1. 2008 年 8 月 系统工程理论与实践 第8期
文章编号 :100026788 ( 2008) 0820063218
中国期货市场日内效应分析
1 ,2 3 2 2 4
刘向丽 ,程 ,成思危 ,汪寿阳 ,洪永淼
刚
(11 北京信息科技大学 理学院 ,北京 100085 ;21 中国科学院 研究生院管理学院 ,北京 100191 ;
31 中国科学院 研究生院数学科学学院 ,北京 100190 ;41 美国康乃尔大学 经济学系与统计科学系 ,纽约 14850)
摘要 : 运用 1 分钟高频数据对我国三个市场 、 六个品种的商品期货的收益率和交易量的日内变动模式
进行研究 ,得出了日内绝对收益率及交易量的 L” “ 型变化模式 . 这跟证券市场的 U” “ 型日内特征不同 ,我
们根据金融市场微观结构理论 、 交易机制及交易者心理给予解释 . 在此基础上 ,利用 Granger 因果关系检
验和向量自回归模型 (VAR) ,研究了影响收益波动性的各种因素 . 结果表明绝对收益率与交易量 、 持仓
量之间两两存在双向 Granger 因果关系 ,这是与股市的只存在由交易量到绝对收益率的单向 Granger 因果
关系不一样的结论 ,原因在于期货市场的做空机制 . 通过对 VAR 模型进行方差分解和脉冲响应分析 ,实
证分析了三者之间的动态关系及影响程度 . 结论表明 : 当以绝对价格波动作为被解释变量时 , 其自身的
滞后项可以解释 90 %左右的残差扰动 ,交易量可以解释 10 %左右的的残差扰动 . 当以交易量作为被解释
变量时 ,其自身的滞后项可以解释 80 %左右的残差扰动 ,绝对价格波动可以解释 20 %左右的残差扰动 .
当以持仓量作为被解释变量时 ,其自身的滞后阶数解释了 45 %~ 70 %的残差扰动 , 交易量解释了 25 %
~45 %的残差扰动 ,绝对价格波动解释了 5 %~10 %. 各方程变量解释基本都稳定在 20~30 分钟后 . 实证
结果还表明持仓量对绝对价格波动和交易量有微弱的影响 , 而绝对价格波动与交易量有较强的互动影
响 ,并且就此给投资者以相关建议 .
关键词 : 高频数据 ; 日内特征 ; 市场微观结构 ; Granger 因果关系 ; 向量自回归
中图分类号 : F83019 文献标志码 : A
Intraday effects analysis of Chinese futures markets
LIU Xiang2li ,CHENG Gang ,CHENG Si2wei ,WANG Shou2yang ,HONG Y 2miao
1 ,2 3 2 2 4
ong
(11Beijing Information Science & Technology University ,Beijing 100085 , China ; 2 Management School , Graduate University of Chinese
1
Academy of Sciences ,Beijing 100190 , China ; 31School of Mathematical Sciences , Graduate University of Chinese Academy of Sciences ,
Beijing 100190 ,China ;41Department of Economics of Cornell University ,New Y 14850)
ork
Abstract: This paper adopts minutely high2frequency data of yields , volumes and open interests of the six
commodities futures in three exchanges of China to probe into their intraday change patterns , and discovers the L ’
‘
’
pattern intraday movement of absolute yield and volume. We exert financial market microstructure theory , traders
psychology and trading mechanism to explain the different intraday phenomenon between the futures market and the
stock market , which has a distinctive‘U’pattern. Basing on this , by the help of Granger causality test theories and
Vector Autoregressive models (VAR) , we study the factors that influence the volatility of yields and the lagged orders.
The results show that there are two2way Granger causality among each two of the absolute yield , volume and open
2
interest , which is different from the empirical result of the stock market that there is a one way Granger causality from
volume to absolute yield , and the difference comes from the short mechanism of futures market. Through the
decomposition of variance of VAR models and the impulse response analysis , we empirically analyze the dynamic
relationship among the three factors. The conclusion shows that : when we treat the volatility of absolute yield as an
explained variable , the residual disturbance can be explained about 90 % by its lagged terms , and volume can explain
about 10 %. When volume is interpreted as an explained variable , about 80 % of the residual disturbance can be
收稿日期 :2007203201
资助项目 : 北京市教委科技创新平台基金 ; 国家自然科学基金委员会创新研究群体基金 (70221001)
作者简介 : 刘向丽 (1974 - ) ,女 ( 汉) ,山西人 ,副教授 ,研究方向金融管理 .
2. 64 系统工程理论与实践 2008 年 8 月
explained by its lagged terms and the volatility of the absolute price explains about 20 %. When open interest is
considered as an explained variable , lagged terms of its own interprets about 45 % to 70 % of the residual disturbance ,
the volume explains 25 % - 45 % , and the volatility of absolute price explains 5 % to 10 %. All the explanatory
variables reach stable about 20 - 30 minutes later. Empirical result tells the weak impact from open interest to volatility
of absolute yield and volume and the strong correlation between volatility of absolute yield and volume. Some
investment suggestions are offered from the analysis mentioned above.
