ParK's 論文后花園

华中科技大学
博士学位论文
我国期货市场效率与风险研究
姓名：张小艳
申请学位级别：博士
专业：西方经济学
指导教师：张宗成
20060509
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
I
摘要
本文结合现代金融分析理论的三个里程碑（即 EMH 假设、CAPM 模型和B-S
偏微分方程），以实证检验和数理推导为工具，以有效市场假设为基础，对我国期货
市场的效率和风险问题进行了较为系统研究。
首先，对有效市场假设进行了实证方面的检验。一方面，运用单位根结合自相
关检验的方法以及应用方差比检验对随机游走假设进行检验，从而基本认定铜、 大
豆 、小麦期货市场是弱式有效的；另一方面，结合协积方法论证小麦期货市场和大
豆期货市场同样呈弱式有效市场状态。这些结果说明中国期货市场经过近几年的治
理整顿开始从无序走向初步规范化发展，表明中国期货市场能比较有效地对市场信
息做出反应，市场化程度较高，也进一步证实了我国期货市场对资源的合理配置及
其对经济发展所起的积极作用。
其次，对有效市场假设的理论内涵进行了更深入的探讨。对于任何一个金融市
场，有效市场假设都不能始终成立。必须承认市场在一定程度上是无效的，也就是
说，至少市场会偶然的失效。而且，正是这种偶然的暂时性失效为在市场进行套利
和成功的投机提供获取利益的机会。有效市场假设逻辑基础中存在着内在矛盾：市
场的有效性是依靠市场的套利和投机活动来建立的，而套利和投机活动是有成本的；
如果市场每时每刻都是有效的，则不会存在套利机会，投机活动也将是无利可图的，
套利和投机活动就会停止，而市场也就不能保持效率。即：经计量方法证明呈弱式
有效性的商品期货市场，必然会出现暂时性的失衡，也就是说市场不可能时时有效，
只能从总体上看是有效的。也就是说，投机者对信息变动的反映会导致暂时性的市
场失衡，但充分的套利行为这一市场自我纠正机制将使这种暂时性失衡回复到均衡。
再次，在EMH 假设的基础上讨论了期货价格的相关问题。商品期货价格是否是
未来现货价格的无偏估计，一直争议颇多。通过对郑麦和连豆协积方程的参数进行
长期无偏性假设检验，验证结论证实商品期货价格是未来现货价格的无偏估计。另
外，基于国外一些实证研究结论，发现期货价格与远期价格显著不同，笔者认为风
险管理制度也许是导致二者差别的重要原因。笔者以涨跌停板制度为例，通过构造
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II
一个较复杂的无套利投资组合，并结合以B－S 偏微分方程为基础的数理推导，以期
证明期货价格对持有成本理论价格的偏离。
再次，EMH 得到了资本资产定价理论（CAPM）的有力支持。现代金融经济学
的重要问题之一是权衡风险和预期收益的量化问题。虽然，人们普遍认为诸如股票
市场之类的风险投资其回报一般应高于无风险投资，然而，也只是在资本资产定价
模型创立以后，经济学家们才能够从数量上分析风险与其为承受风险而得到的回报
之间的关系。资本资产定价模型的前提是建立在资产的预期收益对于其市场投资组
合收益的方差为线性的关系上。CAPM 模型在马柯维茨提出的以方差作为风险度量
的基础上构建了一个风险与收益关系的模型，根据该模型，一个人如果获得了额外
的收益，并不能说明市场的无效，而可能是他承担了额外的风险。本文对中国期货
市场的效率作了深入研究基础上对无条件CAPM 模型进行了考证，发现我国期货市
场CAPM 模型并不适用。
最后，对我国期货市场风险管理体系的完善进行了深入探讨。中国期货市场经
过了十多年的发展，但是由于中国期货市场的监管体系不够健全，中国期货市场一
直未能充分发挥其套期保值和价格发现的功能。解决这一难题，需要政府监管和自
律管理这两个互补手段良性互动。另外，我国三级管理体系的各机构，都应该引入
风险量化机制来控制风险。通常，仅仅是量化风险的行动就足以驱使风险的减小。
近年来国外兴起一种金融风险管理工具VaR（风险估值模型），它不仅有助于信息披
露，也是一种比较好的风险控制工具。
关键词：有效市场假设 资本资产定价模型 期货市场 期货市场风险
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III
Abstract
As we know those three theories, including the efficient market hypothesis(EMH),
CAPM model and B-S Model for Option Pricing, are the bases of modern financial
analysis. In this paper, I analyses the Chinese futures markets’ efficiency and risk
measurement by econometrician and symbolic logic methods.
Firstly, I test the efficient market hypothesis. If prices follow a random walk model,
this implies informational efficiency. Since presence of a unit root is not a sufficient
condition for a random walk, we need to test for the presence of autocorrelation in residual.
At the same time, VR test is important because an important property of the random walk
hypothesis is that the variance of random walk increments should be a linear function of
time. MVR test provides a procedure for the multiple comparison of the set of variance
ratio estimates with unity. Furthermore, the use of cointegration technique to test
efficiency of futures markets proves that future spot and futures price are cointegrated.
The conclusions tell us the Chinese furures markets react more quickly to market
information than before and begin promote the economic development.
Secondly, I probe into the theoretics meaning of EMH. EMH won’t be always
efficient to a financial market. The financial market will be inefficacy to some extent.
However, the temporary inefficacy makes the arbitragers and investors gain. There are
inherent contradictions in EMH: the arbitragering and investing activities promote the
market efficient but all the activities are nor free.If the market is be efficient for ever, the
arbitragering and investing activities will disappear. The demonstrations tell us the
Chinese futures market is efficient, but the market cannot always be efficient.
Speculators may conduce the markets unbalance for a while. Sufficient arbitragers as a
self-determination mechanism will induce the markets to get back balance.
Thirdly, I study some questions about futures prices bases on EMH. Whether
commodity futures price is the unbiased estimator of future spot price or not is a disputed
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IV
question. The conclusions basis on the test about the wheat and bean cointegration
equations tell us the proposition is true. Some foreign research conclusions find futures
price is different from forward prices evidently. I approve price limits maybe one reason
by constructing a portfolio.
Fourthly, CAPM model which is consistent with EMH measures the relation of risk
and return. It is very important of the tradeoff between risk and expected return in modern
finance. The economists cannot dertermine the quantity relation of them until CAPM is
eslablished. The precondition of the model is being linearity casuality between the
expected return of an asset and variance of the market portfolio. CAPM model construct a
model bases on risk and returns, which proposes the excess returns maybe come from the
excess risk. I prove the unconditional CAPM model is not fit for Chinese futures markets
