权证市场及股票市场相互关系的实证研究

（首都经济贸易大学统计学院,北京100070）

权证市场及股票市场相互关系的实证研究

摘要：本文通过对沪市上市的4只权证及其标的股票在存续期间的每日收盘价进行研究，分析我国权证市场与股票市场之间的相互关系，本文主要将研究集中在了二者之间价格的研究上，结果显示两者的当期价格在上一期价格的基础上，受趋势项和当期信息的影响，且二者价格间存在Granger因果关系。权证与标的股票之间共同趋势反应了投资者放弃权证市场的套期保值和对冲风险的功能，仅仅把权证等同于股票进行投资。这说明我国的权证市场还不够成熟，需要市场各参与者共同努力，确保市场健康运行。

关键词：权证;标的股票;协整检验;Granger因果检验

中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1671-80（2010）01-0021-03

一、引言

权证(Warrants)，也称“涡轮”，是指标的证券发行人或其以外的第三人(发行人)发行的，约定持有人在规定期间或特定到期日有权利(而无义务)按行权价格购买或出售一定数量的标的资产或以现金结算方式收取结算差价的有价证券的一种特定的合约。在国外比较成熟的权证市场上，标的资产既包括常见的金融工具如股票、债券、外汇等，还包括衍生金融工具如期权、期货等，但大多数权证还是以股票为标的资产。权证是和期权类似的金融衍生品，本质是一种期权。

自1911年美国首次发行权证以来，20世纪70年代后在欧洲也开始蓬勃发展，随后中国地区、日本以及中国地区等也先后推出了权证。权证在我国内地对于解决股权分置改革、活跃证券市场、完善证券市场的价格发现等功能有重要的意义。目前,我国内地权证市场成交金额已经接近全球首位,成为全球最活跃的权证市场之一，因此，对我国权证市场进行研究尤其是实证研究具有重大意义，不仅可以正确认识我国的权证市场，指导投资者合理投资，同时可以为我国制定正确的和制度，并可以为规范我国权证市场提供依据。

二、相关文献回顾

由于国内权证推出时间较晚，国内研究权证市场和股票市场相互关系的文献不多。国外较多的是关于期权与股票市场的研究。一种普遍的观点认为期权的交易成本低和高杆杠的特点，使得期权市场的交易更具有效率，从而拥有较多信息的投资者倾向在期权市场进行交易，这样信息首先进入期权产品市场，随后传播到股票市场，这会导致期权市场行为领先于股票市场。持此观点的学者有Manaster和Rendleman（1982）、Diltz和Kim（1996）等。另一种观点则认为标的股票市场的价格及其波动影响权证价格等，几乎所有的权证定价类研究都是这样的观点，在此基础上才能够利用标的股票的价格为权证产品定价，Stephan和Whaley （1990）等都持此观点，其中影响最大的是Black和Scholes（1972）提出的B-S定价公式，该公式得到了广泛的应用。此外还有一种

观点认为权证市场与标的股票市场之间存在双向关系。Detemple 和Selden（1991）认为在不完全市场中，权证价格与标的股票价格相互影响。Hagelin（2000）对通过对瑞典市场的研究发现期权与标的资产市场之间存在间接因果关系，并且在其中一个子样本期间发现了双向因果关系。

国内对这一问题的研究也较少，而且大部分是针对股权分置改革下的权证市场的表现及其与股票市场的关系。房振明等（2006）通过对沪深市场上当时在市德6只权证考察权证市场与股票市场间的线性和非线性因果关系，结果表明权证市场与股票市场不存在双向因果关系，仅存在权证市场对股票市场较弱的单向影响。刘洋和庄新田（2006）运用Granger因果检验的方法通过对沪市6只认购权证的实证发现，在大样本下，存在着认购权证对标的股票单向的Granger因果关系，也就是认购权证价格趋势会影响标的股票价格的趋势，在小样本下，认购权证与其标的股票之间不存在显著的Granger因果关系。李丹丹（2007）运用ADF 单位根检验、Johansen协整检验和Granger因果检验等方法，研究了中国内地认购权证市场与标的股票市场之间的价格相关关系，发现认购权证价格变动对标的股票价格影响较大，差不多一半的样本表明权证市场与股票市场之间存在双向Granger因果关系。刘维奇和谢黎旭（2008）运用ARIMA模型和二元GARCH模型研究股票市场和权证市场，发现两者之间存在显著的信息不对称效应和双向的交易波动溢出效应，沪深两市的股票市场比权证市场更加具有信息优势。