Key words : 2frequency data ; intraday effect ; microstructure of market ; Granger causality test ; VAR
high
1 引言
高频数据通常是指以天 、 、
小时 分钟 ,甚至以秒为频率所采集的金融类数据 . 超高频数据是指每笔交易
的数据 . 高频金融交易数据分析模型从 20 世纪 90 年代开始迅速发展 ,目前已广泛地用于金融市场微观结
构理论的应用和实证检验 . 一般而言 ,金融市场上的信息是连续地影响价格变化过程 ,离散模型必然会造
成信息的丢失 ,数据频率越低 ,则信息丢失得越多 . 低频数据不能揭示金融资产价格实时的动态变化特征 ,
而高频数据包含了更加丰富的日内波动性特征的信息 ,是各种经济信息对市场作用的忠实的和迅速的反
应者 . 对高频数据的研究 ,交易过程的统计规律和特征的描述是研究和关注的重点之一 .“日历效应”是高
频数据研究中最重要的发现之一 .
金融市场微观结构理论中的 “异象” 之一就是收益率等表征市场特征的变量具有日期效应 ,如月内效
应、
周内效应 、
日内效应 . 对一些成熟市场 ,如美国市场 、 香港市场的高频数据实证分析已经得到一些典型
的日内数据特征 . 文献 [ 1 ] 和文献 [ 2 ] 各自发现“日历效应”并给出了日内 U”
, “ 型模式的理论解释 . 文献 [ 3 ]
对它们进行了比较 . 文献 [ 4~6 ] 对股票市场的研究表明 ,波动率和交易量均呈现出 U” “ 型的日内季节性 ,
即波动率在开盘后最大 ,随后下降 ,而在收盘前又逐渐上升 ,波动率与反映交易活跃性的交易量之间存在
强烈的正相关 ,交易在日内时间上的不均匀分布可能导致了波动率的日内季节性 . 文献 [ 7 ,8 ] 利用个股交
易数据对日内 U”
“ 型模式进行了实证 ,并发现交易量 、 买卖价差 、交易频率也存在这种模式 . 文献 [ 9 ] 利用
弹性傅立叶形式回归 ( FFFR) 对日本股票市场进行了分析 ,发现由于日本市场实行午间休市的交易制度 ,
这是不同于美国市场的 ,从而日本股票市场波动呈现出不一样的日内双 U” “ 型走势 . 文献 [ 10 ] 利用分钟数
据发现波动率日内 U” , 也就是说一般每日内的波动率都是开盘与收盘时高 , 中间交易时间低 . 文献
“ 型
[11 ] 也证实的确存在这种现象 . 文献 [ 1 ] 从理论模型出发证明了这一现象的合理性 . 文献 [ 12~ 15 ] 也对价
格波动率的日内模式进行了探索 ,实证分析了波动率在早上开盘和下午收盘时往往较大 ,其他交易变量 ,
如交易频率 、 交易量以及买卖价差也呈现出同 样 的 U ” 变 化 模 式 . 文 献 [ 16 , 17 ] 对 交 易 持 续 时 间
“ 型
(Duration) ,即久期的日内模式进行了研究 ,也得出了类似的结论 ,变化模式从图形上来看类似于倒 U” . “ 型
文献 [ 18 ] 研究了日历性与波动率的持续性之间的关系 ,他们证明了如果将数据中的日历性剔除 ,则大大降
低较低频率数据中的持续性 . 文献 [ 19 ,20 ] 进一步研究了日历性的主要影响因素 , 除了时间刻度 , 假日 、 午
间休市等影响因素外 ,规律性的宏观经济信息发布也是重要的日历性的产生原因 . 以上绝大多数学者的研
究重点主要集中在对证券市场的交易变量 、 波动性和流动性情况 .
国内学者对此的研究也是集中于对股票市场波动性与流动性进行估计 . 文献 [ 21 ] 采用 5 分钟交易数
据对中国沪深股市 A 股日内价格及交易量变动模式进行了实证分析 . 文献 [ 22 ] 给出高频数据建模的综
述 . 文献 [ 23 ] 对上海股市 U”
“ 型特征进行了分析 ,并且建立了估计日内回报特征的 FFF 模型 . 文献 [ 24 ] 对成
交量的日内模型进行了研究 ,得出了与国外类似的结论 ,即成交量在日内呈现倒 U”但中国股票市场的 “ ,
买卖价差呈现出 L ” “ 型的日内变动模式 , 不同于国外成熟市场如纽约股市交易所的 U” “ 型日内变动模式 .
文献 [ 25 ] 对上海期铜的研究表明 5 分钟绝对收益率波动性的 L ” “ 型变化模式以及交易量和交易笔数的
“U” 型变化模式 . 其他一些文献对交易时间间隔的研究主要集中于对交易间隔的建模 ,但对其日内特征的
详细分析很少 .
上述研究主要是针对股票市场 ,部分是针对外汇市场 ,而对于我国期货市场内部结构 、 运行特征的研
究非常缺乏 . 中国期货市场作为新兴的市场 ,近年来在国际上起到越来越大的作用 ,其市场微观结构也受
到众多关注 ,其结构跟发达市场相比 ,跟有做市商的市场相比 ,必然有所不同 . 本文以国内期货市场较活跃
17. 第8期 中国期货市场日内效应分析 79
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