by statistical methods.
Fifthly, I propose some viewpoints about the Chinese risk management system.
Chinese futures markets have been development more than ten years. However, the
markets faultily bring into play the functions of expecting future spot price and hedge. To
deal with the problem it is nessary of government controlling and self-discipline.
Furthermore, the institutions of the third-class management system should introduce risk
measurement mechanism to control risk. We should pay more attention to how to
harmonize the relations of government wardship and self-discipline wardship and induce
them to control risk by the way of risk measurement and system innovation. VaR is good
to information disclosure and dismissing risk.
Keywords: efficient market hypothesis CAPM futures market risk of futures
market
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研
究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或
集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在
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日期： 年 月 日 日期： 年 月 日
本论文属于
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1
1 导论
1.1 我国期货市场目前存在的问题
我国期货市场经过这十几年的发展，尽管取得了一定的成绩，但是我们不能不
看到在这之中所出现的问题。这些都是由于我国发展期货市场是在不很成熟的情况
下开展的，各方（政府、期货交易所、期货经济公司、期货投资者）对期货在制度
建设、风险控制方面的认识理解不足，造成了在监管上的漏洞，使风险事件屡有发
生。中国期货市场目前主要存在如下几大问题：
1.1.1 市场操纵问题
商品期货市场的价格操纵是一个无法回避的难题。在许多成熟的期货市场仍然
存在着价格操纵，基于中国期货市场的现状，价格操纵也是不可避免的。受利益的
驱动，期货市场中不乏欲牟取暴利的投机者，采取散布谣言、联手做市、虚假交易、
买卖双方联手违约等不法手段企图垄断价格和操纵市场，从而损害其他投资者的利
益，影响期货交易的正常进行。
在我国期货市场发展的初期，因市场操纵引发的期市风险事件是频繁发生的，
现阶段风险事件有所减少。如：1995 年 11 月广联所的“釉米事件”、1996 年的“豆
粕系列逼仓事件”；1995 年的“327”国债风波；1995 年的苏州“红小豆 602 事件”；
1995 年的海南“棕搁油 M506 事件”以及 2003 年 8 月郑商所“硬麦 WT0309 合
约”连续11 个跌停板事件和 2002 年5 月大商所 A205 巨量交割等等均与市场操纵
有直接或间接的关系。
1）中国商品期货市场操纵行为表现
我国期货市场的操纵行为主要体现在四个方面：一是利用大户资金优势，进行
逼仓，获取超额利润。原因在于我国期货市场处在不成熟阶段，参与者还不广泛，
市场规模很小，流动性也较弱，现行期货市场制度也存在一些漏洞。二是利用合约
设计、交易交割制度不完善，进行操纵价格。在合约设计方面，交易交割制度方面，
以及头寸限制和实物交割的困难都为大户操纵市场提供了可乘之机。三是囤积操纵
者控制或支配可供交割的现货商品数量，垄断商品价格。囤积是商品期货与现货间
最常见之操纵行为。四是利用手中的权利或影响力，动用行政干预来操纵价格。
2）中国期货市场操纵行为的成因分析
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从以上对我国期货市场操纵行为的表现形式看，其造成我国期货市场进行价格
操纵的原因有以下几点：一是信息披露制度的不完善，造成信息不对称。价格操纵
者利用期货市场的隐蔽性，促使其在与对手信息不对称的情况下，提早建立了自己
操纵市场的大量头寸，进行价格操纵。二是套期保值不足，使市场缺乏与价格操纵
的校正力量。由于缺乏套利交易的有效制约，加上部分投机者的推动，操纵者在操
纵行情时不用顾忌市场通常对价格空间的制约，助长了操纵者操纵市场的愿望。三
是上市品种结构设置不合理，合约设计不完善。四是期货市场制度建设滞后，交易
所缺乏动态的风险监控、完善的保证金制度、大户申报制度、持仓限制等。
1.1.2 交割制度不完善
由于我国的期货市场是“新兴加转轨”的市场，既存在一些历史遗留下来的老问
题，也存在由于经验不足、在发展过程中产生的新问题。这些使得各交易所的交易
规则及实施细则还难以完全适应期货市场风险控制的要求。
1）保证金方面。保证金制度体现了期货交易特有的“杠杆效应”，决定了期货市
场的流动性和运行效率，同时也成为交易所控制期货交易风险的一种重要手段。目
前中国期货市场采用一种静态的保证金制度（即实行比例保证金制度）,这种制度对
控制期货市场整体风险起到积极作用,但由于没有根据市场实际风险进行计算与调整,
不利于提高交易者保证金的使用效率。它与市场实际风险不完全“对应”：当宏观经
济相对稳定，影响价格因素较少、价格波动较小时，或者对一些价格波动较小的品
种，保证金显得过高；当宏观经济发生较大变化，影响价格的因素较多、价格风险
较大时，或者对一些价格波动较大的品种，保证金常常显得不足。
2）持仓管理方面。根据《期货交易管理暂行条例》、《期货交易所管理办法》及
交易所相关制度规则，目前中国各期货交易所普遍采用以大户持仓报告制度和限仓
制度为主的持仓管理制度，从管理持仓的方面加强对市场风险的控制。目前国内期
货市场通过持仓管理控制风险方面还存在一些不足，较为突出的问题之一是持仓报
告和检查标准等规定较为宽松。
3）交割环节。交割是连接期货和现货两个市场的纽带、桥梁，其重要作用是不
容忽视的。尽管目前对交割环节的细则做了许多详尽的规定，但是仍然有不尽全面
的地方。某些规定对交易所赋予过大的权力，某些环节受人为因素影响，给交易所、
交割仓库留下了影响市场正常进行的空间。
1.1.3 套期保值交易严重不平衡
由于期货市场具有价格导向和风险转移的基本经济功能，所以它成为现代市场
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经济的重要组成部分。实际的运作表明，期货市场功能是否能正常发挥，套期保值
交易起着非常重要的作用。在我国，套期保值的交易失衡，已经阻碍到了期货市场
功能的发挥和期货市场的稳步发展。由于统计上的困难，暂时无法对国内三家期货
交易所的套期保值和投机的比例作精确的统计。但是从 2000 年度的上海期铜保值
交易量和年交易总量之比来分析，可得出卖出保值和投机的比例为 1：27，买入保
值和投机的比例为 1：82；从两者的保值量占年消费量来分析，卖出保值的比例为 36
％，买入保值的比例为 12％。由此，可以看出保值交易的绝对量还偏小，一方面参
与保值的生产、消费企业对其产量和消费量的保值还较低，另一方面，还有相当一
部分的生产、消费企业（尤其是后者）没有进入期货市场。
究其原因主要表现在主观认识和客观环境两个方面:
一是对套期保值的主观认识不足。问题集中反映在经纪公司和期货交易所中有
一部分决策者没有从战略的高度认识套期保值交易发展直接关系到期货市场的生死
存亡，没有把发挥套期保值的功能放在创立期货市场的始点和终点上。尽管目前各
交易所已经颁布了套期保值管理办法，但是对于套期保值者在实物交割、交易保证
金和手续费方面的优惠措施较少。另外，投机交易的过度，影响了入市会员和交易
者进行套期保值的积极性。这样的情况，其结果必然是期货价格严重偏离现货价格，
期货市场的功能无法正常有效地发挥。
二是套期保值的客观环境条件不足。1）中国期货市场上市的品种还只是少数，
缺乏为更多商品套期保值的环境。2）某些品种的市场容量过小，使得套期保值很难
有合适的运作空间。3）期货市场与现货市场关联性较差因而加大了套期保值的难度
和风险。4）在期货交易所指定的交易规则中，没有给套期保值者提供更多相应的优
惠和便利严重打击了保值者的积极性。5）交通运输不畅造成套期保值实践上的困难。
6）对套期保值的宣传不力，过于强调投机是期货市场的润滑剂，忽略了套期保值重
要功能的作用。
1.1.4 交易所风险预警制度不够完善
伴随着天然橡胶近三年的牛市行情，上海天然橡胶期货（以下简称：沪胶）迅
猛发展，2003 年沪胶的成交量与成交金额分别比 2002 年增长了 653%和 869%，
成为 2003 年世界上增长最快的期货品种之一，沪胶也在 2003 年成为国内期货市
场最具活力的期货品种，一度占据了国内整个期货市场 32.9%的市场份额。但辉煌
是短暂的，从 2003 年的顶峰到 2004 下半年的没落只一年不到的时间。事实上，
在往日的繁荣中已经孕育着危机。沪胶经历的多次风险事件，不能不是说一种征兆。
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如发生在 2004 年 4 月的多头弃盘及 0407 合约事件。在这次事件中，原沪胶
的主力多头不堪库存的压力开始翻空，连跌三个跌停板，希望能再次利用交易所的
规则出逃，与 03 年 4 月份的事件相似。但比 03 年的多头幸运的是，4 月 23 日
尾盘进入的新多资金（其主要席位集中在金牛期货、实达期货、上海东方这三家公
司）扮演了救市主的角色，让原主力多头顺利的出了场。在替交易所及原多头主力
解围后，新多资金同样面临着变现困局，不得不在 0407 与 0408 合约上进行软逼
仓。7、8 月要交割的现货达到近 20 万吨，多头差不多得动用近 30 个亿的资金。
如果多头无法筹集到足够的资金交割，可能会造成大量的违约，整个市场面临着巨
大的风险。最后，主力多头先是通过期转现，然后通过仓单质押的方式，期间虽然
有点风波，但还算比较平稳的完成了 0407 合约的交割，也让整个市场松了一口气。
在 2004 年 7 月 22 日，深圳证监局曾向其辖区内的期货公司发出过一份名为《关
于进一步规范市场行为，加强风险控制的紧急通知》，在通知中严厉批评了深圳某家
期货公司，该期货公司允许客户在仅有仓单质押，没有现金配比的情况下大量持有
