财政税收论文：基于GARCH模型的我国国债期货市场有效性实证研究

 一、引言 
　　自2013年9月6号起，我国的国债期货市场在在关闭18年后重新开放，至今已经一年有余。众所周知，国债期货市场具有规避利率风险、价格发现、优化资源配置的功能。我国的国债期货市场能否发挥以上作用，我们可以通过对国债期货市场有效性的研究加以衡量。1970年，尤金·法玛正式提出有效市场假说（EMH），并根据价格对信息反映的迅速程度将市场分为：弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场。由于我国国债期货市场恢复交易时间还很短，所以本文只采用GARCH模型对其进行弱式有效性检验。 
　　二、样本选择 
　　目前我国的国债期货市场上只有以5年期国债为标的的三份期货合约（当季、下季、隔季合约）在交易。但是为了保证数据的连续性，期货价格数据选择成交量最大的当季连续日收盘数据。时间跨度为2013年9月9日至2014年10月10日共262个交易日。 
　　为了消除时间序列中存在的异方差，对日收盘数据都取对数。令国债期货日收盘价的对数值序列为；为期货日收盘价格的收益率序列。 
　　三、收益率序列的描述性统计 
　　使用EViews7.0对国债期货当季连续日收益率序列进行描述性统计，可以得到序列的偏度系数为0.612736，系数大于0说明日收益率序列右偏，有右拖尾；日收益序列的峰度系数是6.904979，说明序列的凸起程度大于正态分布，日收益率序列的波动性还是很大的；JB统计量是182.1632，大于5%显著行水平下，自由度为2的分布的临界值，因此收益率序列不符合正态分布。 
　　五、结论 
　　在方差方程中ARCH项系数α=0.132118，GARCH项系数β=0.790787均大于0，且α+β< 1符合GRCH（1，1）模型的拟合要求；再根据AIC准则和SC准则，新估计方程的AIC=-0.198279，SC=-0.143651与方程（1）中的AIC和SC相比都有所减小，所以GRCH（1，1）模型的能够更好的拟合数据。 
　　进一步观察方差方程中的ARCH项和GARCH项系数，α反映了外部冲击对债券期货市场波动的影响程度，β则反映了债券期货市场自身波动的记忆性，β值越大说明波动性消减越缓慢且将持续存在，通常α 值会小一些，而β值较大。α、β之和则反映了某一期波动对系统整体波动的影响的持续性，数值越接近1则影响的持续性越长。从方程（3）中可以看到α+β=0.922905非常接近1，这说明债券期货市场一期波动的后续影响时间很长，所以我国的国债期货市场还没有达到弱式有效市场。