三、研究方法

为了从实证的角度考察权证市场及股票市场的相互关系，本文在定性分析的基础上结合定量分析，系统的对权证市场及股票市场的相互关系进行研究。由于收集的数据是非平稳的时间序列，因此本文在研究过程中采用处理非平稳数据的时间序列方法：单位根检验、格兰杰因果检验及协整检验等方法。通过这些方法的运用，不仅仅可以总体上考察财权证市场及股票市场的相互关系，同时还可以分析两者变动之间的长期均衡和短期调整的关系。

作者简介：闫子英（1984年—），首都经济贸易大学统计学院统计学硕士，主要研究方向为宏观经济统计。

于超（1983年—），首都经济贸易大学统计学院统计学硕士，主要研究方向为金融统计。

由表可知4只权证价格与其标的股票价格之间除国电电力之外均互为因果，而国电电力股票价格是其权证价格的成因。综上，可以表明各组变量之间不存在伪回归现象，如果将来做出的回归方程各系数能过通过检验，则表明各方程是有实际意义的。

4、协整检验。通过Granger因果检验，权证与股票市场的相互关系得到初步认定。为了分析两者的长期均衡关系，下面对序列进行协整检验。

1、单位根检验。由于经济中的时间序列往往是非平稳的时间序列，而如果对非平稳的时间序列建立回归模型则可能产生虚假相关和伪回归的现象，进而得到不正确的结论。因此，在对时间序列进行分析的时候，首先应该对序列的平稳性进行检验。时间序列的平稳性常常使用单位根方法进行检验。实际应用中常用的单位根检验的方法有DF检验、ADF检验及PP检验。PP和ADF检验法比DF检验法更具一般性，其主要差异在于对误差项的分布假设上的不同，PP与ADF检验法的差异则在于ADF单位根检验适用于检验方程残差于无异方差的情况，而PP单位根检验则适用于存在异方差的情形。

2、Granger因果检验。在经济变量中存在一些变量显著相关，但彼此之间未必有意义的现象。因此，为了更好的解释一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因，Granger提出一个判断因果关系的Granger因果检验方法。

Granger因果关系检验在考察一个序列x是否是另一个序列y产生的原因时采用下面的方法：首先估计序列y被其自身滞后期取值能解释的程度，接着通过加入序列x的滞后值验证是否可以提高序列y的被解释程度。如果可以提高序列y的被解释程度，则称x是y的Granger成因，反之，x不是y的Granger成因。同时，需要考虑问题的另一面，y是否是x的Granger成因。

3、协整理论。如果一些经济指标被某种经济系统联系在一起，那么从长远角度来看这些变量应该具有均衡关系，这就是建立协整检验的基本出发点。本文采用的协整检验是基于回归残差的协整检验，即因变量能够被自变量的组合解释，两者存在稳定的均衡关系，因变量不能被解释的部分则构成一个残差序列，而这个序列应该是平稳的。

四、基于协整理论的实证分析

1、样本选择和数据来源。本文选取了宝钢股份、国电电力、葛洲坝、江西铜业4只权证存续期间每日收盘价格与其标的股票每日收盘价格。其中期限最长数据为381天，最短为287天，其样本数据为大样本数据，根据中心极限定理，可以近似地认为其数据服从正态分布。

2、单位根检验。常用的单位根检验方法为ADF检验，检验结果如下：

4只权证价格与其标的股票价格的ADF统计量观察值均比1％、5％、10％的显著性水平下的临界值大，所以接受原假设，即存在单位根，而其一阶差分值比1％、5％、10％的显著性水平下的临界值小，所以拒绝原假设。据此可认为它们经一阶差分后都是平稳序列，即都是一阶单整的。因此，可采用处理非平稳变量的协整检验的分析方法。

3、Granger因果检验。进行Granger因果检验，以考察权证市场与股票市场之间的因果关系。其检验结果如下表所示：

表1对各变量单位根的ADF检验结果

变量

宝钢CWB1宝钢股份国电CWB1国电电力葛洲CWB1葛洲坝江铜CWB1江西铜业

ADF值

-2.691531

-1.8075

-2.597684

-2.412755

-1.652250

-1.211084

-0.774782

-0.843225

1%

-3.4498

-3.449053

-3.447441

-3.447395

-3.4491

-3.4491

-3.453072

-3.452991

5%

-2.869653

-2.869677

-2.8668

-2.8648

-2.869726

-2.869726

-2.871438

-2.871402

10%

-2.571161

-2.571174

-2.570794

-2.570783

-2.571200

-2.571200

-2.572116

-2.572097

一阶差分ADF值

-22.32233

-3.744467

-4.338632

-13.26724

-6.604674

-20.25177

-4.177484

-6.350999

一阶差分单位根检验P值

0.0000

0.0039

0.0004

0.0000

0.0000

0.0000

0.0009

0.0000

三种显著性水平下的临界值

表2Granger因果检验

原假设

WBG does not Granger Cause BG BG does not Granger Cause WBG WGD does not Granger Cause GD GD does not Granger Cause WGD WGZB does not Granger Cause GZB GZB does not Granger Cause WGZB WJXT does not Granger Cause JXT JXT does not Granger Cause WJXT

