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      交易成本調(diào)整能夠改善期權(quán)市場(chǎng)質(zhì)量嗎?

      2020-06-22 10:00:52程志富陳晶
      中國(guó)證券期貨 2020年4期

      程志富 陳晶

      摘?要:為了考察境內(nèi)交易所交易經(jīng)手費(fèi)政策對(duì)期權(quán)市場(chǎng)的影響機(jī)制,以上證50ETF期權(quán)為研究對(duì)象,選取成交量、成交持倉(cāng)比和波動(dòng)率作為期權(quán)活躍度、投機(jī)性和波動(dòng)性的度量指標(biāo),利用期權(quán)歷史交易數(shù)據(jù)實(shí)證分析上證50ETF期權(quán)交易經(jīng)手費(fèi)的調(diào)整對(duì)期權(quán)市場(chǎng)質(zhì)量的影響。結(jié)論表明,交易經(jīng)手費(fèi)對(duì)市場(chǎng)成交量和投機(jī)性具有反向影響,對(duì)波動(dòng)性具有非對(duì)稱的正向影響;下調(diào)交易經(jīng)手費(fèi)提高了市場(chǎng)信息效率和投機(jī)性水平,平抑了市場(chǎng)的過(guò)度波動(dòng),從而提升了期權(quán)市場(chǎng)的整體質(zhì)量。

      關(guān)鍵詞:市場(chǎng)質(zhì)量?交易經(jīng)手費(fèi)?ETF期權(quán)

      一、引言

      證券交易規(guī)則變動(dòng)是個(gè)充滿爭(zhēng)議的話題,大多金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)將其作為調(diào)節(jié)金融市場(chǎng)投資,特別是抑制金融市場(chǎng)過(guò)度投機(jī)的政策工具。盡管存在較大爭(zhēng)議,交易所政策調(diào)整仍然在金融實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用,我國(guó)也不例外。自場(chǎng)內(nèi)金融期權(quán)合約正式上市交易以來(lái),上交所為了提升期權(quán)市場(chǎng)質(zhì)量,對(duì)ETF期權(quán)合約的交易規(guī)則進(jìn)行了不斷的調(diào)整和優(yōu)化,涉及持倉(cāng)限額、交易經(jīng)手費(fèi)、行權(quán)價(jià)格數(shù)量以及單筆申報(bào)數(shù)量等相關(guān)規(guī)定的變化。其中,交易經(jīng)手費(fèi)作為一種市場(chǎng)化而非行政化的手段,交易所通過(guò)它來(lái)調(diào)節(jié)市場(chǎng)受到的爭(zhēng)議相對(duì)更少,從我國(guó)期權(quán)交易市場(chǎng)的若干次政策調(diào)整中也不難看出,交易經(jīng)手費(fèi)已經(jīng)成為了上交所調(diào)節(jié)期權(quán)市場(chǎng)重要的政策工具。這項(xiàng)政策調(diào)整對(duì)期權(quán)市場(chǎng)的質(zhì)量具有怎樣的影響,其作用機(jī)制如何,本文嘗試對(duì)上述問(wèn)題作出回答。

      本文不僅就交易經(jīng)手費(fèi)調(diào)整對(duì)金融市場(chǎng)質(zhì)量綜合影響的問(wèn)題進(jìn)行了理論解釋,還基于我國(guó)期權(quán)市場(chǎng)交易經(jīng)手費(fèi)調(diào)整的自然實(shí)驗(yàn),對(duì)上述理論解釋進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。從信息效率理論的視角解釋較好地回答了交易經(jīng)手費(fèi)等調(diào)整對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性存在非對(duì)稱效應(yīng)的問(wèn)題,具有一定的創(chuàng)新性;同時(shí),現(xiàn)有涉及交易經(jīng)手費(fèi)的研究主要基于股票和期貨市場(chǎng)數(shù)據(jù),本文基于期權(quán)市場(chǎng)的研究將為證券交易政策的影響提供一項(xiàng)新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù);本研究不僅可以加深市場(chǎng)監(jiān)管者與參與者對(duì)證券交易政策問(wèn)題的理論認(rèn)識(shí),也為進(jìn)一步完善期權(quán)等金融衍生品市場(chǎng)的交易制度,提升交易所一線監(jiān)管的科學(xué)有效性具有積極的參考意義。

      二、文獻(xiàn)綜述

      長(zhǎng)期以來(lái),交易費(fèi)用對(duì)于金融市場(chǎng)的影響都是金融學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。圍繞這一問(wèn)題,學(xué)術(shù)界展開了廣泛的研究,其中,早期以理論研究為主,近期則以實(shí)證研究為主。

      (一)理論研究階段

      Tobin(1978)最早從投機(jī)行為入手論證了交易稅費(fèi)的合理性,他認(rèn)為征收交易稅費(fèi)能緩解過(guò)度投機(jī)行為給市場(chǎng)造成的異常波動(dòng)。事實(shí)上,市場(chǎng)中有投機(jī)傾向的群體主要是那些不具備內(nèi)在信息的噪聲交易者,他們僅根據(jù)市場(chǎng)價(jià)格的隨機(jī)波動(dòng)進(jìn)行交易決策,其交易行為容易助推市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)(Kyle,1985;蘇冬蔚,2008)。征收交易稅費(fèi)后,降低交易頻率和規(guī)模成為噪聲交易者的最優(yōu)選擇,過(guò)度投機(jī)行為得到有效的抑制,市場(chǎng)波動(dòng)也隨之降低。此外,Tobin(1984)、Palley(1999)和Stiglitz(1989)還分別從公司治理和現(xiàn)代福利經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角論證了交易稅費(fèi)的合理性,這也在期貨市場(chǎng)上得到了證實(shí)(Hart和Kreps,1986)。

