谈论小麦市场流动性及其波动性关联探索

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摘要：对郑州商品交易所小麦期货市场的日流动性和波动性进行了实证研究。在考察流动性比率与波动性的关系时则在前人基础上建立了新的模型。通过实证得出交易量与波动率有显著的正相关关系的结论。而在考察流动性比率与波动性关系时，却发现二者并没有显著的关系。

关键词：小麦期货市场；流动性；波动性

1期货市场流动性

《新帕尔格雷夫经济学大词典》对资产的流动性做了如下描述：(1)交易者维持其活动所需要的运营资产；(2)为了对经济冲击中难以预见的变动保持灵活反应而持有的储备资产；(3)为了获取收人而持有的投资资产。

迄今为止，对于期货市场流动性的含义，理论界一直没有一个权威或公认的定义。JoostM.E.Pennings和RaymondM.L.euthold(1998)研究商品期货合约的成熟度时，对于期货市场的流动性作了明确的解释，如果交易者或者参与者可以迅速地买卖期货合约并且他们的交易对于市场价格几乎没有影响，那么该市场就是富有流动性的。

对于期货市场而言，流动性是交易制度设计和合约设计的主要目标之一，也是考察市场效率和功能发挥的主要指标。一个具有较好流动性的期货市场，应具有较低的交易成本和较快的指令执行速度，并且能迅速平复大额交易对期货合约价格的冲击。在衡量市场流动性时，一般从以下四个方面进行考虑：①宽度，宽度指标从价格方面衡量市场流动性，反映了市场参与者的交易成本，市场参与者更愿意交易成本低廉的资产，主要有买卖价差、价格改善指标、方差比率等指标；②深度，是指在不改变市场价格的情况下可能的交易量，主要包括报价深度、成交深度、成交量、持仓量等指标；③速度，从即时性角度定义流动性，主要包括交易执行的等待时间、成交频率等指标；④弹性，指由于非对称信息驱动的交易引起的价格波动回归均衡价格的速度，弹性越大流动性越好，同时也说明市场的效率越高。

2期货市场波动性

波动性作为衡量证券市场发展的重要指标，体现了证券市场的质量和效率。首先，波动性是反映市场稳健性最直观、简洁和综合的指标，通过对波动性的分析可以描述证券市场运行的整体情况;其次，波动性与市场有效性紧密联系；最后，波动性是影响证券市场发展水平的重要因素之一。

为了得到每日价格的波动情况，人们采取了很多种估计的方法，下面介绍三种最为常用的方法。

2.1Schwert波动估计方程

该估计方程是Schwert(1990)首先提出的，得到的是观测变量的无偏条件标准差。该方法包括两个迭代方程：

其中Rt表示t时刻的回报；Dkt代表四个虚拟变量；Ut表示方程2的非预期回报；表示t时刻回报的条件波动；Rt-j表示滞后j期的回报，引入该项是考虑了预期回报的短期漂移。该方一程捕捉了回报和波动之间的非对称关系。

2.2GARCH方程

第二种估计每日波动性的方法是Bollerslevs(1986)提出的广义自回归条件异方差(GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity，这就是人们熟悉并普遍采用GARCH模型。这种方法将误差项的条件方差作为滞后平方残差和滞后条件方差残差的线形函数。GARCH（1，1）的基本形式为：

2.3Garman-Klass估计方程

上面两种估计波动的方法仅仅考虑了每日价格的回报而没有考虑每日日内价格的变化，Garman和Klass(1980)提出了一种新的估计方法，该方法考虑了日内价格的变化，并且克服了波动之间的不可比性。该方程(简称GK方程，以下同)如下：

3郑州小麦期货市场指标选取与数据描述

3.1指标的选取

本文认为对期货市场流动性的认识，要从宏观和微观两个层次上认识。流动性在宏观上表示为市场交易活跃程度，在微观上则是及时的、低成本交易的能力。因此，需要对流动性指标分别从宏观和微观两方面选取。根据郑州小麦期货市场交易的特点，本文选取日交易量和日流动性比率作为测度期货市场日流动性的指标。交易量衡量宏观上市场的流动性水平，而流动性比率则测度微观层次上市场交易的能力，反映交易成本、等待时间和交易价格的变化程度。波动性指标则采用GK方程所决定的波动估计量。

