惠晓峰， 姚 璇， 马 莹

(哈尔滨工业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

0 引言

在世界经济高速运转、金融资本流动频繁的背景下，商品期货市场的价格发现以及套期保值职能对市场经济的健康发展至关重要。上海期货交易所分别于2008年1月9日和2012年5月10日推出了黄金和白银期货交易品种。黄金与白银兼具商品和金融属性，被视为通行的投资与风险对冲工具。黄金与白银期货的推出又进一步完善了我国贵金属及其衍生品市场；同时，内外盘套利与期现的套利的市场行为促进了商品的有效定价，减小了投资风险，保证了投资者收益。在不断推进我国商品市场国际化的进程中，我国与国际商品期货市场紧密联动。但由于我国期货市场成立时间较短，基础设施不健全，市场的广度和深度不足，难以在国际上取得定价权。另外，发达国家如欧美国家的商品期货交易所基本可以实现全天候交易；而我国期货交易所每交易日只提供几个小时的交易时段，无法覆盖国际市场最活跃的交易时段。当大行情出现时，国内投资者无法操作国内账户进行实时交易，导致市场信息累积，至次日开盘，期货价格往往出现剧烈波动，将国内投资者暴露在更高的风险中。

为了填补国内期货市场晚间交易时段的空白，2013年7月5日晚21点，黄金与白银期货连续交易(即“夜盘”交易)在上海期货交易所正式推出。夜盘交易的推出不仅增加了超过一倍的交易时长，而且覆盖了国际重要贵金属期货市场的交易时间段(图1)，为国内投资者根据市场信息和国际市场价格走势更灵活的调整头寸提供便利，也进一步加强了我国期货市场与国际市场的联动性。在推出黄金、白银期货的夜盘交易后，交易所也陆续推出了其它期货品种的夜盘交易。截至2018年7月，已有60%的期货品种有了夜盘交易，这是近年来我国期货市场重大的变革，意味着我国期货市场向国际化发展更近了一步。

图1 国内外贵金属期货交易时段对比图

在金融市场上，如熔断机制、融资融券等关于交易制度的创新往往会对金融市场产生深远的影响。夜盘交易的推出作为中国商品期货市场又一项重要的交易制度创新，产生的影响也不容小觑。夜盘交易的推出是否有效地提升了国内商品期货交易活跃度、定价能力和内外盘联动关系？与发达市场更多重叠的交易时段能否真实降低了我国商品期货价格波动？这些问题都还有待于进一步验证。作为国际性的金融商品，贵金属与国际市场联动最为紧密。因此，本文利用上海期货交易所贵金属期货合约数据(黄金与白银)，分别通过修正的流动性比率、加入虚拟变量的EGARCH模型以及VAR-BEKK-GARCH模型研究了我国贵金属期货市场推出夜盘交易前后流动性、波动性与联动性的较长期与较短期的变化。在理论上可以丰富夜盘交易相关研究；实务操作中可以协助国内投资者更有效的利用夜盘交易保证收益、降低隔夜风险；政策上可以进一步为完善我国期货市场夜盘交易制度提供参考，为推动我国期货市场的健康发展作出贡献。

1 文献综述

衡量金融资产的流动性往往需要从市场深度(depth)、市场宽度(width)、资产交易的即时性(immediacy)和价格弹性(resiliency)四个维度进行考察(Kyle)[1]。这四个维度实际上是包含了流动性的三个方面：价格(交易成本)、速度(交易时间)和交易数量。例如，Amihud和Mendelson认为买卖价差反映了一定时间内实现市场交易需要付出的成本，代表了交易实现的难易程度，流动性好的市场买卖价格通常比较小，因此可以作为衡量市场流动性的指标[2]。Glen, Pennings, Hasbrouk等学者衡量市场流动性时，在买卖价差基础上，额外考虑了资产交易对资产价格波动的影响，即当市场的流动性差时，不仅单位时间内交易成本上升，资产价格也会产生剧烈波动[3～5]。国内学者对期货市场流动性的研究主要体现在衡量方法上。刘向丽、汪寿阳分别构建了基于价格久期和交易量久期的流动性比率来描述我国期货市场流动性，并研究了其日内趋势和影响因素，发现度量中国市场的流动性必须考虑交易量，即量价结合[6]。刘洋、胡坚同样采用价量结合方法，在我国商品期货市场制度不断完善，交易量不断提升的背景下，度量了硬麦期货市场与大豆期货市场的流动性，发现后者的流动性更高，且有逐年增加的趋势[7]。罗洎、王莹实证分析了我国股指期货的投机性对现货市场流动性的影响，发现股指期货越具有投机性，现货市场的流动性越差[8]。