多头头寸，进入交割期后，因客户无力及时足额交纳交割款，被交易所划走结算账
户的所有资金，造成整个公司交易被迫中断，使得部分客户无法提取保证金。事情
低调处理，也给违规公司留了后路。这样，0407 合约风波终于平息，并没有出现最
坏的情况。在这些风险事件中，虽然上海期货交易所事后都比较好的化解了风险，
但事前的风险预警制度明显不足。面对期货价格严重违背现货价格、不同合约极为
不合理的价差和巨额的交易所库存，上海期交所事先采取的风险控制措施少之又少，
依然沿用了老的风险控制管理规则。市场上也普遍怀疑交易所为了达到活跃市场的
目的有故意纵容沪胶主力操纵价格的嫌疑。应该说，在交易所洞察了主力多头逼仓
的企图之后，如果能果断的采取一些预先的风险控制措施，至少 4 月份的多头弃盘
事件是完全可以避免的。仅在 0407 合约完成交割后不久，上海期货交易所就在
2004 年 8 月份公布了新的风险控制管理规则，其中修改的内容总结了天胶的教训。
相比旧的规则中只注重事后处理，新规则更加注重了事前风险的预警，事中风险的
控制，并针对风险积聚的各个阶段采取不同措施。新规则的出台也标志着交易所在
监管思路和风险控制措施上一个很大的进步。
1.1.5 期货经纪公司存在较大的隐患
1998 年对期货交易所的规范与整顿，期货交易所通过取缔与合并后只剩下三个
交易所，期货市场结构趋于合理。但是，在期货市场中分担市场风险的期货经纪业，
却存在着风险隐患。
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1）期货经纪公司数量过多，分布严重失衡
目前在中国期货业协会注册的期货经纪公司会员共有 189 家，其中广东 26
家、上海 25 家、北京 20 家、江苏 12 家、辽宁 11 家、浙江 11 家、山东 10 家，
这 7 省市共计 114 家（约占 60％）。这些地区的经济都较发达，商业资本的流通
较快、且数量较大，这给期货经纪公司提供了一个良好的发展平台（资金的充足流
入、同时因中国期货市场的恢复性发展，其交易量逐渐放大）。而内陆地区由于信息
闭塞、意识与沿海差距较大，商业流通资本进入期货市场的较少，许多内陆期货经
纪公司因收入太低而不得不面临长期亏损。对于这种情况实在不利于我国期货市场
的发展，同时存在较大的风险隐患。
2）期货经纪公司存在金融风险
期货经纪公司为客户管理着交易保证金，具有准金融性质，其经济效益不佳可
能引发经纪公司打擦边球，挪用客户保证金、或用于弥补亏损及补充自有流动资金、
或参与其它项目投资追求效益、或者通过自营与大户联手操纵期货价格。在这种情
况下，当行情出现异常波动或投机方向错误造成更大的亏损时，必将导致严重的金
融风险。
3）期货经纪公司制度不完善，管理不严
随着证监会对期货经纪公司的治理整顿，期货经纪公司只能在规范下运作，各
种管理制度、交易制度应该越来越完善。但是，由于效益不佳，许多期货经纪公司
把主要精力用于开发客户，出现拉客户提成这种非正式从业人员的存在，这些人员
良萎不齐（专业素质一般较差），严重影响了期货经纪公司的信誉。同时，由于缺乏
专业人才对客户进行指导、培训，在对客户账户的管理中，缺乏风险控制，允许客
户透支交易，当出现风险后又强制平仓，造成了严重的后果。如前诉的天胶事件，
深圳某期货经纪公司允许客户在仅有仓单质押，没有现金配比的情况下大量持有多
头头寸，致使公司交易被迫中断，使得部分客户没有办法提取保证金，给投资者和
公司都带来了一定的损失和不良后果。
1.2 我国期货市场的制度性分析
按照新制度经济学的观点，金融市场反映的是人与人之间的关系，是一种制度
形式，而且金融市场创新也是一种制度现象。根据新制度经济学关于市场的定义，
期货市场也属于制度的范畴，这样就可以给期货市场下一个制度性的定义，即：期
货市场是一套有关期货交易的规则、惯例和组织安排，它通过提供这些规则和组织
安排界定交易主体在期货交易过程中的选择空间，约束和激励交易主体的交易行为，
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降低交易费用和市场竞争中不确定性引起的金融风险。由此，我国期货市场的发展
就是市场制度的引入与制度创新、变迁过程[1]。因此，要解决我国期货市场目前存在
的问题，应该从制度建设与完善方面着手分析。
1.2.1 期货市场的制度缺陷
虽然我国期货市场近年来有一定的恢复性增长，但是由于完善的市场制度规则
尚未建立起来，因而目前期货市场明显地存在诸多的制度方面的缺陷和阻碍：[2]
其一，规则缺陷。正式规则不足,机会主义行为较多，违规风险较高；非正式规
则缺乏约束，信用观念淡薄。正式规则和非正式规则是制度的主要组成部分。目前
我国期货市场的正式规则主要有一个“条例”、四个“办法”等，法规不够严密，部分条
目已不适应期货交易的需要，缺乏一套完整的市场运作制度。在非正式规则方面,我
国企业和居民信用观念普遍淡薄，对不讲信用行为在道德和意识形成领域缺乏有效
的约束。
其二，结构缺陷。市场主体不足，缺乏个人和专营机构；交易品种有限，产品
创新不足。我国期货市场主体存在这样一些问题：一是现货商直接进入期货市场特
别是农产品期货市场进行保值交易还不够广泛。二是主体结构单一，业务单一，规
模不大,实力不强。三是主体结构不合理。金融机构不能参与期货交易，各类基金不
能进入期货市场并且还没有期货投资基金[3]。我国期货市场当前面临的一个严重问题
就是品种匮乏，这使期货市场难以发挥其应有的作用。我国期货市场在规范整顿过
程中，上市品种由35 个减少到12 个，而实际上市交易的只有6 个，活跃的只有2
至3 个。
其三，功能缺陷。一方面,我国期货市场的套期保值力量严重短缺，期货市场的
供给先天不足；另一方面,发展初期期货市场过度投机盛行，而投机资金的逐利特点，
决定了其具有高度的不稳定性。这使得我国期货市场上大多数交易品种没能充分体
现价格发现功能，转移价格风险的功能更无从谈起。
其四，机制缺陷。期货品种的入市、退市机制不科学、不合理,期货交易所会员
制不完善等。1） 品种的上市:国际期货市场的成功经验告诉我们，一个成功的交易
品种是由市场自行选择、优胜劣汰的,交易所有权研究和决定上市品种并及时向监管
部门备案。但是我国期货市场的上市品种必须经过交易所、证监会和国务院层层上
报审批，既违背了市场的效率原则,又不利于培育和研发好的交易品种。2） 品种的
退市：品种的退市也是一个市场自然选择的过程,缺少人气、不受市场欢迎的品种自
然没有生长的土壤，迟早会自生自灭。期货价格短期的局部波动和偏离现货基础，
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不能视作一个期货品种本身的毛病而勒令其关停退市。3）就会员制交易所而言，其
交易手续费较低，能吸引更多的市场参与者，防止场外交易，会员制的非盈利性质
减少了交易所自身的道德风险和逆向选择，能减少期货制度变迁中的许多不利因素。
但是由于体制方面的原因,我国的会员制并不完整。一是会员资格在很大程度上仅代
表交易权利，在参与交易所的管理上还有很大的局限性；二是期货交易所存在着产
权关系不明晰，财力有限并抗风险能力不足，监管相对较严并缺乏创新动力和实力
等问题。
1.2.2 政府监管的制度缺陷
新加坡中航油事件给中国期货业发展带来极大的震动，有关期货市场的监管再
次引起国内期货界的重视和反思。较早的上海天胶期货由于巨量交割遗留大量现货
实质上是一颗即将引爆的炸弹。始于2001 年的中国期货市场恢复性增长让业界对中
国期货市场寄予较高的预期，而事实上存在的监管问题不容忽视。期货市场的健康
成长成为国家上下关注的话题。本文试图用制度经济学有关理论解释中国期货市场
的监管问题。
制度经济学认为，期货市场的产生是一种制度创新，而一种制度创新必须是在
其预期净收益大于预期净成本的条件下才能被创造出来。期货市场产生的根本原因
在于它有降低交易费用的功能。具体是通过降低契约成本与履约成本，降低信息成
本，减少风险成本，从而提高了市场的运行效率。制度一旦形成，若在给定的一般
条件下，不能给经济中任何个人或任何团体带来额外的收入，则这种制度安排就是
一种静止的状态。但这仅仅是一种理论的假定，制度不均衡才是永恒的、绝对的。
这种制度不均衡必将诱发制度变迁，而这种制度变迁就是制度的替代转换过程。
制度创新依照动力方式和过程的不同，可分为两种基本形式，即诱致性变迁和
强制性变迁，有时又详细称为需求诱致型和供给主导型[4]。依照动力源不同，可分为
市场自发推动型和政府主导驱使型。所谓需求诱致型表现为“由一个人或一群人在响
应获利机会时，自发倡导、组织和实现的” 自下而上的制度变迁，也就是说，制度
的重新安排是在单个行为主体为谋求在现存制度下得不到的利益而产生制度变迁的
需求所引发的。与此相对应，供给主导型则是由“政府法令引起的变迁”，它是一种
由上而下的制度变迁。在这种变迁中，国家的作用至关重要，我国期货市场的制度
变迁，带有明显的供给主导型特征。正是中国经济体制不断深化的改革导致了现有
制度外潜在收益的生成，为了获取这些潜在收益，国家政府和一些社会团体逐渐把
眼光聚焦到期货市场这种制度创新上来。基于此认识，我们不难理解，中国期货市
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场不论在制度建设的本身，还是在运行过程中，管理层对市场的行政性、政府性干
预都渗透着政府的意图，体现着政府的价值取向与宏观经济改革的偏好。政府主要
存在的监管问题有[5]：
1）非正规约束没有得到应有的重视，从而导致监管制度的适应性效率不高。中
国期货市场的监管制度从无到有，制度建设速度确实很快。在短短的十余年，监管
体系基本建成，我们许多监管制度的规定都已经达到了西方发达国家期货市场的规
范程度，并且在细节上也相当完善。但是，许多引进的监管制度和方法效果很差，
制度的适应性效率不高。因为引进的制度，往往是照办照抄，没有考虑到中国的国
情，没有考虑到制度实施过程中所面临的独特的非正规约束。因为制度变迁具有路
径依赖，所以作为人们在长期交往中无意识形成的、具有持久生命力并构成代代相
传的文化的一部分的非正规约束，对当期或未来的制度变迁将不可避免地施加影响。
无视或忽略这种影响都会导致制度设计和运行过程中出现偏差。中国期货市场十余
年监管经历从反面说明了非正规约束的重要性。
2）正规制度的变迁不及时，正规制度仍不足。在中国期货市场发展过程中，正
规制度建设滞后，在经历近10 年无明确目标和指导的茫然发展后，直至1999 年6
月2 日，中国才制定出第一部比较系统的《期货交易管理暂行条例》。在此之前，
中国期货市场基本靠临时文件救急。正规制度变迁的不及时使中国期货市场的演变，
无论从宏观看还是微观个体来看都付出了惨重的代价。虽然“条例”及其配套的4 个
管理办法的制定与实施为中国期货监管的规范化开了个头，但是期货监管体系是一
个庞杂的制度系统，除了对正式的“期货法”的需求，中国期货市场在市场监管细则
的制度建设方面还有许多工作要做，单纯的“条例”及其管理办法还是远远不够的。
3）制度变迁缺乏稳定性。中国期货市场虽然已产生了十余年，但期货市场仍停
留在“试点”的水平上，期货市场的自上而下的危机始终存在。制度经济学认为，当
一项制度安排的预期净收益超过预期成本时，一个社会内部就存在改变现有制度和
产权结构的企图。但是中国期货市场这种“去存”未定的不确定性增加了人们对制度