3.2数据描述

由于小麦期货合约一般跨度为一年，且交割月份为奇数月份，它不像股票市场有连续价格，因此为反映期货市场价格和交易量的连续走势，一般做法是选取最近期月份的期货合约每天的收盘价格和对应的交易量序列作为代表，在最近期期货合约进入交割月后，选择下个最近期月份的期货合约作为代表，这样做的目的是为了克服交割月交易量较小，价格波动不稳定的缺点。但是中国期货市场的合约往往提前3到5个月就开始活跃，因此本文对合约的选取进行了调整，调整的办法是将从现货月起选取3到5个月期货合约中最活跃的一个合约作为代表合约，表示当月期货市场的总体状况，这样就保证价格反映的是市场的理性价格。本文所采取的样本数据时间跨度为2005年5月10日-2006年12月21日，共402个交易日，总样本容量为402。

4流动性与波动性的实证检验

4.1交易量与波动性的关系

首先检验交易量与波动率的关系，对交易量与波动率建立一元线性回归方程：

变量系数标准误差t-统计量P值

可以看出，交易量与波动率之间有显著的线性关系，且系数为正。说明以交易量为指标的宏观流动性水平是与价格波动是正相关的。二者的简单相关系数大小为0.4152，也证实二者存在着较为明显的线性正相关关系。

4.2波动性比率与波动性的关系

本文日流动性的微观指标采用的是流动性比率，该指标较之交易量更能综合反映市场日流动性的总体特征。通过计算，流动性比率与波动性的相关系数为-0.4708，说明市场日流动性与日波动性的有很弱的负相关。通过建立如下简单回归模型：

得到的系数β的t统计量仅为-1.913377，而且p值为0.0559，说明在5%的置信水平上，不能认为二者有任何关系。因此从流动性的微观表述来看，小麦期货的日流动性与日波动性并没有很大的关系。

4.3预期交易量和非预期交易量与流动性比率的关系

由于预期交易量反映了流动性交易者的交易情况，因此本文进一步考察预期交易量和非预期交易量与流动性比率的关系，以检验是否预期是否预期交易量可以作为微观流动性的指标。建立如下方程：

由表3可以看出，预期交易量的系数α远远比非预期交易量的系数要大，几乎大了9倍，且α的系数为负，说明预期交易量与流动性比率存在很强的负相关关系，而非预期交易量与流动性比率则不存在这种关系。由于流动性比率越大流动性越小，因此，预期交易量越大，代表了市场微观流动性越强。同时进一步说明了预期交易量是流动性交易者进行交易的结果。而非预期交易量由于与流动性比率不相关，且与波动率的相关程度很高，因此可以认为该指标反映了市场中趋势型交易者(或噪声交易者)交易的情况。

5结论

通过对日交易量和流动性比率与价格波动的关系检验，得到以下结论：

（1）本文分别从宏观和微观角度考虑流动性，微观上流动性的指标流动性比率与日波动性没有显著关系，因此微观角度上可以认为小麦期货市场的日流动性与日波动性无关；而交易量代表了宏观上小麦期货市场的流动性水平，从这个意义上看，交易量与波动性呈显著的正相关，因此可以认为流动性与波动有正相关关系。

（2）将交易量分成预期和非预期交易量后，发现非预期交易量对波动的解释能力是预期交易量的2倍，说明非预期交易量与波动的正相关性更强，支持了以前的研究结果，但与前人的研究结果非预期交易量是预期交易量10倍左右不同的是，小麦期货市场的信息交易量并不处于一个很高的比例。对非预期交易量和预期交易量分别与日波动率作相关性检验，也支持非预期交易量与波动性相关程度更大的结论。

（3）通过对交易量的分析，说明小麦期货市场中存在着流动性交易者和噪声交易者两种交易者。其中噪声交易者的交易虽然增加了交易量，但这种交易量的增加同时伴随了市场波动增加，从微观角度看，市场流动性并没有得到提高。相对于非预期交易量，预期交易量与波动的关系较小，这个结果支持了预期交易量作为流动性交易量的科学性，可以认为如果以交易量作为微观流动性的指标，则预期交易量更为适合。

参考文献

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