      不同于Tobin等人的觀點(diǎn),F(xiàn)riedman(1953)從市場(chǎng)均衡角度提出了相反的觀點(diǎn),即提高交易稅費(fèi)未必能夠降低市場(chǎng)波動(dòng)。首先,從事高拋低吸的套利者是穩(wěn)定市場(chǎng)的重要力量,而提高交易費(fèi)用勢(shì)必會(huì)降低他們參與市場(chǎng)的積極性,其次,市場(chǎng)中的交易行為與價(jià)格波動(dòng)之間也沒(méi)有必然聯(lián)系,只有高買低賣的投機(jī)交易才會(huì)加劇價(jià)格波動(dòng),但這種投機(jī)者終究會(huì)因?yàn)樘潛p而被市場(chǎng)清除。

      增加交易費(fèi)用不僅在降低市場(chǎng)波動(dòng)上缺乏明確的證據(jù)支持,還會(huì)因?yàn)橐种茀⑴c者的積極性而引發(fā)市場(chǎng)流動(dòng)性不足(Ahumid和Mendelson,1991)。雖然Friedman以及Ahumid和Mendelson等駁斥了對(duì)市場(chǎng)征收交易稅費(fèi)的合理性,但是也沒(méi)有從根本上闡釋交易稅費(fèi)對(duì)市場(chǎng)形成負(fù)面沖擊的內(nèi)在機(jī)制。Kupiec(1996)構(gòu)建了一個(gè)跨期替代的靜態(tài)模型,為征收交易稅費(fèi)的不利影響提供了理論依據(jù),Lo、Mamaysky和Wang(2004)則進(jìn)一步克服了靜態(tài)模型的不足,在動(dòng)態(tài)均衡下證明了即使交易成本很小的變化也會(huì)引起投資者最優(yōu)交易策略的較大變動(dòng),并最終導(dǎo)致買賣價(jià)差的擴(kuò)大和交易量的減少,降低了市場(chǎng)流動(dòng)性。

      (二)實(shí)證研究階段

      雖然前人在交易費(fèi)用對(duì)市場(chǎng)的影響方面已經(jīng)開展了許多理論研究,但是所得到的結(jié)論不一而足,而且普遍都是基于假設(shè)的定性分析,缺乏規(guī)范的實(shí)證研究作為支撐。為此,學(xué)者們針對(duì)交易費(fèi)用、投機(jī)活躍程度和價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)系展開了大量的實(shí)證研究。一是實(shí)證檢驗(yàn)量?jī)r(jià)關(guān)系,以判斷投機(jī)活躍程度是否會(huì)加劇價(jià)格波動(dòng);二是實(shí)證檢驗(yàn)交易費(fèi)用與成交量、持倉(cāng)量以及價(jià)格波動(dòng)的關(guān)系,以判斷調(diào)整交易費(fèi)用能否調(diào)節(jié)投機(jī)的活躍程度和價(jià)格波動(dòng)。

      1量?jī)r(jià)關(guān)系

      從期貨市場(chǎng)量?jī)r(jià)關(guān)系的實(shí)證結(jié)果看,早期的實(shí)證結(jié)論大多支持成交量與價(jià)格波動(dòng)正相關(guān)(Karpoff,1987);將成交量和持倉(cāng)量分解為預(yù)期和未預(yù)期兩部分后,絕大多數(shù)實(shí)證結(jié)論發(fā)現(xiàn)預(yù)期和未預(yù)期成交量與期貨價(jià)格波動(dòng)都是正相關(guān)的,但預(yù)期持倉(cāng)量與期貨價(jià)格波動(dòng)卻表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),較大的持倉(cāng)量有助于平抑期貨價(jià)格波動(dòng)(Bessembinder和Seguin,1993;?Ragunathan和Peker,1997;Maitra,2014;陳標(biāo)金和譚瑩,2017),只有個(gè)別實(shí)證結(jié)論發(fā)現(xiàn)預(yù)期持倉(cāng)量也與期貨價(jià)格波動(dòng)正相關(guān)(Mahmood和Salleh,2010)。

      2交易費(fèi)用變化對(duì)市場(chǎng)的影響

      真實(shí)市場(chǎng)上的交易費(fèi)用調(diào)整政策可以分為上調(diào)和下調(diào),現(xiàn)有的實(shí)證研究也主要圍繞交易費(fèi)用的上下調(diào)整前后,考察期貨市場(chǎng)成交量、持倉(cāng)量以及價(jià)格波動(dòng)的變化情況。

      交易費(fèi)用上調(diào)對(duì)期貨市場(chǎng)成交量和持倉(cāng)量的作用比較直觀,相關(guān)實(shí)證研究結(jié)論也比較一致,即交易費(fèi)用增加會(huì)抬升交易成本,投資者被迫選擇平倉(cāng)或減倉(cāng),從而導(dǎo)致交易量和持倉(cāng)量下降(Telser,1981;Bjursell、Wang和Yau,2012;Mukherjee,2016)。雖然Yan和Li(2017)以及Wu和Zhang(2019)提出了交易費(fèi)用對(duì)交易量和持倉(cāng)量影響不顯著的觀點(diǎn),但是他們所選取的樣本區(qū)間都處于市場(chǎng)巨幅波動(dòng)的極端行情,其結(jié)論不具有普遍意義。