对波动性的考察在衍生品市场的研究中非常活跃。传统模型中，波动性可以用收益率的方差或者标准差来度量，市场波动性越大，反映在方差或者标准差上越大。然而，随着金融理论的深化发展，研究者们发现了金融时间序列具有尖峰厚尾、波动聚集、长记忆性、杠杆效应等特征，需要更有效的方法对金融市场的波动性进行刻画，从而衍生出的GARCH族模型受到了学者广泛的应用。例如，Batten和Lucey通过GARCH模型对美国黄金期货的日内波动特征进行了考察，发现随着交易量的增加，美国黄金期货价格波动更加剧烈[9]。在我国的研究中，王苏生等基于ARMA-GARCH-SN模型发现了高频股指期货日内收益率存在明显的波动聚集和条件异方差现象，并对其进行了刻画与预测[10]。萧楠通过建立ARMA-GARCH模型，发现了上海铜期货市场收益率波动的长记忆性，并利用TARCH与EGARCH模型对收益率的杠杆效应进行了检验[11]。张金清、刘庆富通过建立双变量的EC-EGARCH模型探究了我国铝、铜期现市场的波动性与信息传递方式，发现铝期现市场信息传递和溢出效应的不对称性，而铜期现市场恰恰是对称的[12]。另外，也有学者发现新期货合约的上市缓解了商品现货市场的波动，如庞贞燕、刘磊[13]，同时也显著降低了已有品种期货合约价格的波动性，如龙文等[14]。

金融市场间的联动性主要是指信息在市场间相互传递所引起的资产价格的相互作用与共同变化。这种联动性主要来自于两个方面：首先是标的资产基本面的变化。投资者在不同市场之间，针对同种标的资产进行频繁的信息交流与传递，会显著增强市场间的联动性[15]。另一个因素是金融市场的微观结构，不同金融市场的投资者行为与交易安排越相似，资产价格在不同市场间的联动行为越明显[16]。国内外很多学者对不同期货市场间的联动性进行了实证分析，如Xu和Fung通过双变量GARCH模型，对日、美两国的期货市场间的波动溢出效应进行了研究，结果显示美国对日本的波动溢出占有明显的主导地位[17]。也有学者将研究对象转为中、美期货市场时得到了相似的结论，但中国期货市场对美国的溢出效应也在逐步增强[18]。郭树华等利用相关性分析、VEC模型、EGARCH模型，华仁海等通过协整和格兰杰因果关系检验，发现伦敦与上海期货交易所的铜、铝期货价格之间存在的紧密的联动性，但就市场效率而言，上海期货交易所尚有待于提高[19,20]。熊熊等通过协整分析与ECM模型发现新华富时A50股指期货对沪深300指数和上证综指存在长期和短期的价格发现，但并不存在明显的波动溢出[21]。赵树然等利用高频数据研究了我国股指期货和现货市场之间的短期、中期和长期波动溢出，发现期货对现货的溢出效应占主导地位[22]。