F统计量

1.983514057095

2.727173242015

1.57058238197129

2.297222744823

1.67549559242729

1.84768231524978

6.46948592560031

5.37367753738839

P值

0.0182275511

0.00038663199

0.12246112382

0.0161847407

0.01835283877

0.00617568363

0.00179193799

0.00512762454

检验结果

拒绝

拒绝

接受

拒绝

拒绝

拒绝

拒绝

拒绝

WBG-宝钢CWB1,BG-宝钢股份,WGD-国电CWB1,GD-中国电力,WGZB-葛洲CWB1,GZB-葛洲坝!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

（上接第35页）参考文献：

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由表二可以看出自变量与因变量的相关关系是显著的。又由表三中四个方程可以看出，在95%的置信水平下可以认为残差序列均不存在单位根，可以认为残差序列是平稳的，所以认购权证价格与股票价格存在长期均衡关系，这与前面Granger因果检验得到的结论相吻合。权证价格变量前的相关系数都为正，故认购权证价格变动对股票价格有正的影响关系，即两者同向变动。

五、结论和建议

从时序图来看权证价格以及标的证券价格都是非平稳序列。运用ADF检验，结果表明两序列都是一阶单整序列，且经过差分处理后两序列均平稳。通过单位根检验我们发现：权证价格与标的证券价格用带有常数项和趋势项的一阶自回归过程描述最为贴切。也就是说两者的当期价格在上一期价格的基础上，受趋势项和当期信息的影响。这一结论符合前人的研究成果和金融市场理论。

权证价格与标的股票价格的协整关系表明两个市场之间存在着长期均衡关系；回归方程系数为正表明权证价格变动对股票价格确实存在正向的影响。两者之间的协整关系表明：投资者密切关注权证市场和股票市场的价格变化，并及时调整资金以寻求回报率更高的投资。共同趋势也反应了投资者放弃权证市场的套期保值和对冲风险的功能，仅仅把权证等同于股票进行投资。

权证价格和标的股票价格关系的Granger因果检验结果表明两种价格间存在因果关系，以及两者之间的协整关系都表明两个市场之间的关系是非常紧密的。单位根检验可知我国的股票市场或权证市场不仅受到自身市场前期信息冲击的影响，而且还受到权证市场或股票市场的前期信息冲击的影响。原因在于我国股票市场比权证市场成立更早且发展更为成熟，股票市场能够对权证市场起到引导作用。当某一信息作用于股票市场时，立即引起股票交易量的波动进而导致股票价格变动。此时权证市场对这一变动做出反应，引起权证交易量的波动，权证价格相应也会发生波动，如此反复最终达到均衡。模型系数表明权证市场波动对股票市场影响较弱。

总结全文，要确保股票和权证市场的有序运转，有关部门一方面要加强投资风险意识、倡导理性投资不能盲目跟风、传授经验、保障投资者的权利,促进两个市场协调发展。另一方面要强化市场监管，确保企业信息及时披露，加大信息的透明度，严厉打击非法运作等行为，保障股票和权证市场的健康运行。

注：本文获首都经济贸易大学研究生科技创新资助项目“我国权证市场与股票市场相互关系的实证研究”支持。

参考文献：

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表3协整回归方程(长期均衡关系模型)

宝钢CWB1国电CWB1葛洲CWB1江铜CWB1

模型

WBG=0.0763818451*BG+0.981146169

WGD=0.54027945*GD-0.5854975798

WGZB=0.2590937033*GZB+0.307110674

WJXT=0.1315284523*JXT-0.259703848

自变量P值

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

F检验P值

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

表4协整回归残差单位根ADF检验

宝钢CWB1国电CWB1葛洲CWB1江铜CWB1

ADF值

-2.578738

-2.719797

-3.759172

-2.029860

1%

-2.571634

-2.571078

-2.571682

-2.573337

5%

-1.941740

-1.941662

-1.941745

-1.941974

10%

-1.616087

-1.616139

-1.616084

-1.615934

P值

0.0098

0.0065

0.0002

0.0408

三种显著性水平下的临界值