变迁的预期风险，人们对风险厌恶增大，制度变迁的外部诱因的影响减小。在这种
情况下，监管者拆东补西，朝令夕改，闹得期货市场参与者人人自危。中国期货市
场这种忽冷忽热、忽阴忽晴的发展在很大程度上与其监管制度缺乏稳定性有关。可
以预见，只要期货市场仍没有取得正式的“名分”，其制度变迁不稳定的风险总是存
在的。
4）强制性制度变迁为主，诱致性制度变迁太少。监管制度的安排以强制性制度
变迁方式为主。由于外部收益还不能形成足够强大的诱因来促使自愿性的制度安排
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创新，所以监管过程中诱致性制度变迁不足。现有的监管制度大部分都是由政府强
制安排的，与纯粹自愿的方式相比，强制性制度安排虽然能节约制度创新的组织和
实施成本，但是由于缺少一致同意基础，在实施过程中，被监管者常常阳奉阴违，
制度变迁的绩效大幅衰减。中国期货市场上某些风险和违规违法操作屡禁不止，很
大程度上是因为政府在安排制度变迁时没有考虑到期货市场参与各方的得失。人们
遵守制度安排的净收益往往小于违规操作的预期净收益，这使得强制性制度安排的
结果可能适得其反。相比较而言，诱致性制度安排虽然可能会在达成一致同意方面
花费较多成本，但从这种制度变迁中的利益是稳定的和可预期的，参与者的利益得
到了兼顾，从而制度的安排也是稳定的，实施效果偏差减小，监管成本随之降低。
当我们说一种制度是有效率的时候，是指一种制度“参与者的最大行为导致产出
的增加”；当我们说一种制度无效或缺乏效率的时候，是指一种制度下人们的最大化
行为“ 不能导致产出的增加”。本来，期货市场应该是一种有效率的制度，但是这种
效率能否在它的发展过程中充分发挥出来，很大程度上取决于它的市场化程度。不
过，我们在承认中国的期货制度表现为政府主导的供给型主客观性之外，也必须认
识到，这种制度安排，隐含了今后市场化进程中对原有的体制的“路径依赖”，即制
度的效应会随着制度的实施而递增并呈现自我强化的机制。由于政府的价值取向与
市场价值取向偏差的进一步发展，就会使得强制性制度变迁的低效因素成为制度创
新的阻力。极有意思的一个例证就是，中国的证券市场也是孕育于计划经济向市场
经济体制转换的土壤之中，以政府主导的强制型制度变迁也是它的必然选择。在今
天股市低迷的状态下，人们开始讨论股市为何开始失去吸引力，依照制度经济学的
分析方法，其原因就在于，在转轨经济中，国家信用在中国的证券市场中过度倾斜，
即“隐性担保契约”给市场参与主体带来了额外的利润，即由体制安排产生了“政策租
金”，从而导致了“寻租”现象的发生，进而使得中国证券市场深层制度弊端重重。其
中，一是产权制度不完善，产权不清；二是证券市场功能的体制错位；三是市场投
资主体的制度性缺失；四是公司法规结构的体制性障碍；五是资本功能的制度性残
缺。中国的期货市场尽管未达到此种程度，但由于两个市场的起始制度安排的共性，
较早引以为鉴，应该是一种明智的选择。
1.2.3 期货市场的制度创新与完善
由于现有的期货市场制度安排存在以下因素的限制：规模经济、外部性、厌恶
风险和市场失灵等,使得可能增加的潜在收入不能在现有制度结构内实现。因此，必
须选定新的制度安排，进行制度创新，设置新的游戏规则。为保持竞争力，市场必
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须能够跟上技术革新的步伐和客户需求的变化，而市场监管者则必须使他们的监管
体系尽可能简化，充分利用新技术提供的高效性手段，努力使监管规则更加适应现
代市场的需要。所以，为了适应新技术的发展和应用，期货市场监管应该具有一定
的灵活性。改善的制度建议如下：
1）专项法律制度。法律环境对期货市场的发展起着重要作用,决定着期货市场的
定位、规模、功能发挥和发展空间。我国现行的《期货交易管理暂行条例》及相关
管理办法具有诸多明显的限制性条款,其中部分内容已经与目前经济发展对期货市场
的需求不相适应，相当程度上制约了期货市场的发展，因此需要尽快进行修订和完
善。同时，需要加快立法进程，争取《期货法》早日出台，为期货市场的发展创造
适宜的法律环境，促进期货市场的可持续发展。规范发展尤为重要。期货市场的发
展是建立在现货市场充分发育的基础上，需要有与之相配套的一系列外部条件。而
目前中国经济体制改革中的许多深层次问题还没有到位，金融体制外贸体制的改革
还没有到位，人民币还没有实现自由兑换，国企产权关系没有理顺，国企参与期货
交易的许多法律、财务关系还没有解决。这种情况使期货市场的规范发展显得尤为
重要。监管部门应注重立法规范的作用，加快有关期货方面的法律建设步伐，使期
货市场在健全的法律规范下逐步发展。
2）市场主体培育制度。市场主体培育制度应突出以下几个方面：首先，培育综
合类期货公司。对期货公司实行分类管理，允许综合类期货公司发起设立基金管理
公司，推行管理账户、代客理财、转委托业务,开展自营业务，进行境外期货业务代
理试点等[6]。其次,鼓励现货相关行业企业入市。现货相关行业企业广泛参与期货交
易，对于增强期货市场所发现价格的有效性和应用性，在临近交割月实现期货市场
价格向现货市场价格的有效回归和趋同性,都是至关重要的。再次，适时设立期货基
金并允许金融机构入市。设立期货投资基金将在提高期货市场稳定性、扩大市场规
模和增强市场流动性方面发挥积极作用，也为中小投资者在期货市场提供高风险高
收益的投资渠道，有利于保护中小投资者利益。
3）市场品种创新制度。我国期货市场当前面临的一个严重问题就是品种匮乏，
这使期货市场难以发挥其应有的作用。为了解决这一问题，对于以发挥其应有的作
用。为了解决这一问题，对于农产品期货,应尽快推出玉米、大米、棉花、白糖、豆
油、油菜籽等关系国计民生的大宗商品；对于工业品期货，应加紧石油、黄金等能
源及矿产资源品种的研究开发；对于金融期货，应积极进行国债期货、股指期货以
及外汇期货的调研设计。
4）交易所体制创新制度。我国期货市场应根据发展情况，在进一步规范和完善
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会员制管理的同时，选择市场运行规范稳定并交易活跃的期货交易所，借鉴国际期
货市场成功经验进行公司化改造试点，在妥善处理盈利机制和一线监管关系的基础
上，积极探索期货交易所体制创新的有效途径，切实解决期货市场发展的根本问题[6]。
5）重视和发挥交易所、行业协会自律管理的作用。进一步健全和完善政府监管、
行业自律管理和交易自律管理的管理体制，逐步减弱政府监管的行政干预色彩。政
府应主要致力于创造一个良好的外部市场环境，使市场参与主体在有效竞争中，在
考虑到利益驱动和生存发展的条件下，发挥自我约束的主动性，从而降低监管成本，
减少监管套利的可能性。
6）风险防范制度。由于对风险的厌恶,影响了期货市场交易规模的发展，要促使
市场主体克服对风险的厌恶，就必须创新或引入防范和控制风险的制度，将市场风
险控制在最低，为市场主体提供足够的能够比较准确的评价风险的根据。
7）作为政府的监管，需要不断增强诱致型制度变迁，形成较大的外部收益，促
使自愿性的制度创新。具体措施包括，明晰期货交易所的产权制度；放宽期货公司
的经营范围；品种上市市场化选择；完整意义上的做市商制度的引入；金融期货品
种的逐步推出；政府及行业组织监管的合理定位等等。
1.3 相关理论综述
1.3.1 期货市场的效率
国内外有关期货市场效率研究的相关文献大致可以分为两类：一是把期货市场
效率等同于资本市场有效性，在此范畴下研究期货市场的效率问题；二是从经济学
中成本和收益的范畴来界定期货市场的效率问题。
有许多学者直接把关于资本市场效率研究的成果应用于期货市场效率问题的研
究。期货市场有效性假说已经为学术界和期货从业者所广泛关注，有大量的文献讨
论这一问题。按照市场有效性的分类，检验的方法也可以分为三大类:弱式效率检验、
半强效率检验和强式效率检验。直接套用资本市场效率的研究成果会忽视期货市场
与资本市场在功能和作用方面的区别，存在着严重的局限性。从市场功能的观点看，
资本市场的基本功能是实现资金在借贷者之间有效率地转移。期货市场属于衍生证
券市场，期货市场的基本功能是实现风险的转移(套期保值)和价格发现，而不是通过
期货市场直接实现资源配置。这种在功能上的区别造成上述研究难于全面反映期货
市场的效率。Colin A. Carter (1999)[7]回顾了有关商品期货研究的文献，认为现有的
文献过分强调技术问题，缺乏经济内涵。殷晓峰(2001) [8]从制度经济学的角度定义了
期货市场的效率。认为期货市场的效率取决于收益和成本之比。该界定的优点在于
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可以函盖期货市场的功能与作用，以及期货市场自身的风险性而带来的成本。
因此，我们认为有必要在更广泛的角度上理解期货市场的效率问题。期货市场
的效率不仅是指期货价格的配置效率和期货市场的运行效率，还可以体现为期货市
场的功能效率。期货市场的效率从静态上讲，就是在一定的运行成本之上，实现收
益的最大化。期货价格能够及时、全面地吸收市场信息，对风险进行合理的定价，
实现市场的配置效率;给定交易服务费用，投资者可以获得尽可能便宜的服务;应该能
够集中体现市场的功能和作用，反映期货市场对整个经济效率的贡献，反映自身的
负面影响。从动态上看，就是在实现配置效率、完善市场功能和充分发挥其作用的
前提下，不断地提高市场的运行效率，降低运行成本。
价格本身是资源配置的一种方式，期货市场所具有的价格发现功能可以改善现
货市场的价格质量，降低价格搜寻的成本，进而提高现货市场的资源配置效率。因
此，期货市场的价格发现效率具体表现为：1)价格预测效率。价格预测效率反映期货
价格预测的能力，即期货价格是未来现货价格的无偏估计。期货价格代表将来的现
货市场的价格的预测，有利于企业生产、库存管理有利于帮助现货市场实现一段时
期后的供求平衡。期货市场价格发现效率的检验就是通过数据分析来判断期货价格
是否为现货市场价格的一个无偏估计。2)信息效率。即期货市场价格对市场信息的处
理能力和对现货市场价格的指导作用。在成熟的期货市场上，期货价格能更有效率
地反映新的市场信息，进行有效的定价；期货市场所具有的一些特点使得期货价格
领先于现货市场的价格变化，这从另一个侧面反映了期货市场的信息效率。
期货市场的效率还可以体现为对现货市场风险的转移、配置。现货市场的风险
来源于价格的波动，因此，价格的波动变成经济活动的一种成本(风险)。价格风险会
影响企业生产的连续性。价格变动导致利润的波动，导致企业陷于财务困境。期货
市场可以转移不利的风险，诸如难以多样化的风险，不能通过多样化消除的系统风
险。企业风险的转移还会降低融资的风险，有利于降低公司融资成本，增加企业获
得资金的便于程度。因此，期货市场的效率在风险转移方面可以由套期保值的效率
来反映。当然，期货市场不是免费的午餐，它是有成本的。期货市场效率研究的另
一方面是研究它(波动性研究)对现货市场的影响，即是否促进现货市场价格的基本稳
定性。
1.3.2 有效市场假说的国内外研究综述
受牛顿经典物理学成就的影响，经济学家们将经济学看成类似于物理学那样的
一门精确的科学，金融学领域亦是如此。现代金融分析理论的建立和发展有三个里
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程碑：1）现代金融理论始于Markowitz(1959)[9]资产选择理论以及Sharpe(1964)[10]、