      交易費(fèi)用增加對(duì)波動(dòng)的影響比較間接,所以在結(jié)論上也存在較大分歧。Bjursell、Wang和Yau(2012)認(rèn)為交易費(fèi)用增加會(huì)提高買賣價(jià)差,降低期貨市場(chǎng)流動(dòng)性和投機(jī)程度,導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)下降,Yan和Li(2017)以及Lin和Wang(2018)對(duì)境內(nèi)市場(chǎng)的實(shí)證分析也得到了類似的結(jié)論。雖然交易費(fèi)用的增加會(huì)降低投機(jī)交易熱度以及市場(chǎng)的流動(dòng)性(Mukherjee,2016),但是Sinha和Mathur(2015)以及Mixon(2016)認(rèn)為投機(jī)交易行為與期貨價(jià)格波動(dòng)之間沒(méi)有必然聯(lián)系,因而交易費(fèi)用不會(huì)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)造成顯著影響。此外,還有研究發(fā)現(xiàn)費(fèi)用上調(diào)后波動(dòng)率水平也隨之增加(Wu和Zhang,2019)。

      還有學(xué)者考察了交易費(fèi)用下調(diào)事件對(duì)市場(chǎng)造成的沖擊。從交易量和持倉(cāng)量角度看,Chou和Wang(2006)以及Norden(2009)發(fā)現(xiàn)交易費(fèi)率下調(diào)后交易量和持倉(cāng)量均有所增加,普遍支持前述交易費(fèi)用與交易量以及持倉(cāng)量負(fù)相關(guān)的觀點(diǎn)(Bjursell、Wang和Yau,2012;Sinha和Mathur,2015;Mixon,2016;Mukherjee,2016)。

      關(guān)于交易費(fèi)用下調(diào)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的影響,實(shí)證研究結(jié)論存在差異。Norden(2009)發(fā)現(xiàn)交易費(fèi)用下調(diào)后,價(jià)格波動(dòng)有所上升,即交易費(fèi)用與價(jià)格波動(dòng)負(fù)相關(guān)(Bjursell、Wang和Yau,2012;Yan和Li,2017;Lin和Wang,2018)。Chou和Wang(2006)的研究結(jié)論則與Sinha和Mathur(2015)以及Mixon(2016)一致,即交易稅費(fèi)變化對(duì)波動(dòng)性的影響不顯著。

      綜合已有相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)看,盡管在交易費(fèi)用與市場(chǎng)波動(dòng)之間關(guān)系的結(jié)論上存在分歧,但大多數(shù)期貨市場(chǎng)和期貨品種的實(shí)證結(jié)論表明成交量與價(jià)格波動(dòng)正相關(guān),持倉(cāng)量與價(jià)格波動(dòng)負(fù)相關(guān);交易費(fèi)用與成交量以及持倉(cāng)量負(fù)相關(guān)。目前,關(guān)于交易費(fèi)用調(diào)整對(duì)金融市場(chǎng)影響的研究,仍然存在兩點(diǎn)不足:首先,目前還沒(méi)有文獻(xiàn)研究交易費(fèi)用變動(dòng)對(duì)期權(quán)市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的影響,鑒于我國(guó)衍生品市場(chǎng)發(fā)展速度和重要性,而期權(quán)品種作為整個(gè)衍生品市場(chǎng)的重要組成部分,針對(duì)期權(quán)市場(chǎng)的實(shí)證研究不僅可以為交易稅費(fèi)政策的影響開展進(jìn)一步論證,也是對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)實(shí)證研究的完善,作者認(rèn)為非常有必要對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行研究;其次,從研究方法上看,之前的研究往往只是單純研究流動(dòng)性或者波動(dòng)性在交易費(fèi)用調(diào)整前后的變化水平,忽略了交易量、買賣價(jià)差和波動(dòng)性之間的內(nèi)生關(guān)系,這會(huì)導(dǎo)致變量之間的相互關(guān)系被低估,從而影響實(shí)證結(jié)果的有效性。

      為了考察交易費(fèi)用調(diào)整政策的實(shí)施效果,并且為后續(xù)制定相關(guān)政策提供參考依據(jù),本文試圖檢驗(yàn)境內(nèi)期權(quán)市場(chǎng)交易經(jīng)手費(fèi)的調(diào)整對(duì)過(guò)度投機(jī)和價(jià)格波動(dòng)的作用機(jī)理。余下部分將嘗試?yán)梦覈?guó)上證50ETF期權(quán)市場(chǎng)的自然實(shí)驗(yàn)對(duì)以上理論分析進(jìn)行檢驗(yàn),為該領(lǐng)域的理論發(fā)展提供新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),也為進(jìn)一步完善金融衍生品市場(chǎng)的交易制度、促進(jìn)交易所風(fēng)險(xiǎn)防控能力的提高提供一定的參考。

      三、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量說(shuō)明

      證券交易規(guī)則變動(dòng)是個(gè)充滿爭(zhēng)議的話題,大多金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)將其作為調(diào)節(jié)金融市場(chǎng)投資,特別是抑制金融市場(chǎng)過(guò)度投機(jī)的政策工具。盡管存在較大爭(zhēng)議,交易所政策調(diào)整仍然在金融實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用,境內(nèi)市場(chǎng)也不例外。上證50ETF期權(quán)上市后,上交所為了確保期權(quán)市場(chǎng)健康平穩(wěn)運(yùn)行,先后出臺(tái)了一系列相關(guān)政策(見(jiàn)表1)。