夜盘交易是带有中国特色的交易制度，近年也有部分国内学者对我国夜盘交易制度进行了分析。Jin等学者研究了中国黄金期货与现货市场的价格发现职能，发现期货市场在价格发现上发挥了更大的贡献，尤其是在夜盘交易时段[23]。Fung的研究进一步验证了以上结论，而且发现夜盘交易制度有效降低了价格波动[24]。傅强等采用ARMA-EGARCH模型进行实证研究，发现夜盘交易推出后，白银期货的交易量大幅增加；在验证白银期货价格波动具有杠杆效应的基础上，还发现夜盘交易的推出同时减弱了白银期货市场的波动[25]。黄卓和李超通过建立EGARCH模型，发现黄金期货市场的隔夜波动率在夜盘交易制度推出后大幅下降，长期的波动水平也因夜盘交易的推出明显降低[26]。

综上，国内外学者针对单一期货品种或一类期货合约的市场流动性，期货合约价格的波动性以及不同市场间的联动性开展了比较丰富的研究。本文将对比我国贵金属期货市场推出夜盘交易制度前后流动性、波动性与联动性的变化，并研究该交易制度带来的较长期与较短期的影响：首先，采用经过修正的流动性比率衡量市场流动性，并引入虚拟变量纳入回归模型，探索夜盘交易对市场流动性的贡献；接下来，将常规每日收益率分解为隔夜收益率和日内收益率，建立EGARCH模型，分别考察夜盘交易对隔夜波动率和日内波动率长期与短期的影响；最后，通过建立VAR-BEKK-GARCH模型，从均值和方差两个层面研究了国内外期货市场间的联动性，考察夜盘交易对国内外期货市场之间波动的溢出效应以及是否提升了我国期货市场国际定价影响力。

2 研究方法

2.1 变量设计

2.1.1 收益率与夜盘交易状态

(1)每日收益率的定义与分解

为保证变量的平稳性，本文使用对数收益率代替收盘价进行研究，定义对数收益率公式为:

Rt=[ln(Pt)-ln(Pt-1)]×100

(1)

其中，Pt表示t期的期货价格，Pt-1表示t-1期的期货价格，以百分比为单位。

进一步，本文将每日收益率Rt分解为两部分：隔夜收益率R1t与日内收益率R2t，用于研究夜盘交易制度推出后市场波动变化的主要贡献因素，定义如下：

R1t=[ln(Popent)-ln(Pcloset-1)]×100

(2)

R2t=[ln(Pcloset)-ln(Popent)]×100

(3)

(2)夜盘交易状态变量

在研究我国贵金属期货市场流动比率与波动性变化中，我们引入虚拟变量δt，以夜盘交易上市首日2013年7月5日为分割点，将研究样本期划分为夜盘交易时段推出前和推出后，观察贵金属期货市场波动性的变化。虚拟变量δt如下：

(4)

2.1.2 流动性比率

流动性有很多种衡量方法，主要围绕着Harris对流动性的四维描述展开，即宽度、深度、速度、弹性[27]。其中，价量结合法因其同时考虑了市场宽度和深度成为目前流动性的主流衡量方法。但考虑到我国期货市场的特点，主流的证券市场的流动性测量比率尚存一些缺陷，详见表1。

表1 常见的流动性衡量指标

本文借鉴国内学者申唯正对以上衡量市场流动性指标的修正方法[28]，综合期货市场价格、成交量与持仓量，以单位换手率引起资产收益率的变化作为衡量市场流动性的指标，如公式(5)所示：

(5)

其中，Vt与Nt分别表示第t期的成交量和持仓量，Vt/Nt表示换手率；分子为公式(1)中的对数收益率Rt；L的整体含义是单位换手率引起收益率的变化。需要注意的是，单位换手率引起的收益率变化越大，表明市场流动性越弱， 即L大小与市场流动性强弱呈反向关系。

2.1.3 控制变量

为了更准确的判断夜盘交易的推出对贵金属期货市场的流动性影响，本文在进行一般的描述性统计基础上，进一步引入对市场流动性具有重要解释能力的控制变量进行回归分析。

(1)市场活跃指标

当市场参与者众多，交易活跃时，市场的流动性通常较高。收益率与换手率(成交量与持仓量的比)均是反映市场活跃度的重要指标。本文采用对数收益率Rt与换手率Turnovert作为代表市场活跃指标的控制变量。