Lintner(1965)[11] 等人创立的资本资产定价模型（ Capital Asset Pricing
Model,CAPM）,CAPM 成了资产定价和度量风险的基本模型。2）1960 年Samuelson
(1965)[12]、Fama（1965）[13]的有效市场假设（Efficient Market Hipothysis）提出，认
为证券价格充分反映了市场信息，并遵循随机游走。3）对实践应用最重要的突破为
Black-Scholes(1972)[14]的期权定价模型（Model for Option Pricing），成为现代金融分
析的支柱，被广泛应用。从有效市场假说以及建立在此基础之上的金融分析理论来
看，金融变量遵循随机游走既是有效市场假说的结论也是金融分析理论的基础。而
对“获利”的定义倘若没有统一的界定，那么只要找到市场上有人利用新信息的到来
赚到了钱的例子便可以否认市场的有效性。在这一方面，EMH 得到了资本资产定价
理论（CAPM）的有力支持。
法玛（Fama）[13]于1965 年为有效市场理论作了总结，正式提出有效市场假说
EMH（Efficient Market Hypothesis），有效市场假说使得概率论在金融分析领域内有
了用武之地。长期以来，EMH 在金融学中占据着中心位置，从EMH 提出以后，每
年都有大量的论文讨论它。Fama 对有效市场的经典定义是：在一个有效的市场中，
证券价格总是充分地反映了已知的信息。Fama（1970）[15]曾说，EMH 使得所有基于
现有信息之上的交易策略想获得超过市场均衡所预期的利润的希望统统落空。在
EMH 发表的那段时间，大量的理论发展出来以说明有效市场假说之正确，同时也出
现了大量的实证研究，这些实证研究几乎全部都是支持EMH 的。可以说，整个现代
的金融体系，尤其是现代的证券分析体系都是建立在EMH 理论和实践的基础之上
的，EMH 的发源地芝加哥大学也仿佛成了当时金融理论的世界中心。
有效市场假说虽然没有断言市场必然是有效的，更没有说市场价格的必然运动
遵循随机游走（Random Walk），但是如果一个市场是无效的，那么可以肯定市场上
资产的价格决不会是随机游走。换句话说，如果市场价格被证明是随机游走，那么
这个市场也就是有效的。而现代的金融分析理论都是在马柯维茨的资产选择理论的
基础上建立起来的，所有的这些模型都是以方差作为风险的度量，并且假设标的资
产的价格运动符合高斯过程。其中主要的原因在于高斯分布在数学上比较好处理，
建立在高斯分布假设上的模型都可以找到简洁而优美的解，典型的代表如Black－
Scholes[14]的期权定价模型。如果标的资产的价格运动不符合高斯过程，那么，现代
金融分析模型所得出的结论就值得怀疑。所以，无论是研究模型的学者还是运用模
型的实践人员都希望资产的价格运动遵循随机游走。
对EMH的实证验证主要是针对弱式有效和半强式有效展开的。验证主要集中在
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几个方面：对证券价格运动的随机检验；考察市场对信息的到来是否产生迅速而又
准确的反映；考察如果没有信息到来时，市场价格是否有波动。许多早期研究的结
果基本支持期货市场有效性假设。在一个有效率的期货市场中，随时间变化的期货
价格呈现随机波动的特征，即期货价格反映了市场参与者可得到的所有信息，任何
期货市场的价格变化都与历史的价格变化无关。Working (1934) [16], Cowles an Jones
(1937) [17] , and Fama (1965) [13]等通过检验价格连续变化的相关系数是否为零的办法
来验证市场的效率。Fama (1976) [18] and Cornell (1977) [19] 证明期货价格变化服从随
机游走过程（random walk process），支持期货市场满足效率假说。Larson(1960) [20] 利
用1922－1931年和1949－1958年间美国玉米期货价格的日收盘价数据，根据序列相
关检验的方法研究了期货市场的有效性问题，结果表明玉米期货价格的变动不具相
关性。运用序列相关和游程检验等方法，Pretez(1975) [21]研究了悉尼期货交易所羊毛
期货市场，根据1966－1972年间的收盘价数据，检验的结果表明羊毛期货价格变动
不具相关性，即羊毛期货市场是弱式有效的。随着研究的深入，许多学者也发现了
一些期货市场非有效的证据。Stevenson and Bear (1970) [22] 依据1951－1968年间的数
据研究了美国玉米期货市场，他运用了序列相关和游程检验等不同的检验方法，虽
然没有找到期货价格波动具有相关性的强烈证据，但是他发现根据过滤法则可以取
得某些大的利润机会，认为应该拒绝随机波动的假设。Weston(1985) [23]使用游程检
验和光谱分析等方法研究了纽约金属交易所、温伯尼期货交易所和悉尼期货交易所
的黄金期货市场，发现黄金期货市场存在非有效性的因素。
国内学者对中国期货市场有效性的研究起步较早，但成果数量不多。徐剑刚
（1995）[24]最早使用序列相关检验和游程检验的方法研究了郑州商品交易所上市交
易的玉米、大豆和绿豆合约1994年9月份期货合约的历史价格数据，实证检验的结果
表明绿豆期货价格变动具有显著的相关性，玉米期货价格变动存在着相关性，而大
豆期货价格变动不具相关性。王志强、徐亚范和朱丽红（1998）[25]采用序列相关检
验方法和游程检验方法对大豆9605、大豆 9705、大豆 9805进行了检验，结果表明
市场价格波动服从随机游走过程，接受大连商品交易所市场是弱型有效的假设。商
如斌、伍旋（2000）[26]同样采用序列相关和游程检验方法研究了上海金属交易所的
铜、铝期货合约中1998年248个交易日的收盘价数据，实证的结果表明，铜、铝期货
价格前后不具有相关性,呈随机波动，即我国铜铝期货市场满足弱式有效市场假定。
然而侯晓鸿、曾继民和李一智（2000）[27]采用自相关系数研究了期货市场上的不同
合约，认为当前我国商品期货市场还未达到弱型有效的结论。但是，若期货价格序
列存在异方差和非正态分布特征，序列相关检验和协积检验是不可靠的，即使在自
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相关不显著的情形下，变量间仍然存在相关的可能。而游程检验作为非参数检验方
法，虽然不要求期货价格服从正态分布的假设，但它的统计检验势非常低。相比之
下，方差比方法则更为可靠，Lo & Mackinlay通过大量仿真试验得出结论：无论正态
和同方差条件成立如否，方差比方法均优于传统的检验方法。国内该方法的研究文
献较少，程希骏（2003）[28]对中国股市ST板快运用异方差情形下的方差比统计量来
检验第三类随机步游。在本文中，笔者则同时应用序列相关检验和协积检验，并结
合两种方差比统计量来检验第一类和第三类随机步游，同时应用多元方差比检验方
法对结论进一步进行分析。
1.3.3 关于资本资产定价模型的国内外研究综述
现代的金融分析理论都是在马柯维茨的资产选择理论的基础上建立起来的。
EMH 得到了资本资产定价理论（CAPM）的有力支持。金融学上对“获利”的定义为：
在不承担额外风险的情况下获得额外的收益。这一定义在实践中的困难在于对额外
风险的度量上。CAPM 模型则在马柯维茨提出的以方差作为风险度量的基础上构建
了一个风险与收益关系的模型，根据该模型，投资者要想在有效市场上获得额外的
收益，必须要承担额外的风险。这就说明，一个人如果获得了额外的收益，并不能
说明市场的无效，因为还有一种可能是他承担了额外的风险。
大量的文献表明自1960 年代财务模型发展以来，关于CAPM 的实证研究已经有
了很大进展。早期的实证研究大部分都是从正面进行的。比如，布莱克、杰森和斯
科尔斯（Black,Jensen and Scholes,1972）[29]，法马和麦克贝恩（Fama and MacBeth,
1973）[30]以及布鲁姆和弗兰德（Blume and Firend, 1973）[31]所报告的全部实证结果
都与市场组合均值一方差有效性是一致的。也有一些关于Sharpe-Lintner CAPM 的实
证结果，其中关于零贝塔组全均值收益的估计高于无风险收益的结论由Black 模型作
出了解释说明。在第四章对我国期货的实证的结果也证实了这一结论。
在1970 年代后期，有关CAPM 好的实证文献较少，然而却出现了所谓非常规性
研究文献。按照本章所讨论过的检验内容，非常规性可以被认为是公司的特征。利
用这种特征可以捆绑资产，使得包括切线组合在内的资产组合的事后夏普率比市场
组合的还要高。所以，从比较的角度看CAPM 的预测能力，公司特征对截面样本均
值收益提供的解释要比CAPM 的贝塔系数有力。
早期的非常规性研究内容包括市盈率作用和规模效应两个方面。巴苏（Basu，
1977）[32]第一次提出了市盈率作用。巴苏发现对以公司市盈率为基础形成的组合来
说，市场组合并不是以均值一方差有效出现的。低市盈率的公司具有较高的样本收
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益，而高市盈率的公司要比市场组合是均值方差有效的公司具有更低的收益。关于
规模效应，邦茨（Bonz,1981）[33]首先在文献中指出：当市场组合是均值一方差有效
的时候，市场资本化程度低的公司的样本均值收益要比预期的高。这两个非常规性
至少说明了低市赢率的公司大都是规律小的公司。
对于CAPM 在中国股票市场上的适用性问题，近年来国内一些学者陆续做了研
究。国内的有关研究主要围绕标准形式的CAPM 进行。杨朝军、邢靖(1998) [34]是国
内最早系统研究该问题的文献之一。其后还有陈小悦、孙爱军(2000) [35],陈浪男、屈
文洲(2000) [36]，阮涛、林少宫(2000) [37]和李和金、李湛(2000) [38]。从这些文献的研究
结果来看,在1999 年以前的中国股市,CAPM 基本上是不适用的,而且股票收益率与β
之间的关系随时期的不同而变化。但是,它们都没有单独研究零贝塔形式的CAPM(即
市场中不存在无风险资产时的CAPM)，现实的市场中可能并不存在无风险资产，尤
其是在现阶段的中国，投资者可以选择的投资机会极其有限，商业银行存款并不是
合适的无风险投资渠道，而国债多为中长期的,也不能代表无风险资产。这样，研究
零贝塔形式的CAPM 可能更加重要。因此在论文里笔者对标准形式的CAPM 模型和
零贝塔形式的CAPM 模型进行了对比研究。
1.4 选题的背景、目的与意义
1.4.1 选题的背景
期货市场在中国的发展经历了一个曲折的过程。
1985 年以后，国家放开各种所有制商业企业，允许商贩经营粮食，农产品现货
市场开始发育。多层次、多渠道、多形式、多经济成分的农产品现货市场流通体系，
对消化农民剩余产品、调节市场供求、促进农业生产起到了积极作用，为更高级的
市场组织形式的产生奠定了基础。在这一背景下，上一世纪90 年代初我国期货市场
建立。但它经历了不平常的发展道路，发生多起违规事件。我国的期货市场是一个
典型的政策推动型市场，期货市场是在政策的引导下发展，在发展过程中的问题和
