景下，較為機動和可行的策略是：廣泛征求意見，制定和公布股指期貨交易限制性措施的“松綁路線圖”，并及時根據(jù)外部環(huán)境、市場反應(yīng)進行動態(tài)調(diào)整。一方面，運用預期管理手段，前瞻性地統(tǒng)一市場認識，引導投資者情緒及時轉(zhuǎn)向，避免一步到位的政策變動給市場帶來超預期沖擊；另一方面，分步放開、動態(tài)調(diào)整的政策“松綁”方式，可為金融監(jiān)管部門的后續(xù)行動提供充足的緩沖，為低迷的股指期貨市場重回正軌提供支撐。

三是拓展金融衍生品交易種類，提供更多風險對沖工具。當前，主要發(fā)達國家普遍建立起較為完備的金融風險管理體系，除金融監(jiān)管部門的監(jiān)管外，市場中豐富的金融衍生工具，也能提供大量對沖和規(guī)避風險的手段。比如美國市場上市的，可以為金融市場的系統(tǒng)性風險和投資者的恐慌情緒提供一定預警效果的VIX波動率指數(shù)等。這類金融衍生品為投資者提供了更多風險控制的可能性，若能夠合理引進與中國金融市場發(fā)展階段相適應(yīng)的金融衍生品，將會大大減輕風險集中暴露時市場對于股指期貨的依賴，緩解危機時股指期貨市場的巨大拋壓，一定程度上避免股指期貨與股市爭相下跌的極端行情再現(xiàn)。