(2)价格波动

市场微观结构理论认为，在流动性高的市场上，交易成本小，价格波动率就会比较小，即流动性与价格收益的波动率成反比。通常意义上，波动率估计量方法分为历史波动率和隐含波动率。但许多研究表明，使用价格振幅(周期内的最高价-最低价)作为波动率估计量比标准的估计方法更具有优势[28,29]。Sassan等提出，基于价格振幅的波动率估计量不仅更有效，而且更接近高斯分布[30]。这种结论也被国内学者Haibin Xie与Shouyang Wang验证[31]。因此，本文采用日度的价格振幅作为价格波动率的估计量Vol_HMLt，定义如下:

Vol_HMLt=[ln(Ht)-ln(Lt)]×100

(6)

(3)其他控制变量

为了考虑控制变量之间的交互作用对流动性指标的影响，本文在进行回归分析时还引入了解释变量之间的交叉项。

2.2 研究方法

除了研究我国期货市场的流动性，考察夜盘交易推出前后期货价格波动性的变化可以反映我国期货市场在夜盘交易推出后，抵抗外界冲击的能力的提升；研究夜盘交易推出前后，我国与国外期货市场的联动性的变化可以推断夜盘交易对我国期货市场对商品合约定价能力在国际上地位的变化。因此，对这三个属性的研究可以让我们由内向外，深入、全面的考察夜盘交易对我国贵金属期货市场的影响。

2.2.2EGARCH模型

Engle和Bollerslev等人提出的 GARCH族模型是衡量金融市场波动性最常用的方法。该类模型考虑了扰动项的条件方差随时间变化的自相关过程，能够很好地衡量金融序列的波动聚集性、长记忆性。鉴于金融市场的波动往往具有非对称性，本文将采用考虑了非对称性的指数GARCH(exponential GARCH, EGARCH)模型研究夜盘交易对我国贵金属期货市场波动性的影响。 标准的EGARCH(1,1)定义如下：

yt=ηxt+εt

(7)

εt=etσt,et～i.i.N(0,1)

(8)

(9)

其中，η=(η1t,η2t,…ηkt)为系数向量，xt=(x1t,x2t,…xkt)′为解释变量向量。条件方差函数(公式9)中，ω>0，α≥0，β≥0；条件方差同时受到自身滞后项及回归误差滞后项的影响。可以看出，当γ<0时，金融资产价格波动受负外部冲击的影响大于受正外部冲击的影响，体现了金融资产收益的杠杆效应。

引入夜盘交易状态作为虚拟变量后，条件方差函数(公式9)可表示为：

(10)

夜盘交易制度推出前，由于全球时区差异，当欧美主要期货交易所交易频繁时，我国处于夜间休市状态。信息不断累积直至次日开盘，造成我国期货合约价格的隔夜收益率波动剧烈；夜盘推出后，我国期货交易时段得到了延长，与欧美主要交易所活跃交易时段的同步可以在理论上显著减小我国期货次日开盘价格出现大幅跳跃的概率，即减少隔夜收益率的波动。在实证分析中，我们将对以上分析进行了验证。

2.2.3 VAR-BEKK-GARCH模型

在金融市场中，不同市场之间，往往存在着收益互相影响、波动相互关联的现象。在研究多个市场的波动和风险特征时，需要采用多变量的向量GARCH类模型。

(1)向量自回归模型(VAR模型)

本文建立VAR模型用于估计无事先约束条件下，国内外贵金属期货市场间联合内生变量的动态关系，即联动性，其是研究系统内部各个变量动态关系的有效工具，滞后p阶的VAR模型定义如下:

yt=A1yt-1+… +Apyt-p+Bxt+εt,t=1,2,…,T

(11)

其中，yt是k维内生变量列向量。xt是d维外生变量列向量，T为总样本数，yt具有自相关性，且与xt同期相关。k×k维矩阵A1,…,Ap和k×d维矩阵B为系数矩阵，εt是k维扰动向量，是白噪声序列。