混乱又引发新一轮的调控政策出台。在短期内，我国期货市场获得超常规发展必然
会积累一些问题。特别是，当时，市场的组织者缺乏对期货市场的深层次理解，忽
视期货交易中的金融风险，相当一批交易所的风险管理机制不完善，在交易制度存
在漏洞的情况下，必然为日后的市场风险事件埋下隐患。期货市场后来的实践证明，
我国期货市场存在问题主要是交易所管理混乱，过度追求盈利而忽视市场风险管理，
会员制没有落实，期货经纪公司过多，存在过度竞争现象。少数大户操纵市场，期
货交易秩序受到严重的干扰，并且酿成一系列恶性期货事件。另外，期货市场为少
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数人利用，成为化公为私的工具，还出现大量港台不法商人进人大陆进行期货诈骗
活动的问题，给当时的社会稳定带来负面影响。
市场的盲目发展引起政府和业内人士的高度重视，为了控制期货交易中的风险，
整顿首要的任务是规范期货经纪公司的国际期货交易。整顿的核心是减少上市交易
的品种，合并期货交易所，规范期货经纪业。通过严厉限制期货市场发展的方式达
到控制期货市场风险的目的。这次对与国内期货市场的整顿到1998 年才基本完成，
整顿工作主要体现在一下几个方面：确立期货市场管理的指导原则；清理上市交易
的品种和期货交易所；大力整顿期货经纪业进行；强化监管体制，完善期货法规体
系。经过连续几年的治理整顿，为期货业的规范发展奠定了基础，期货行业逐步迎
来发展的第二个“春天”。主要表现为：三大期货交易所于1999 年底基本完成改制，
重新修订了一系列规则系列，交易所的管理日趋规范、成熟。众多经纪公司增资扩
股，经济实力、抗风险能力大大增强，使经纪公司正在由幼稚走向成熟；全行业的
从业人员素质有了很大提高。尤其自1998 年下半年以来，为了配合国家宏观政策的
调整，国家再次缩小期货交易所试点范围，仅保留了3 家期货交易所，以继续探索
期货交易，特别是农产品期货在我国的发展道路。众所周知，传统的期货理论研究
早已表明，期货市场的演变是沿着：“标准化现货市场---活跃的远期市场---成熟的期
货市场”三阶段进行，标准化现货市场对期货市场的发育至关重要，但能否出现跳跃
式模式，却是一个难以解答的问题。
期货市场是目前人类历史上运行效率较高交易的制度，但并非一旦建立期货制
度就能保证其健康良性和高效地运行。中国期货市场已经运作了近十七年的时间，
我们知道并非只要引入了在其它国家比较高效的交易制度就能促进市场交易的效
率，因为制度是否能成功的移植，除了其比较完善的内核制度外，其配套的外部制
度环境也有非常重大的影响。在我国学术界从期货市场的建立开始就一直很重视期
货制度移植的问题，但是大多数初期的关于我国期货市场的研究都着重于建立期货
市场的可行性的研究，由于没有期货市场的运行数据的积累，许多结论和推断都是
基于其它国家期货市场的数据或者假定的基础得出的。
从1998 年整顿后至今已过去了8 个年头，我国期货制度是否有效运行及其还存
在哪些缺陷，是大家极为关心的问题。在本篇论文里，笔者试图对如下问题进行探
讨，一是处于经济转轨时期、由政府推动完成和发展的中国期货市场，在由中国证
监会、期货业协会和期货交易所组成的三级管理体系下，是否在转移风险、确定未
来现货市场价格和传递市场消息方面发挥了其应有的功能，我们将从EMH 实证方面
寻求答案；二是随着我国商品期货新品种的不断增加，发展速度的不断加快，中国
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期货市场管理体系如何在法制环境不完善、投资者法律意识相对薄弱的情形下，建
立一个相对完善的风险控制系统和法律体系，我们将从政府监管的制度创新和自律
监管的国外经验借鉴两个方面来深入研究。
1.4.2 选题意义
本选题的意义在于：
1）丰富期货的理论研究，满足实践的需要。广大投资者和管理者都非常关注期
货市场的效率和风险问题。但国内对期货市场效率和风险问题的研究很少，大部分
停留在理论的分析上，实证的研究就更少，满足不了期货市场发展的需要。
2）借鉴国外的理论和研究成果。在国外，有关期货市场效率和风险的研究非常
丰富，不仅研究的范围十分广泛，而且研究也颇有深度。中国的期货市场借鉴国外
在期货研究方面的成果，无疑在理论和实践方面都有积极的指导意义。
3）理论联系实际，研究中国期货市场的效率和风险问题。如何正确评价我国的
期货市场？如何利用已有的理论来指导期货市场的发展？这些问题都关系着我国期
货市场的前途和命运，成为理论界与实践工作者都要回答的重要问题。
1.5 研究思路与创新
1.5.1 研究思路
1）期货市场有效市场假设研究
笔者应用多种方法有效市场假设进行检验，检验结论说明中国期货市场经过近
几年的治理整顿开始从无序走向初步规范化发展，表明中国期货市场能比较有效地
对市场信息做出反应，市场化程度较高，也进一步证实了我国期货市场对资源的合
理配置及其对经济发展所起的积极作用。另外，在此基础上，对有效市场假设的理
论内涵进行了更深入的探讨，即：经计量方法证明呈弱式有效性的商品期货市场，
必然会出现暂时性的失衡，也就是说市场不可能时时有效，只能从总体上看是有效
的。也就是说，投机者对信息变动的反映会导致暂时性的市场失衡，但充分的套利
行为这一市场自我纠正机制将使这种暂时性失衡回复到均衡。
2）期货市场资本资产定价模型研究
EMH 得到了资本资产定价理论（CAPM）的有力支持。CAPM 模型在马柯维茨
提出的以方差作为风险度量的基础上构建了一个风险与收益关系的模型，根据该模
型，投资者要想在有效市场上获得额外的收益，必须要承担额外的风险。这就说明，
一个人如果获得了额外的收益，并不能说明市场的无效，因为还有一种可能是他承
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19
担了额外的风险。权衡风险和预期收益的量化问题是现代金融经济学的重要问题之
一。本文就在上述思路指导下，对中国期货市场的效率作了深入研究基础上对无条
件CAPM 模型进行了考证。
3）期货市场的风险管理体系的研究
中国期货市场经过了十多年的发展，但是由于中国期货市场的监管体系不够健
全，中国期货市场一直未能充分发挥其套期保值和价格发现的功能。因此在未来我
国期货市场管理体系中，如何使得政府监管和自律管理作为两个互补的手段，相互
依存、良性互动，是我国期货业面临的一大难题。本章对这一问题进行了深入分析。
另外，我国三级管理体系的个机构，都应该引入风险量化机制来控制风险。通常，
仅仅是量化风险的行动就足以驱使风险的减小。本文对近年来国外兴起的一种金融
风险管理工具VaR（风险估值模型）进行了介绍。VaR 有助于信息披露，也是一种
比较好的风险控制工具。
1.5.2 研究的创新点
1）本文对我国的期货市场进行了相对系统的计量实证方面的研究。包括：应用
协积与方差比方法对EMH 假设的实证；应用７种不同的统计量对无条件CAPM 模
型的检验。
2）本文对涨跌停板制度对价格的影响进行了讨论。通过构造一个较复杂的跨期
无套利投资组合，并结合B－S 偏微分方程的数理证明，以期证明涨跌停板制度导致
期货价格对持有成本理论价格的偏离。
3）本文对现货数据的处理较为特别。一般人们直接通过市场来选取现货数据。
但笔者考虑到：由于在期货合约到期日，期货价格在无套利机制的作用下，一定会
向现货价格完全收敛。因此，选择到期日时的商品期货价格是有其理论依据的。
4）本文提出政府和机构应引入Var 作为风险控制工具。国外部分国家已明文规
定金融机构应公开自己的 Var 值。我国政府和机构也应该将风险量化机制引入期货
市场管理体系来控制风险。
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20
2 期货市场有效性理论与实证检验
国外对市场效率的研究集中在市场有效性的研究上，大量的文献是有关分析和
检验市场有效性的问题。期货市场有效性理论包含了非常丰富的内容，相关的研究
文献浩如烟海。期货市场有效性关系着期货市场吸收信息的速度与广度，是期货市
场价格效率的基础。借鉴国外在期货效率研究方面的成果，无疑在理论和实践方面
都有积极的指导意义。本章首先介绍有关期货市场有效性理论与实证的研究成果，
然后介绍相关的计量模型，最后在实证基础上得出相关结论.
2.1 方差比与有效市场理论
2.1.1 文献综述
有效市场假设的起源可以追溯到巴彻利尔[39]（Bachelier,1900）最早在理论上作
出的贡献和科尔斯[40]（Cowles,1933）的实证研究。经济学的现代理论是从萨缪尔森
[12]（Samuelson,1965）开始的，他认为，在信息有效的市场，如果可以合理的预期价
格变动，即如果价格变动将所有市场参与者的期望和信息完全结合在一起，那么价
格变动就是无法预测的。法马[15]（Fama,1970）在他的传统调查中总结对这一观点，
即在一个市场上，如果价格总是完全反映所有信息，就称这个市场是有效率的。法
马[13]（Fama,1965）于1965 年正式提出市场有效性假说。在这个假说下，有效金融
市场被定义为市场价格对新生信息的充分正确反映，表现为价格的不可预测性，并
根据信息内容的不同将市场分为弱式、半强式和强式有效市场。这一定义蕴涵着[41]：
1)金融价格的波动正是市场有效的证据，因为新信息的不断出现；2)市场有效性假说
认为，在一个有效市场内价格的变化是随机和独立变化的；3)从微观上讲，市场有效
程度是投资策略的依据，市场愈无效，即信息愈不对称，利润的机会愈大。市场有
效性假说的实证含义主要集中在对金融市场弱式有效性假设和半强式有效性假设的
验证上。本文试图对中国期货市场的弱式有效性假设进行验证。
人们关心金融资产价格的可预测性胜于关心市场的有效性。如果金融资产价格
具有一定的趋势性，或者说价格之间在时间上存在一定的关联的话，那么可借此获
得利润，鞅模型与随机游走假设都表明价格的不可预测。通常人们选择随机游走模
型来考察市场有效性假设。若金融价格遵循随机游走，那么这蕴涵着市场有效；但
是，逆命题不一定成立。Campbell、Lo 和MacKinlay（1997）根据随机扰动项的属
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21
性把不同的随机步游（random walk）模型分为三类[42]：
1)随机步游1：增量独立同分布。增量独立同分布情形假定收益序列由以下随机
过程给出：
t t t P = μ + P +ε −1 t
ε - iid （2.1）
t ε
满足独立同分布，独立不仅意味着任何增量t
ε 间是互不相关，而且任何关于
增量的非线性函数也不相关。
2)随机步游2：独立增量。要求某一随机变量在很长的一段时间里保持相同的分
布，这在现实世界中，尤其是金融市场中很难得到满足，而且也不是不合理的。放
宽同分布的假定，也就是t
ε 独立但不同分布，将使随机步游模型更符合现实。
3)第三类随机步游：增量不相关。从市场有效的角度来看，只要增量t
ε 互不相关，
价格就不可预测，所以在第二类随机步游的基础上进一步放宽t
ε 独立的假定而只要
求t
ε 不相关，并不影响EMH 的检验。
在早期市场有效性的研究中，为使有效性的含义能用公式表述并被实证检验，
Fama 用上述第一种形式的随机游走表述弱式有效。Fama 将弱式有效性与随机游走
联系起来，主要出于两种考虑：一是利用随机游走模型可对有效市场假说进行实证