      (一)數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

      交易經(jīng)手費(fèi)是上交所的重要交易制度,也是交易所提升市場(chǎng)質(zhì)量以及防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重要政策工具之一。為了更準(zhǔn)確地考察2016年11月上證50ETF期權(quán)交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)帶來(lái)的影響,本文在選取樣本區(qū)間之前還考慮了如下兩方面的因素:一方面,上交所在下調(diào)交易經(jīng)手費(fèi)前后還對(duì)持倉(cāng)限額、行權(quán)價(jià)格數(shù)量和單筆申報(bào)數(shù)量有過(guò)若干次調(diào)整;另一方面,期權(quán)上市以來(lái),境內(nèi)資本市場(chǎng)經(jīng)歷了兩個(gè)極端行情階段,即2015年年中以及2018年上半年?;谑录谇昂笠欢〞r(shí)期不存在其他交易制度調(diào)整以及市場(chǎng)運(yùn)行較為穩(wěn)定的選擇標(biāo)準(zhǔn)

      在極端行情下,相對(duì)于行情因素的影響力,交易費(fèi)用等市場(chǎng)化手段對(duì)市場(chǎng)的調(diào)節(jié)作用微乎其微,如Yan和Li(2017)以及Wu和Zhang(2019)研究發(fā)現(xiàn),在2015年市場(chǎng)劇烈震蕩期間,調(diào)整交易費(fèi)用對(duì)于交易量和持倉(cāng)量幾乎沒(méi)有影響。,選取2015年9月8日至2017年12月15日共計(jì)556個(gè)交易日的歷史數(shù)據(jù),其中,交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)(2016年11月1日)前后各278個(gè)交易日數(shù)據(jù)。

      本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind金融數(shù)據(jù)庫(kù),涉及的原始數(shù)據(jù)包括成交量(手)、成交金額(元)、持倉(cāng)量(手)、收盤價(jià)、結(jié)算價(jià)、最高價(jià)以及最低價(jià)等。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的指標(biāo)為SHIBOR隔夜拆借利率,該數(shù)據(jù)同樣來(lái)源于銳思金融數(shù)據(jù)庫(kù)。

      由于市場(chǎng)質(zhì)量各指標(biāo)之間存在相互作用關(guān)系,參考Chou和Wang(2006)的研究方法,設(shè)置包含市場(chǎng)成交量、市場(chǎng)投機(jī)性和市場(chǎng)波動(dòng)性的聯(lián)立方程模型,實(shí)證分析我國(guó)期權(quán)市場(chǎng)交易經(jīng)手費(fèi)調(diào)整對(duì)市場(chǎng)質(zhì)量的政策效應(yīng)。

      (二)變量說(shuō)明

      考慮到市場(chǎng)質(zhì)量指標(biāo)的量化問(wèn)題,本文將對(duì)期權(quán)市場(chǎng)質(zhì)量的成交量指標(biāo)、投機(jī)性指標(biāo)和波動(dòng)性指標(biāo)三個(gè)方面進(jìn)行研究,這與已有研究的指標(biāo)選取具有一致性。以下將對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。

      1交易量指標(biāo)

      交易量指標(biāo)采用交易數(shù)量,以反映市場(chǎng)交投的活躍度,它和持倉(cāng)量數(shù)據(jù)都是以萬(wàn)張為單位。

      2投機(jī)性指標(biāo)

      在上交所公布的歷次年報(bào)中,都會(huì)用成交持倉(cāng)比數(shù)據(jù)來(lái)反映期權(quán)市場(chǎng)的投機(jī)程度。為了與交易所評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)保持一致,同樣以成交持倉(cāng)比作為市場(chǎng)投機(jī)性的衡量指標(biāo)。

      3波動(dòng)性指標(biāo)

      由于僅獲取了期權(quán)上市以來(lái)所有合約的盤末數(shù)據(jù),本研究將采用兩種指標(biāo)來(lái)衡量市場(chǎng)的波動(dòng)性,分別是Parkinson(1980)提出的高低波動(dòng)率(HLV)和Rogers、Satchell和Yoon(1994)提出的RSY波動(dòng)率(RSYV)。

      四、實(shí)證設(shè)計(jì)與檢驗(yàn)

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

      本節(jié)將對(duì)樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,并利用T檢驗(yàn)方法對(duì)交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)前后市場(chǎng)質(zhì)量各指標(biāo)的差異性進(jìn)行分析(顯著性水平為005)。表3為樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)表。

      描述性統(tǒng)計(jì)顯示,交易量、持倉(cāng)量以及成交持倉(cāng)比在交易經(jīng)手費(fèi)調(diào)整的前后差異都很顯著,而且其均值和方差均呈現(xiàn)出不同程度的上升趨勢(shì);高低波動(dòng)率和RSY波動(dòng)率在經(jīng)手費(fèi)調(diào)整前后差異則不明顯,而且都呈現(xiàn)出均值上升和方差下降的趨勢(shì);無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率同樣呈現(xiàn)出均值上升和方差下降的趨勢(shì),且變化趨勢(shì)顯著。這說(shuō)明從各個(gè)指標(biāo)單獨(dú)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果來(lái)看,交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)后市場(chǎng)的活躍性以及投機(jī)性均有所提升,但市場(chǎng)的波動(dòng)性變化不顯著。不過(guò),以上描述性統(tǒng)計(jì)忽略了各指標(biāo)間的相互影響以及其他因素的影響,還不能對(duì)交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)的政策效應(yīng)下結(jié)論。本文后面部分將利用聯(lián)立方程模型對(duì)交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)的政策效應(yīng)做進(jìn)一步的分析。

      (二)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      由于采用的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),涉及到數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的問(wèn)題。因此在利用聯(lián)立方程模型進(jìn)行分析之前,本文基于擴(kuò)展的Dickey-Fuller檢驗(yàn)方法對(duì)模型中涉及到虛擬變量以外的各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn),所有序列均在0001的顯著性水平上平穩(wěn)如表4所示。