(2)BEKK-GARCH模型

BEKK-GARCH模型是Engle和Kroner在综合Baba、Engle、Kraft和Kroner(1991年未发表手稿)的工作基础上提出的一类向量GARCH模型[29]，可以用来衡量不同金融市场间的波动溢出。BEKK-GARCH模型不仅可以对国内外贵金属期货市场间的波动相关关系进行分析，还能在弱条件下保证方差的正定型，不需要过多的参数。假设均值方程(11)式中的随机扰动项εt服从BEKK-GARCH(1,1)过程，则满足：

其中，Ht为随机扰动项εt的方差，A、B分别为ARCH项和GARCH项系数矩阵。本文重点考察我国与国际贵金属期货市场之间的波动溢出效应，通过a12、a21、b12、b21的显著性来反映，并提出如下假设：

H01:a12=b12=a21=b21=0H02:a12=b12=0H03:a21=b21=0

3 数据选取与实证分析

3.1 数据选取与处理

本文研究了夜盘交易制度带来的较短期与较长期的影响。较短期是夜盘推出前后对称的一年，即2012年7月5日至2014年7月3日；较长期指2012年7月5日至2015年7月3日。第二段时间跨度主要是为了考察在夜盘交易推出一年基础上，递延一年带来了影响；同时，我们排除了2015年下半年到2017年期间由我国对期指交易严格限制的样本区间，以保证考察的是夜盘交易制度的推出对期货市场的相对独立影响。期货合约的处理是按照学者普遍采用的主力合约构造法，选取同期最活跃的合约构造出连续数据进行研究。在国际市场上，选择美国纽约商品交易所(COMEX)黄金、白银收盘价作为国外黄金、白银期货价格，并按照每日人民币兑美元汇率中间价，对其进行单位与价格的转换，以消除汇率影响，确保实证分析结果的准确性。所用研究数据均来源于Wind资讯。

3.2 流动性实证结果

3.2.1 流动性指标计算

根据公式(5)计算得到的每日流动性比率表现在图2中。其中，夜盘交易制度的推出时间2013年7月5日用虚线标出。对比黄金与白银期货市场流动性比率，发现二者波动趋势十分相近，但黄金期货市场的流动比率波动更剧烈。需要注意的是，由于黄金期货合约与白银期货合约的单位并不一致(上期所的黄金期货合约为1kg/手，白银期货合约为15kg/手)，跨市场的流动性指标不能直接进行比较。但从时间维度观察，两个期货市场的流动性指标在夜盘交易推出后均显著下降，表明市场流动性得到了明显改善(流动性比率与市场流动性强弱成反比)。可以推测，夜盘交易的推出延长了国内外期货交易的交叠时间，使市场价格可以更及时的吸收新到达的信息。更频繁的多空交易让期货市场更加活跃，更富有流动性。

图2 黄金与白银期货流动性指标变化图

3.2.2 描述性统计

表2显示了以一年为子样本区间，对贵金属期货市场每日的流动性的描述性统计结果。整体而言，我国贵金属期货市场在夜盘推出后流动性显著增强，尤其是夜盘推出后的第一年；夜盘推出后的第二年流动性稍有减弱，但仍显著强于夜盘推出前。根据流动性指标的偏度、峰度结果，每一年都呈现出明显的尖峰厚尾、右偏的特征，且拒绝正态分布的原假设。

表2 流动性指标描述性统计

3.1.4 流动性回归分析

本文采用多元线性回归分析，为了研究流动性指标与控制变量之间的线性关系，对流动性指标进行对数处理。

黄金期货控制变量之间的线性相关性如表3(样本区间为2012年7月5日至2015年7月3日)，结果显示相关度均没有超过0.7，说明均可以拒绝存在多重共线性假设，进一步进行回归分析。白银期货得到相似结果，此处不具体列出。

表3 黄金期货市场解释变量间相关性

本文采用DeepSelect工具进行变量的筛选与回归；同时，通过残差检验确定不存在自回归条件异方差(ARCH)。 以黄金期货为例的最优回归结果如表4所示。

拟合优度的测定。黄金与白银期货市场流动性的回归模型中，可决系数调整的R2分别为0.543和0.66，说明控制变量对流动性指标的拟合程度较强；拟合结果中的F值分别为108.083与160.703，说明模型的回归效果显著。