检验，二是线性、同分布的随机过程有许多标准模型、成熟的参数估计方法及良好
的理论结论，使实证研究简单、便利。但随着实证研究的深入，人们逐步认识到收
益率序列呈现明显的高峰度和非独立性特征，收益率序列的线性、同分布假设不成
立，因此，上世纪80 年代后期的研究集中讨论了非线性下的随机游走检验，即第三
种形式的随机游走。国内学者对中国期货市场有效性的研究起步较早，但成果数量
不多。徐剑刚[24]（1995）、王志强[25]（1998）、商如兵[26]（2000）运用序列相关和游
程检验方法对随机步游1 进行检验，严太华[43]（1999）则利用期现货价格的协积关
系进行市场有效性分析。但正如前文所述，若期货价格序列存在异方差和非正态分
布特征，序列相关检验和协积检验是不可靠的，即使在自相关不显著的情形下，变
量间仍然存在相关的可能。而游程检验作为非参数检验方法，虽然不要求期货价格
服从正态分布的假设，但它的统计检验势非常低。相比之下，方差比方法更为可靠，
Lo & Mackinlay 通过大量仿真试验得出结论：无论正态和同方差条件成立如否，方
差比方法均优于传统的检验方法。国内该方法的研究文献较少，程希骏[28]（2003）
对中国股市ST 板快运用异方差情形下的方差比统计量来检验第三类随机步游。在本
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22
文中，笔者则同时应用两种方差比统计量来检验第一类和第三类随机步游，并应用
多元方差比检验方法对结论进一步进行分析。
2.1.2 资料的选取
近期的研究关注于利用长线收益的性质检验随机漫游假设，长线收益比其相应
的短线收益具有更多的信息。长线收益通常选用5 至10 年的收益。考虑到我国期货
市场在开办初期期货交易投机过度，期货价格信息严重失真，并且早期的现货价格
数据无法获得，而近年来交易相对活跃的期货品种包括上海期货交易所的铜，郑州
商品交易所的小麦，大连商品交易所的大豆，因此，本文研究这三家期货交易所的
铜、小麦和大豆这三个期货品种，时间跨度为 1998 年1 月5 日至2004 年9 月17 日。
连续的期货价格序列的产生办法如下。对于大豆合约和小麦合约，选取最近期
月份的期货合约作为代表，在最近期期货合约进入交割月后，选取下一个最近期期
货合约，从而产生连续的期货价格序列。而对于铜期货合约，则选取的是距离目前
四个月以后交割的那份合约。所有合约均选取收盘价。举例如下。1998 年1 月和2
月期间的小麦或大豆，选取9803 合约的收盘价，1998 年3 月和4 月期间的小麦或大
豆，选取9805 合约的收盘价；而1998 年1 月的铜则选取9804 合约的收盘价。
在金融研究中主要关心收益而不是价格，而计算资产收益的方法通常是连续复
合法。资产的连续复合收益或对数收益t r 被定义为总收益（1+ t R ）的自然对数。
1
1
log(1 ) log −
−
≡ + = = − t t
t
t
t t p p
P
P
r R （2.2）
其中， t t p ≡ log P。
因此，对前面的连续的期货价格序列取对数，所生成的对数期货价格序列成为
下一步应用EVIEWS4.1 对数据进行处理的基础。
2.1.3 随机游走假设的检验
通常人们选择随机游走模型来考察市场有效性假设。早期对随机游走的假设很
大程度上都是检验RW1 和RW2，这些检验现在大部分已成为历史。若金融价格遵循
随机游走，那么这蕴涵着市场弱式有效；更进一步，市场弱式有效则蕴涵着现期价
格（或回报）不能用过去的变化来预测。但是，这两个命题的逆命题并不一定成立。
根据这两个命题的含义，选择单位根检验，自相关检验，方差比检验来对随机游走
假设进行检验。
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23
1） 对数价格序列的单位根检验
单位根检验的思想如下。经济时间序列数据常呈现明显的时间趋势，但仅从图
像上是无法确定数据是由带趋势的稳定过程，还是由带常数项的单位根过程产生的
[43]。若对带趋势的稳定过程
t t y = c + rt + u （2.3）
中的参数c 和r 作t-检验，即使数据不是由（2.3）产生的，而是由带参数项的
单位根过程产生的，t 统计量仍会呈显著性，但由此决定选取（2.3）作为描述数据的
模型却是错误的。正确的方法是在经检验时间趋势之前，先确定在时间序列中是否
存在单位根。只有在单位根假设被拒绝后，才采用模型（2.3），并对其中的参数作假
设检验。因此，单位根检验不仅能区分经济时间序列数据的DGP 是否为平稳过程或
为单位根过程，也能从非平稳时间序列中区分趋势平稳过程和单位根过程。单位根
检验假定至多只有一个单位根。
随机漫游过程是非平稳的，非平稳性是随机漫游过程的必要条件，而且，一个
随机漫游时间序列的一阶差分是平稳的。因此，单位根检验是随机漫游过程的必要
条件。应用单位根检验可以检测时间序列数据的数据生成过程是否有且只有一个单
位根：若命题不满足，我们可以推断随机游走假设不成立，即金融市场不是弱式有
效的；若命题满足，我们进行下面的自相关检验。
对前面三个期货价格序列的对数t p 进行ADF 检验，发现无论是改变模型的设
定，还是改变滞后阶的选取，都不影响结论的一致性，即这三个时间序列均为I（1）
过程。我们又对这三个时间序列应用非参数检验（Philips-Perron 检验）来进一步对
这一结论进行确认。在临界值5%的显著性水平下，运行结果现在整理如下表2.1
表2.1 变量的单位根检验
变量 ADF 临界值 结论 PP 结论
(铜) t p ADF(4)=-0.9217 -3.4151 I(1) -0.9036 I(1)
(豆) t p ADF(4)=-2.2009 -3.4151 I(1) -2.1569 I(1)
(麦) t p ADF(4)=-1.7897 -3.4151 I(1) -1.8384 I(1)
2）随机游走增量的自相关检验
这一方法是对价格变化的序列相关性进行检验。这是因为在随机游走虚拟假设
下增量或序列各水平的一阶差分对任意时点的前置和后滞都是不相关的。对于单个
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时间序列，随机漫游假设最直接与直观的检验是检查其序列相关性，即同一序列在
不同时点上的两个观察值间的相关性。由于单位根的存在并不是证明随机漫游假设
的充分条件，因此，我们需要检验残差序列自相关的存在性[44]。如果检验结果为显
著自相关，那么意味着价格变化彼此不独立，因而价格可以被预测。因此，为检验
价格序列是否独立，我们需要对随机漫游增量进行自相关检验。
自相关检验思想如下。自相关检验要求随机漫游的新生量为严格白噪声，它不
需要一个明确的备择假设，从而它可被当作诊断性检验，并且在范围广泛的备择假
设下，它对原假设具有一定的势。因为RW1 意味着全部的自相关系数皆为零，检验
RW1 有一个非常有力的统计量，便是由Box 和Pierce 提出的Q 统计量，及它的一个
变种是Lijung 和Box 提出的LB 统计量，后者比前者有着功效更大的小样本性质，
通常用后者来检验序列的自相关性。在期货价格服从随机步游的零假设下，Q 统计
量服从(m) 2 χ 分布，若期货价格序列任意滞后期的自相关和偏相关系数与0 无显著差
异，Q 统计量也不显著地异于0；否则，若Q 统计量显著地异于0，则表明期货价格
序列存在自相关。
对前面三个期货价格序列的对数t p 的一阶差分（即连续复合收益或对数收益序
列t r ）进行自相关检验，发现这三个时间序列基于对应m 期滞后的Q 统计量均是不
显著的，因此结论是三个连续复合收益序列均是不相关的，即全部k
ρ 为零，故不能
拒绝RW1 虚拟假设。需要注意的是Q统计量的最大滞后阶数m 的选取。一般m 取




10
n 或n （ n 为样本量，括号表示取整运算）。通常以后一种方法选取 m 。将
EVIEWS 运算结果整理，列表2.2 如下：
表2.2 变量的自相关检验
变量 滞后阶m LB Q 统计量 相伴概率p 结论
(铜) t r 40 44.479 0.289 接受0 H
(豆) t r 40 34.859 0.701 接受0 H
(麦) t r 39 45.972 0.206 接受0 H
3）随机游走增量的方差比检验
所有三种随机漫游假定的一个重要性质是随机漫游增量的方差应该是时间段的
线性函数，因此，随机漫游模型的似真性可通过将q 期的连续组合收益的方差比q
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倍的单期收益的方差，若随机漫游假定假设为真，这些数值在统计上应与1 没什么
差异。运用蒙特卡罗模拟，罗和麦金雷证实：无论在同方差增量情形下还是在异方
差增量情形下，方差比检验均比Box-Pierce 和Ljung-Box 的自相关检验更可靠。q 期
方差比统计量VR(q)满足下列关系式：
( ) [ ]
[ ] 1 2 (1 ) ( )
( ) 1
1
k
q
k
q Var r
Var r q
VR q
q
t k
t ρ Σ−
=
= + −
⋅
≡ (2.4)
其中， 1 1 ( ) ... − − − = + + + t t t t k r k r r r 且ρ(k)为{ } t r 的第k 阶自相关系数。此式表明
VR(q)是典型的序列{ } t r 前k-1 个自相关系数的线性组合，并具有线性衰减权数。在
RW1 下，(2.4)式表明对一切q 有VR(q)=1，因为在此情形下有ρ(k)=0，这里，k>1。
而且，即使在RW2 和RW3 下，VR(q)必须仍然等于1，只要t r 的方差有限且平均方
差收敛到一个有限正数。
情形一：同方差增量情形下的方差比统计量[42]
RW1 假定下原假设： ε H r = u +ε 0: t ε (0 σ 2 ) ε IIDN ，
对应方差比统计量为：
( ) 2
2
σ
σ VR q = q (2.5)
其中
[ ]
2
1
1
2
1
1 Σ=
− − −
−
=
nq
k
k k p p
nq
σ μ􀀇 （2.6）
[ ] Σ=
− = − −
nq
k q
q k k q p p q
m
σ 2 1 μ􀀇 2
（2.7）
( 1)(1 )
nq
m = q nq − q + − q （2.8）
Lo 和MacKinlay（1988）证明了它渐进服从以下分布：
( ) )
3
( ) 1 ~ (0, 2(2 1)( 1)
q
nq VR q N q q
a − −
− (2.9)
标准化得
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2
1
)
3
(2(2 1)( 1
( ( ) 1)
( )
q
q q
nq VR q
q
− −
−
ϕ = (2.10)
根据ϕ (q)的值就可以进行随机步游检验，例如若ϕ (q)超过[-1.96，1.96]，则在
95％的置信水平上拒绝t p 为随机步游的假设。
情形二：异方差增量情形下的方差比统计量[42]
RW3 假定下原假设假定t p 具有不相关的增量，但又允许较一般形式的异方差，
包括确定性的方差变化以及恩格尔的ARCH 过程。在异方差的情况下，Lo 和
MacKinlay（1988）证明在样本容量无穷大时，VR(q)仍在概率上趋近于1。此时，运