      (三)研究方法

      本文考慮通過(guò)構(gòu)建包含市場(chǎng)成交量指標(biāo)、投機(jī)性指標(biāo)和波動(dòng)性指標(biāo)的聯(lián)立方程模型,設(shè)置虛擬變量來(lái)衡量交易經(jīng)手費(fèi)調(diào)整對(duì)期權(quán)市場(chǎng)質(zhì)量的政策效應(yīng),本文的聯(lián)立方程模型設(shè)置如下:

      方程(1)(2)和(3)分別對(duì)應(yīng)為成交量方程、投機(jī)性方程和波動(dòng)性方程。其中,β和e分別代表回歸系數(shù)和回歸殘差,下角標(biāo)t和t-1分別表示當(dāng)期和滯后一期。

      對(duì)聯(lián)立方程模型(1)~(3)的簡(jiǎn)要說(shuō)明如下。

      首先,在回歸方程模型的設(shè)置上,考慮到被解釋變量成交量(TVt)、成交持倉(cāng)比(VORt)和高低波動(dòng)率(HLVt)之間所存在的內(nèi)在聯(lián)系與相互影響,參考De?Fontnouvelle等(2003)、Chou和Wang(2006)以及Bollerslev等(2018)的研究方法,將回歸模型設(shè)置為三者的聯(lián)立方程組,以避免因遺漏重要變量而引起的估計(jì)偏差。

      其次,解釋變量TFt表示交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)事件。由于上交所在2016年11月1日將上證50ETF期權(quán)合約交易經(jīng)手費(fèi)從2元每張下調(diào)至13元每張,本文將TFt設(shè)置為虛擬變量,即2016年11月1日以前,TFt=0;2016年11月1日及其以后,TFt=1。將交易經(jīng)手費(fèi)與市場(chǎng)質(zhì)量個(gè)指標(biāo)納入模型,以研究該政策對(duì)市場(chǎng)的定量影響的政策效應(yīng)進(jìn)行分析。

      再次,在控制變量的選取上,從期權(quán)產(chǎn)品與期貨產(chǎn)品的共性出發(fā),引入兩個(gè)控制變量:一方面,考慮到期權(quán)投資者出于風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖或行權(quán)交割需求而持有現(xiàn)貨的機(jī)會(huì)成本以及上一期持倉(cāng)對(duì)當(dāng)期成交量的影響,在交易量方程中引入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率RFt的一階差分ΔRFt以及滯后一期持倉(cāng)量OIt-1;另一方面,為了刻畫期權(quán)市場(chǎng)可能存在的動(dòng)態(tài)特征,在所有方程中分別引入被解釋變量的滯后變量。

      最后,考慮到期權(quán)產(chǎn)品的特殊性,被解釋變量的大小還可能與期權(quán)合約在值程度(實(shí)值、平值與虛值)以及存續(xù)期(長(zhǎng)期、中期與短期)有關(guān)。因此,在考慮了前述控制變量的基礎(chǔ)上,本模型還將采用期權(quán)對(duì)沖系數(shù)δt和存續(xù)期TERMt分別刻畫期權(quán)合約的在值程度和存續(xù)期,以控制住二者給最終回歸結(jié)果帶來(lái)的潛在影響。

      (四)模型估計(jì)結(jié)果

      本文所選取的樣本區(qū)間為2015年9月8日至2017年12月15日,為了剔除在此期間所實(shí)施的持倉(cāng)限額調(diào)整的影響(見(jiàn)表1),本文首先選取2016年8月8日至2017年1月16日共計(jì)108個(gè)交易日的數(shù)據(jù)(事件前后各54個(gè)交易日)加以考察。模型估計(jì)采用三階段最小二乘法(3SLS);模型估計(jì)前對(duì)所有變量均取自然對(duì)數(shù);工具變量采用內(nèi)生變量的一階滯后項(xiàng)以及模型中出現(xiàn)的其他所有外生變量;數(shù)據(jù)處理和模型估計(jì)均采用RATS100軟件實(shí)現(xiàn)。

      表5即聯(lián)立方程模型的估計(jì)結(jié)果,第一列為變量名稱,第二列、第三列分別為認(rèn)購(gòu)期權(quán)和認(rèn)沽期權(quán)成交量方程的估計(jì)結(jié)果,第四列、第五列分別為認(rèn)購(gòu)期權(quán)和認(rèn)沽期權(quán)投機(jī)性方程的估計(jì)結(jié)果,第六列、第七列分別為認(rèn)購(gòu)期權(quán)和認(rèn)沽期權(quán)波動(dòng)性方程的估計(jì)結(jié)果。

      先來(lái)看結(jié)構(gòu)方程中各個(gè)解釋變量之間的回歸結(jié)果。從表中可以看到,無(wú)論是交易量,還是成交持倉(cāng)比,二者都與波動(dòng)率在1%的顯著性水平正相關(guān),說(shuō)明在考察期內(nèi),境內(nèi)期權(quán)市場(chǎng)的交易活躍度和投機(jī)程度都與期權(quán)市場(chǎng)波動(dòng)之間具有很強(qiáng)的同向變化關(guān)系,即期權(quán)市場(chǎng)交投活躍性的提升有助于市場(chǎng)成交量的提高,這與以往境內(nèi)外期貨市場(chǎng)大多數(shù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)一致(Karpoff,1987;陳標(biāo)金和王鋒,2019)。持倉(cāng)量與波動(dòng)率在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān),表明較大的持倉(cāng)量確實(shí)有助于平抑資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)(Maitra,2014等)。