解释变量的系数显著性。在引入控制变量后，观察两组回归方程的虚拟变量的回归系数均在-0.3附近，且在0.01水平上显著，表明贵金属期货市场的流动性因为夜盘交易的推出显著增大，与预期相符。

表4 多元线性回归参数估计结果

3.2 波动性实证结果

3.2.1 平稳性检验

对非平稳序列建模容易出现伪回归现象，使结果失去经济意义。因此，本文采用运用广泛适用于高阶自回归变量的ADF检验，发现每日收益率、隔夜收益率与日内收益率在1%显著性水平下各收益率序列均是平稳的，可以继续建模分析。

3.2.2 ARCH效应检验

在使用EGARCH模型前，除检验平稳性，还需要检验所用序列是否具有ARCH效应。以黄金期货为例采用ARCH-LM方法进行ARCH效应检验的结果如表5所示，各时序的条件异方差性得到验证，因此可以建立EGARCH模型进行进一步分析。白银期货收益序列的检验结果相同。

表5 黄金期货ARCH效应检验结果

3.2.3 EGARCH模型估计结果

分别对黄金、白银期货的每日收益率Rt、隔夜收益率R1t、日内收益率R2t时间序列建立EGARCH模型，表6展示了黄金期货的EGARCH模型的参数估计结果。整体而言，估计参数α值比β值高，反映了黄金期货市场具有波动聚集性；γ为负，体现了黄金期货收益波动的非对称性；其次，观察夜盘交易状态的参数估计值θ，对比每日收益率Rt建模结果，发现夜盘交易时段的推出确实降低了黄金期货市场波动性，而且长期效果比短期效果更明显；对比隔夜收益率R1t和日内收益率R2t的参数估计θ值，发现前者远小于后者，验证了夜盘交易推出后主要降低了隔夜波动率的理论假设。进一步对比长短期样本区间的估计结果，发现较长期隔夜收益率的θ值明显小于较短期效应隔夜收益率的θ值，但日内收益率的θ值却由负转正，说明夜盘交易推出后，短期来看隔夜波动与日内波动均下降，长期水平上，收益波动更集中在日内交易中。白银期货EGARCH模型得到了相似的估计结果。

表6 黄金期货EGARCH模型估计结果

EGARCH模型的估计结果验证了我国黄金与白银期货价格收益率波动的杠杆效应和集聚效应。同时，发现夜盘交易制度的推出对减小贵金属期货市场的波动具有长期的效果，达到了我国设立夜盘交易制度的初衷：即通过推出夜盘交易时段，增加与国际市场主要交易时段的重叠时长，保证了价格的连续性，避免大幅跳空，从而减小国内投资者的爆仓风险。

3.3 联动性实证结果

3.3.1 向量自回归VAR模型

建模前首先对样本进行平稳性检验，防止出现伪回归现象。ADF单位根检验结果显示，在夜盘推出前后，黄金、白银期货的日收益率序列均是平稳的，可以建立VAR模型。

首先，根据多项准则确定VAR模型的滞后阶数及稳定性。检验结果显示，夜盘推出前、推出后一年、推出后两年的黄金期货的滞后阶数均为4，即可以建立VAR(4)，且所有特征根全部落在单位圆内，表明所构建的VAR 模型是稳定的；同理，在构建白银期货VAR模型时，确定夜盘推出前滞后阶数分别为2、5、5，且模型均是稳定的。

3.3.2 因果关系检验

在VAR模型基础上，通过格兰杰因果检验(Granger Causality Test)可以在统计意义上判断一组时间序列是否为另一组时间序列的原因。本文分别对黄金期货、白银期货进行国内外序列的格兰杰因果检验，结果表明，在统计意义上，国外(美国)贵金属期货价格是我国贵金属期货价格的格兰杰原因，但反之不成立。令人遗憾的是，这种情况并没有因为夜盘交易的推出得到改变。说明国外(美国)期货市场牢牢掌握了贵金属商品期货的定价权，我国的期货市场仍需要进一步发展与完善。