      再來(lái)看聯(lián)立方程模型中交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)虛擬變量TFt的回歸結(jié)果。在交易量和投機(jī)性方程中,TFt的回歸系數(shù)均顯著為正,表明交易經(jīng)手費(fèi)的下調(diào)對(duì)期權(quán)市場(chǎng)交易量和成交持倉(cāng)比的增加都有明顯的助推作用。該結(jié)果與Mixon(2016)等絕大多數(shù)學(xué)者在期貨市場(chǎng)上的發(fā)現(xiàn)相同。從波動(dòng)性方程的回歸結(jié)果看,虛擬變量TFt的系數(shù)顯著為負(fù),表明交易經(jīng)手費(fèi)的下調(diào)對(duì)期權(quán)市場(chǎng)波動(dòng)起到了一定的抑制作用。無(wú)獨(dú)有偶,Wu和Zhang(2019)的研究發(fā)現(xiàn)費(fèi)用上調(diào)后境內(nèi)期貨市場(chǎng)波動(dòng)率水平也隨之增加。

      最后,從控制變量的回歸結(jié)果來(lái)看,期權(quán)交易量的滯后項(xiàng)系數(shù)為正且比較顯著,呈現(xiàn)出一定的自相關(guān)特征。從其他相對(duì)顯著的回歸結(jié)果來(lái)看,認(rèn)購(gòu)期權(quán)與認(rèn)沽期權(quán)價(jià)值狀態(tài)δt的回歸系數(shù)符號(hào)相反,二者反映了一個(gè)共同的事實(shí):平值附近的期權(quán)合約交投更為活躍,波動(dòng)率水平也相對(duì)更低。認(rèn)沽期權(quán)存續(xù)期指標(biāo)TERMt只有在波動(dòng)性方程中的回歸結(jié)果比較顯著,與認(rèn)購(gòu)期權(quán)相同,都與市場(chǎng)波動(dòng)負(fù)相關(guān),說(shuō)明期權(quán)價(jià)格波幅隨著到期日臨近而呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)。

      (五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為了進(jìn)一步驗(yàn)證上述結(jié)果的穩(wěn)健性,接下來(lái)將從兩個(gè)方面對(duì)表5的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。首先,為了剔除變量選取可能出現(xiàn)的問(wèn)題,將通過(guò)變換模型主要代理指標(biāo)的方式來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn);其次,為了避免因樣本區(qū)間選擇形成的偏誤,本文將通過(guò)增加樣本選擇區(qū)間的方法對(duì)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)。

      1改變代理指標(biāo)的檢驗(yàn)

      由于本文是通過(guò)日內(nèi)數(shù)據(jù)測(cè)度每日波動(dòng),為了減少指標(biāo)選取給最終回歸結(jié)果造成的偏差,將上述結(jié)構(gòu)模型中的高低價(jià)波動(dòng)率(HLVt)替換為?Rogers、Satchell和Yoon(1994)波動(dòng)率(RSYVt)(平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4),交易量指標(biāo)依然采用期權(quán)合約的日成交量數(shù)據(jù),模型中其他變量保持不變。改變代理指標(biāo)后的模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6。

      對(duì)比表5和表6不難發(fā)現(xiàn),無(wú)論是從回歸系數(shù)的正負(fù)還是從其顯著性水平來(lái)看,結(jié)構(gòu)方程模型中的被解釋變量、解釋變量和控制變量在變量替換前后的回歸結(jié)果基本一致。注意到在變量替換后的認(rèn)沽期權(quán)波動(dòng)性方程中,交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)系數(shù)的顯著性水平有所下降

      該方程中TF1的回歸結(jié)果t值為-16150,接近10%的顯著性水平(t值為-1661)。,但其回歸系數(shù)的正負(fù)性仍與表5的結(jié)果一致。因此,從整體上來(lái)看,變量選取偏差并未對(duì)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性帶來(lái)實(shí)質(zhì)影響。

      2改變樣本區(qū)間的檢驗(yàn)

      時(shí)間序列數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間選擇對(duì)模型的分析結(jié)果具有重要的影響,本文通過(guò)改變樣本區(qū)間對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行了檢驗(yàn)。選取2015年9月8日至2017年12月15日共計(jì)556個(gè)交易日的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),考慮到樣本期內(nèi)持倉(cāng)限額政策調(diào)整的影響,引入持倉(cāng)限額政策變量作為控制變量,即結(jié)構(gòu)模型調(diào)整為:

      持倉(cāng)限制政策變量PLt在投機(jī)性方程中的回歸系數(shù)顯著為負(fù),說(shuō)明隨著持倉(cāng)限制的放寬,大資金入市和投資者持倉(cāng)的積極性有所提高,對(duì)期權(quán)市場(chǎng)的投機(jī)性起到了一定的抑制作用。很顯然,在增加樣本區(qū)間并且引入新的事件沖擊后,表7所有變量的估計(jì)結(jié)果仍與表5結(jié)果一致。

      3同時(shí)改變變量指標(biāo)和樣本區(qū)間

      將表8與前述回歸結(jié)果進(jìn)行對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),持倉(cāng)限制政策變量PLt在投機(jī)性方程中的回歸系數(shù)仍然顯著為負(fù),其他所有變量的回歸結(jié)果也表現(xiàn)出很強(qiáng)的穩(wěn)健性。

      總的來(lái)看,改變代理變量和改變樣本區(qū)間的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均支持了表5中的結(jié)論,所有檢驗(yàn)結(jié)果均表明2016年11月的交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)事件顯著提升了期權(quán)市場(chǎng)的交投活躍度以及投機(jī)水平,并在一定程度上抑制了市場(chǎng)波動(dòng),這說(shuō)明本文的實(shí)證分析結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