表7 夜盘推出前后黄金期货格兰杰因果检验

3.3.3 脉冲响应函数分析

对国内外期货收益率做脉冲响应分析。脉冲响应分析能够看出某个内生变量的一个标准差变化对自身和其它内生变量产生的影响的大小。由于本文关注的是国内外市场间的联动性，因此图3中仅展示了国内外黄金期货市场间的脉冲响应图。从总体上，国内外期货收益率的脉冲响应趋势没有因为夜盘交易的推出而有明显改变。其中，国内外黄金期货对自身冲击的响应是最强烈的，国内黄金期货受到国外黄金期货冲击的响应强度在第1期为0，但在第2期迅速增加到最大值，此后逐渐收敛，第6期达到稳定；国外黄金期货受到国内黄金期货冲击的响应强度在第1期较大，此后迅速收敛于0。说明，我国黄金期货价格的波动可以在极短时间内冲击到国外期货市场，但同时也会被迅速消化，也体现了国外期货市场的市场效率较高。国内外白银期货脉冲响应结果与黄金期货相似。综上，夜盘推出后，短期内国外对国内贵金属期货影响大且持续，国内对国外贵金属期货影响较小且短暂。

图3 国内外黄金期货脉冲响应函数图

3.3.4 ARCH效应检验

通过采用ARCH-LM方法对样本序列进行ARCH效应检验，由表9的检验结果可知，序列具有显著的异方差性，可以建立BEKK-GARCH模型。

表9 ARCH效应检验结果

3.3.5 BEKK-GARCH模型实证结果

表10展示了利用BEKK-GARCH模型估计的溢出强度及原假设H0对应的p值。以黄金期货市场估计结果为例，根据P值结果，可以得出夜盘推出前后，国内外黄金期货市场间存在显著的波动溢出效应；进一步观察溢出强度，发现溢出强度I12与I21的值在夜盘推出后均大幅度减小，且随着时间推移持续减少，说明夜盘推出后，国内的隔夜收益与国外黄金期货市场的收益之间的波动溢出效应均持续减弱。

有趣的现象是，白银期货市场并没有得到与黄金期货市场相似的结果。其中，在夜盘交易推出后一年，并不能认为国外白银期货收益波动对国内隔夜市场存在波动溢出效应，但在推出后两年，这种波动溢出效应变得十分显著，且溢出强度较推出前明显提升。而国内隔夜收益对国外市场的波动溢出强度与黄金期货市场结果一致，在夜盘推出后持续减弱。

表10 BEKK-GARCH模型溢出强度估计

综上，在均值层面，夜盘交易制度的推出并没有明显改变国内贵金属期货市场受国外市场新息冲击的响应趋势；在方差层面，国内贵金属期货市场隔夜收益与国外期货市场之间的波动溢出效应明显减弱，溢出强度降低，说明夜盘交易的推出增强了国内外贵金属期货市场间的联动性。主要可能的原因是夜盘交易的推出增加了国内外市场共同交易时段，使国内外市场间的信息传递的更加频繁且迅速，保证了投资者能够根据市场上的信息及运行情况调整资产。

4 结论、政策启示与研究不足

4.1 结论

本文选择不同样本区间，对比分析了我国贵金属期货市场推出夜盘交易制度前后流动性、波动性及与国际期货市场联动性的变化，分别研究了其对我国贵金属期货市场产生的较长期与较短期的影响，得到了以下结论：

第一，通过直接对比夜盘交易制度推出前后我国贵金属期货市场的流动比率，发现夜盘交易制度的推出显著加强了我国贵金属期货市场的流动性，但长期效果有所减弱；进一步引入控制变量对夜盘交易与市场流动比率进行回归分析，验证了以上发现，说明我国推出夜盘交易为了增强市场流动性的目标已初步实现。