      (六)實(shí)證結(jié)果的分析

      綜合表5至表8的估計(jì)結(jié)果可知,所有結(jié)構(gòu)方程中虛擬變量TFt估計(jì)系數(shù)的正負(fù)性與顯著性均具有一致性和穩(wěn)健性,表明交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)對(duì)市場(chǎng)活躍性和投機(jī)性具有顯著的促進(jìn)作用,對(duì)于市場(chǎng)波動(dòng)性則具有顯著的抑制作用。這與經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺(jué)相符:交易費(fèi)用的下調(diào)直接降低了投資者的交易成本,在其他因素不變的情況下提高了投資者期望收益率,投資者參與交易的積極性增加,全市場(chǎng)的交易規(guī)模和交易頻率隨之上升,進(jìn)而提升了市場(chǎng)交易量和投機(jī)性水平。在波動(dòng)性方面,由于交易成本的下降,投資者交易活躍性提高,市場(chǎng)對(duì)于新信息的吸收將更加迅速、更具有效率。考慮到境內(nèi)ETF期權(quán)市場(chǎng)是一個(gè)以機(jī)構(gòu)投資者為主(占比90%以上)的高度專業(yè)化市場(chǎng),這個(gè)市場(chǎng)上的信息交易者要高于噪聲交易者,因此,交易費(fèi)用下調(diào)所帶來(lái)的信息效率改善,可能會(huì)使得信息交易對(duì)市場(chǎng)的影響大大超過(guò)噪聲交易的影響,從而對(duì)市場(chǎng)異常波動(dòng)起到一定的抑制作用(KuPie,1991;史永東和蔣賢鋒,2003)。

      五、結(jié)論與政策建議

      本文解釋了交易經(jīng)手費(fèi)影響市場(chǎng)質(zhì)量各指標(biāo)的機(jī)制,并基于2016年11月我國(guó)期權(quán)市場(chǎng)下調(diào)交易經(jīng)手費(fèi)的自然實(shí)驗(yàn)對(duì)該理論解釋進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究認(rèn)為,這次交易經(jīng)手費(fèi)的下調(diào)在整體上促進(jìn)了市場(chǎng)質(zhì)量的提升,不僅使得期權(quán)市場(chǎng)的交投活躍度有了顯著的提升,同時(shí)也在一定程度上抑制了市場(chǎng)波動(dòng)性。

      研究證實(shí),交易經(jīng)手費(fèi)是投資者效用函數(shù)的重要組成部分,其調(diào)整將顯著影響投資者的交易積極性,進(jìn)而對(duì)期權(quán)市場(chǎng)質(zhì)量產(chǎn)生非對(duì)稱的反向作用:提高交易稅費(fèi),將降低投資者的交易積極性,進(jìn)而降低市場(chǎng)的信息效率和投機(jī)性水平,因此會(huì)對(duì)市場(chǎng)的成交量水平產(chǎn)生負(fù)向影響、對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)性水平產(chǎn)生正向影響;而降低交易稅費(fèi),則將有力促進(jìn)投資者的交易積極性,促進(jìn)市場(chǎng)信息效率和投機(jī)性的提高,進(jìn)而促進(jìn)市場(chǎng)成交量的增長(zhǎng)。在市場(chǎng)信息效率和投機(jī)性水平提高的基礎(chǔ)上,信息交易者積極性提高的影響超過(guò)噪聲交易者的影響,使得交易經(jīng)手費(fèi)下調(diào)甚至可能在整體上降低市場(chǎng)的波動(dòng)性水平。

      根據(jù)以上研究結(jié)論,本文提出以下幾點(diǎn)建議。首先,由證監(jiān)會(huì)協(xié)同其他上級(jí)監(jiān)管機(jī)構(gòu),進(jìn)一步明確交易所的責(zé)任、權(quán)利和義務(wù),賦予交易所更大的一線監(jiān)管權(quán)力,發(fā)揮交易所的制度優(yōu)勢(shì),促進(jìn)我國(guó)金融市場(chǎng)的深化發(fā)展;其次,深入研究包括交易經(jīng)手費(fèi)、保證金等政策工具對(duì)市場(chǎng)質(zhì)量的影響機(jī)制和效應(yīng),促進(jìn)監(jiān)管水平的進(jìn)一步提高;最后,進(jìn)一步減少行政干預(yù),降低我國(guó)期權(quán)市場(chǎng)的交易經(jīng)手費(fèi),促進(jìn)市場(chǎng)質(zhì)量的提升。

      參考文獻(xiàn)

      [1]?TOBIN?J?A?proposal?for?international?monetary?reform[J].?Eastern?economic?journal,?1978,?4(3/4):?153-159

      [2]?KYLE?A?S?Continuous?auctions?and?insider?trading[J].?Econometrica,?1985,5316:?1315-1335

      [3]?蘇冬蔚?噪聲交易與市場(chǎng)質(zhì)量[J].?經(jīng)濟(jì)研究,?2008,?43(9):?82-95

      [4]?TOBIN?J?On?the?efficiency?of?the?financial-system[J].?Lloyds?Bank?Annual?Review,?1984?(153):?1-15

      [5]?PALLEY?T?I?Speculation?and?Tobin?taxes:?Why?sand?in?the?wheels?can?increase?economic?efficiency[J].?Journal?of?Economics,?1999,?69(2):?113-126

      [6]?STIGLITZ?J?E?Using?tax?policy?to?curb?speculative?short-term?trading[J].?Journal?of?Financial?Services?Research,?1989,3(2-3).

      [7]?HART?O?D,?KREPS?D?M?Price?destabilizing?speculation[J].?Journal?of?Political?Economy,?1986,?94(5):?927-952

      [8]?Friedman?M?The?case?for?flexible?exchange?rates[J].?Essays?in?positive?economicsChicago:University?of?Chicageo?Press,?1953(157).

      [9]?AMIHUD?Y,?MENDELSON?H?Liquidity,?asset?prices?and?financial?policy[J].?Financial?Analysts?Journal,?1991,?47(6):?56-66

      [10]?KUPIEC?P?H?Noise?traders,?excess?volatility,?and?a?securities?transactions?tax[J].?Journal?of?Financial?Services?Research,?1996,?10(2):?115-129

      [11]?LO?A?W,?MAMAYSKY?H,?WANG?J?Asset?prices?and?trading?volume?under?fixed?transactions?costs[J].?Journal?of?Political?Economy,?2004,?112(5):?1054-1090

      [12]?KARPOFF?J?M?The?relation?between?price?changes?and?trading?volume:?A?survey[J].?Journal?of?Financial?and?quantitative?Analysis,?1987,?22(1):?109-126

      [13]?BESSEMBINDER?H,?SEGUIN?P?J?Price?volatility,?trading?volume,?and?market?depth:?Evidence?from?futures?markets[J].?Journal?of?financial?and?Quantitative?Analysis,?1993,?28(1):?21-39

      [14]?RAGUNATHAN?V,?PEKER?A?Price?variability,?trading?volume?and?market?depth:?evidence?from?the?Australian?futures?market[J].?Applied?financial?economics,?1997,?7(5):?447-454

      [15]?MAITRA?D?Do?volume?and?open?interest?explain?volatility??An?inquiry?into?the?Indian?commodity?markets[J].?Journal?of?Financial?Economic?Policy,?2014,?6(3):?226-243

      [16]?陳標(biāo)金,?譚瑩?信息、交易者情緒與中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格波動(dòng)[J].?金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究,?2017,32:66

      [17]?Mahmood?W?M,?Salleh?S?H?A?The?dynamic?relationship?between?price?volatility,?trading?volume?and?market?depth:?Empirical?evidence?from?the?Malaysian?futures?market[J].?Social?ence?Electronic?Publishing,2007

      [18]?TELSER?L?G?Margins?and?futures?contracts[J].?Journal?of?futures?markets,?1981,?1(2):?225-253

      [19]?BJURSELL?C?J,?WANG?G?H?K,?YAU?J?Transaction?Tax?and?Market?Quality?of?US?Futures?Markets:?An?Ex-Ante?Analysisi[J].?Review?of?Futures?Markets,?2012:?141-177

      [20]?MUKHERJEE?D?Economic?impact?of?commodity?transaction?tax?on?futures?contracts[J].SSRN?Electronic?Journal,?2016

      [21]?YAN?Z,?LI?S?Effects?of?altering?transaction?costs?on?the?expiration-day?effect?of?stock?index?futures[C].2017?4th?International?Conference?on?Industrial?Economics?System?and?Industrial?Security?Engineering?(IEIS)?IEEE,?2017

      [22]?WU?Y,?ZHANG?T?Effects?of?change?in?commission?fees?on?China?futures?market[J].?Finance?Research?Letters,?2019,?31

      [23]?LIN?H,?WANG?Y?Are?tightened?trading?rules?always?bad??Evidence?from?the?Chinese?index?futures?market[J].?Quantitative?Finance,?2018,?18(9):?1453-1470

      [24]?SINHA?P?,?MATHUR?K??Impact?of?Commodities?Transaction?Tax?on?Indian?Commodity?Futures[J].?Mpra?Paper,?2015

      [25]?MIXON?S?US?Experience?with?Futures?Transactions?Taxes:?Effects?in?a?Highly?Intermediated?Market[J].?Social?ence?Electronic?Publishing,?2016

      [26]?CHOU?R?K,?WANG?G?H?K?Transaction?tax?and?market?quality?of?the?Taiwan?stock?index?futures[J].?Journal?of?Futures?Markets,?2006

      [27]?NORDéN?L?A??brighter?future?with?lower?transactions?costs?[J].?The?Journal?of?Futures?Markets,?2009

      [28]?PARKINSON?M?The?extreme?value?method?for?estimating?the?variance?of?the?rate?of?return[J].?The?Journal?of?business,?1980,53(1)

      [29]?ROGERS?L?C?G,?SATCHELL?S?E,?YOON?Y??Estimating?the?volatility?of?stock?prices:?a?comparison?of?methods?that?use?high?and?low?prices[J].?Applied?Financial?Economics,?1994,?4(3):241-247

      [30]?FONTNOVVELLE?P?D?FONTNOUVELLE?P,?Fishe?R?P?H,?Harris?J?H?The?behavior?of?bid‐ask?spreads?and?volume?in?options?markets?during?the?competition?for?listings?in?1999[J].?Journal?of?Finance,?2003,?58(6):?2437-2463

      [31]?BOLLERSLEV?T,?LI?J,?XUE?Y?Volume,?volatility,?and?public?news?announcements[J].?The?Review?of?Economic?Studies,?2018

      [32]?陳標(biāo)金,王鋒交易費(fèi)用與保證金比率能有效調(diào)控期貨價(jià)格波動(dòng)嗎?[J].投資研究,2019,38(3):?94-102

      [33]?KUPIEC?P?H?Noise?traders,?excess?volatility,?and?a?securities?transactions?tax[J].?Journal?of?Fihnalcial?Services?Research,1996,10(2).

      [34]?史永東,?蔣賢鋒?中國(guó)證券市場(chǎng)印花稅調(diào)整的效應(yīng)分析[J].?世界經(jīng)濟(jì),?2003(12):63-71

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