第二，通过建立引入虚拟变量的EGARCH模型，发现我国贵金属期货价格收益率波动确实存在集聚效应和杠杆效应。同时，发现夜盘交易制度的推出对减小贵金属期货市场的波动具有长期的效果，达到了我国设立夜盘交易制度的初衷：即通过推出夜盘交易时段，增加与国际市场主要交易时段的重叠时长，保证了价格的连续性，避免大幅跳空，从而减小国内投资者的爆仓风险。

第三，在研究夜盘交易制度对国内外期货市场间联动性的影响时建立了VAR模型，从均值层面发现夜盘交易制度的推出并没有明显改变国内贵金属期货市场受国外市场新息冲击的响应趋势；进一步建立了BEKK-GARCH模型，发现在方差层面，夜盘交易的推出降低了国内贵金属期货市场的隔夜收益与国外市场之间的波动溢出强度，说明夜盘交易的推出使国内外期货市场交易时间交叠，提升了信息在两个市场间传递的效率，也使我国贵金属期货市场的国际影响力进一步增强。

4.2 政策启示

夜盘交易的推出是中国期货市场一项重要的交易制度创新，给我国期货市场带来了积极的影响。黄金、白银期货夜盘交易率先被推出以来，市场运行顺畅，交易活跃，在市场流动性、风险控制，以及内外盘联动方面均有不错的表现。贵金属夜盘交易的顺利开展为我国期货市场提供了宝贵的经验，同时，也引发了我们对如何进一步完善期货市场夜盘交易进一步的思考。

首先，关于夜盘交易品种及交易时段的合理选择。当前，我国已有将近一半的期货品种推出了夜盘交易。其中，与外盘走势有较强相关性的品种是金属、农产品和原油。但真正做到能与外盘时间联动的只有金属和原油，其交易时间到凌晨2∶30，与外盘基本一致。而农产品市场如大豆及豆粕，其交易时间仅到晚上23∶30，并不能覆盖到国外重要的报告发部时间(0点以后)，也就是说可能当前的豆类夜盘交易的推出不仅不能让国内交易者即时对冲外部风险，还徒增了盯盘压力，不符合我国期货交易所推出夜盘交易的初衷。反观黑色系品种如螺纹，焦煤，焦炭，玻璃，沥青等与国际并不直接接轨(除了铁矿石，国际市场没有黑色系品种)，只是由原料端可能会引发价格反馈。综上，本文建议适度取消黑色系以及化工类夜盘交易，仅保留铁矿石期货品种；延长豆类交易时间至凌晨2∶00后。

另外，虽然夜盘交易的推出并不能改变期货价格的长期走势，但可以防止系统性风险，减少市场跳空引起的恐慌性行情，这一点很好的体现了夜盘交易的重要性。但值得注意的是，可能存在部分机构将夜盘交易视作干扰市场的一种渠道，在外盘正式开盘前，通过资金利用夜盘大幅洗盘，使中小投资者被强制止损；外盘开盘后，内外价格再逐渐同步修复价差。这种行为极大地破坏了市场环境，应该给予重视。作为一项长期交易制度，夜盘交易的推出为我国期货市场的整体运行送上了新的台阶，同时也对市场的技术保障与监管力度方面提出了更高的要求。只有全面升级相关基础设施，进一步开放金融市场，建立良好的交易环境，夜盘交易制度才能更好地发挥创造流动性、控制风险、提升定价效率等作用，为我国期货品种的国际化之路贡献力量。

4.3 研究不足与展望

本文研究了我国贵金属期货市场推出夜盘交易前后流动性、波动性与联动性的变化。在选择研究样本时间跨度时，分别考虑了贵金属夜盘交易推出前一年与较短期后一年及较长期后两年的期货市场表现进行对比。这样虽然排除了因2015年下半年之后的18个月里，政策上的交易限制导致的我国期货市场整体的低迷，可以更独立的考察夜盘交易推出对期货市场的影响。但如果将上述时间跨度以及限制放开后2017年至2018年的时间范围分阶段的纳入本文中会让研究更加全面、立体，这也是本文未来进一步展开研究的方向。