用如下标准正态统计量，即
~ (0,1)
( ( ) 1)
( ) N
nq VR q
q
a
q θ
ψ 􀀇
−
= (2.11)
其中
Σ−
=
= −
1
1
4 (1 )2
q
k
q q k
k δ θ
􀀇
(2.12)
[ ][ ]
[ ]
2
1
2
1
1
2
1
2
1
  
  
− −
− − − −
=
Σ
Σ
=
−
= +
− − − −
nq
k
k k
nq
k j
k k k j k j
k
p p
p p u p p
μ
μ
δ
􀀇
􀀇
(2.13)
这样，根据q θˆ 构造的标准正态统计量ψ (q)就能用于检验第三类随机步游。根据
ψ (q)的值就可以进行随机步游检验，例如若ψ (q)超过[-1.96，1.96]，则在95％的置
信水平上拒绝t p 为随机步游的假设。
4）方差比检验结论及分析
这里，需要注意的是最大滞后阶 q 的选取。在长线收益推断时，当时段q 与全
部时间跨度T=nq 相比较大时，即当q/T 不近于零时，方差比检验功效极小，通常用
于推断的渐近近似就失败了。这里，考虑到三个时间序列的样本数据大约为1600 左
右，我们将q 选的最大滞后阶16。
对前面三个期货价格序列的对数t p 应用EVIEWS，通过编程运算同方差增量情
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27
形下的标准方差比统计量和异方差增量情形下的标准方差比统计量，发现在两种虚
拟假设下铜和大豆期货市场的标准方差比数值在95％的置信水平上与1没什么差异，
因此，不能拒绝随机漫游虚拟假设；而小麦期货市场滞后阶为2 时标准方差比统计
量超出5%显著性水平下的临界值外，其他值均落在接受域内，因此，似乎应拒绝随
机漫游虚拟假设。运算结果如下表2.3。
真的应拒绝小麦期货市场随机漫游虚拟假设吗？随机漫游虚拟假设要求对于所
有的q 而言方差比应为1；只要存在有某一q 的方差比不为1,就应拒绝随机漫游虚拟
假设。但Chow 和Denning(1993)提供了检验一套方差比同时为1 的一个方法，这一
方法相对LO 和Mackinlay 的方法而言，降低了犯第一类错误的概率[45]。比如说统计
量ψ (q)，对应于它的一套数目为m 的检验统计量即{ (q )i m} ψ i = 1,2,􀀢 ，如果其中有
一个统计量显著异于1，随机漫游虚拟假设就被拒绝。因而仅仅这套检验统计量绝对
值的最大值被考虑。MVR 检验的核心基于如下结论
PR[max(ψ ( ), ,ψ ( ))≤ (α ; ; )]≥ 1−α 1 q q SMM m T 􀀢 m (2.14)
这里，SMM(α;m;T)是学生最大模分布，α 为分位点，m 为方差比数目，样本容
量t 为自由度。
渐进的有如下关系式
* / 2 lim ( ; ; ) α SMM α m T Z T = →∞ （2.15）
其中，
α ∗ / 2 Z 是标准正态分布，α * = 1− (1−α )1/ m。这里，临界值应用公式（2.15）
计算。若统计量绝对值的最大值，比如是* ( )
i Z q ，超出SMM 临界值, 随机漫游虚拟
假设被拒绝。因为m 取值越大，在5%显著性水平下对应临界值越大，犯第二类错误
的概率也就越大。因此，笔者按稳健做法取m 为4,q 则分别为2、4、8、16,在5%显
著性水平下对应临界值为2.49 而不再是1.96，现在可以看到，当q 为2 时，同方差
增量情形下的方差比统计量仍然超出临界值，但异方差增量情形下的方差比统计量
却在接受域内，因此，从稳健的角度来看，小麦期货市场是弱式有效的。
表2.3 变量的方差比检验
滞后阶 ϕ (q)
(铜)
ψ (q)
(铜)
ϕ (q)
(豆)
ψ (q)
(豆)
ϕ (q)
(麦)
ψ (q)
(麦)
2 -0.4620777 -0.3843394 -1.181144 -1.009487 -2.8296744* -2.0754325*
4 -0.0158357 -0.013164 -0.2768376 -0.251104 -1.7054177 -1.4266884
8 0.3347005 0.2764646 1.0859495 1.0532564 -1.4412594 -1.3913461
16 1.2152467 1.0000612 1.2075813 1.2289504 -0.8088642 -0.8470394
注：检验统计量打上星号(*)表明在5%显著性水平下方差比在统计上显著异于1。
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2.1.4 实证结论
我国期货市场是一个快速发展的新兴市场，在国际期货市场上的影响力正逐步
增大，但目前对我国期货市场的理论研究相对薄弱。本文以三大交易所各自的主打
品种为研究对象，以单位根结合自相关检验的方法对随机游走假设进行检验，得出
的结论和用方差比检验对随机游走假设进行检验得出的结论是一致的，因此可以基
本认定铜、大豆、小麦期货市场是弱式有效的[46]。这一结果说明中国期货市场经过
近几年的治理整顿开始从无序走向初步规范化发展，表明中国期货市场能比较有效
地对市场信息做出反应，市场化程度较高，也进一步证实了我国期货市场对资源的
合理配置及其对经济发展所起的积极作用。随着我国实施在加入WTO 时所作的承
诺，国内企业将面临更大的风险，但同时也给我国期货市场的发展带来新的机遇。
因此，一方面，我国期货市场的监管部门应该把握现在正面临的良好发展机遇，加
强期货市场发展过程中的规范化建设和风险管理，使期货市场不断适应我国经济发
展的需要；另一方面，投资者也应珍惜期货市场来之不易的良好发展局面理性投资，
以确保期货市场的健康运行。
2.2 协积与期货市场效率
1985 年以后，国家放开各种所有制商业企业，允许商贩经营粮食，农产品现货
市场开始发育。多层次、多渠道、多形式、多经济成分的农产品现货市场流通体系，
对消化农民剩余产品、调节市场供求、促进农业生产起到了积极作用，为更高级的
市场组织形式的产生奠定了基础[47]。在这一背景下，上一世纪90 年代初我国期货市
场建立。但它经历了不平常的发展道路，发生多起违规事件。尤其自1998 年下半年
以来，为了配合国家宏观政策的调整，国家再次缩小期货交易所试点范围，仅保留
了3 家期货交易所，以继续探索期货交易，特别是农产品期货在我国的发展道路。
众所周知，传统的期货理论研究早已表明，期货市场的演变是沿着：“标准化现货市
场---活跃的远期市场---成熟的期货市场”三阶段进行，标准化现货市场对期货市场的
发育至关重要，但能否出现跳跃式模式，却是一个难以解答的问题。而我国摸着石
头过河，为解决这一难题提供了实证研究的对象。而从98 年至今已过去了6 个年头，
笔者试图从实证角度，在协积框架下对如下问题进行探讨，即在中国目前的现货市
场基础下，进行期货交易能否保证期货市场的有效性。
为什么选协积检验技术而不选其它的计量方法？这是因为协积技术能帮助我们
找到有效市场中的期货价格和现货价格之间的长期均衡关系。在有效期货市场中，
期货品种应该是规范的成熟的品种。价格性态集中反映一个期货市场的性质，一个
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29
规范的成熟的期货品种，其期货价格较好地反映了现货市场的供求趋势，达到提前
发现未来现货市场的均衡价格，从而对现货市场、对生产和消费起到事前调节的作
用。而一个不规范不成熟的期货品种，其期货价格可能完全背离现货基础，而成为
一种被市场资金炒作的符号，这时，期货市场不但不能起到规避风险的作用，反而
会给参与者、给整体经济带来额外的风险，产生很强的负面作用。
Engle 和Granger(1987) [48] 以及Johansen(1988) [49]以及Johansen 和Juselius(1990)
[50]提出的协积分析为研究非平衡经济变量均衡关系提供了全新的方法，该方法在期
货价格和现货价格动态关系的研究中得到了广泛的应用。如Lai 和Lai(1991) [51] 、
Ghosh(1993) [52]、Fortenbery 和Zapata(1997) [53] 、Kavussanos 和Nomikos(1999) [54]、
Haigh(2000) [55]等利用协积分析方法对期货和现货之间的相互关系进行了实证检验，
研究结果显示，大多数期货品种的期货价格和现货价格之间存在协积关系，但某些
期货品种的期货价格和现货价格之间不存在协积关系。也有一些研究者，如
MacDonald 和Taylor(1988) [56] ， Sephton 和Cochrane(1990,1991) [57][58] ，
Chowdhury(1991) [59]，Crowder 和Hamed(1993) [60]等，已经在商品期货价格和现货价
格之间发现如下证据：或者二者之间压根儿没有协积关系，或者虽然有协积关系但
是协积向量并非(1,-1)。这些结果违背了在传统风险溢价条件下有效市场假设的必要
条件。在这篇文章里，笔者希望应用中国小麦和大豆期货市场数据继续在协积框架
下对期货市场有效性的检验工作。
2.2.1 期货价格和现货价格之间的长期关系
令st 为时刻t 购买的商品现货价格的对数， t k t f + 为时刻t 的k 期期货合约价格的
对数， [] [ ] t t E ⋅ ≡ E ⋅ F 含义为时刻t 投资者可获得的信息集t F 条件下的条件数学期望。
为表达方便，令k=1，简化表达式t t t f ≡ f +1 。
总之，若市场参与者为理性预期者和风险规避者，那么期货价格将不是未来现
货价格的预期值，二者差异为合约察觉到的风险价值（Ying-Foon Chow，1988）[61]。
既
[ ] t t t t f = E s −π +1 （2.16）
方程（2.16）仅仅是期货价格风险溢价部分( ) t
π 的一个特别的定义，这一定义最
初在Fama 和French(1987)文章中出现。t+1 s 的实际实现值不同于理性预期值，二者
差异为理性预期预测误差ε +1 ε ，即
[ ] +1 +1 +1 = + t t t t s E s ε (2.17)
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30
联立方程(2.16)和(2.17)，有
+1 +1 − = + t t t t s f π ε （2.18）
这里， t t s − f +1 是超额回报。方程（2.18）显示出为何近年来计量经济文献将超额
回报看作平稳过程或I(0)过程。风险溢价在理论框架上被认为是平稳的，预测误差在
理性预期条件下被假定遵循平稳过程。既然平稳变量的和也是平稳过程，风险溢价
和预测误差的和在上述假定下也是平稳过程。
另一方面，现货和期货价格在文献中已被发现遵循有着持久冲击的过程，接近于
单位根过程和I(1)过程。方程（2.18）两边平稳性的要求约束着现货价格和期货价格
之间的长久关系。特别地，若期货和现货价格都是I(1)过程，当且仅当（a） t+1 s 和t f
是协积的，（b）协积向量为（1,-1）条件成立时，风险溢价才会遵循I(0)过程。因此，
若t+1 s 和t f 是遵循I(1)过程，我们能通过估计如下协积回归来考察是否风险溢价是平
稳的，并进一步检验系数1
β 是否等于1：
+1 0 1 +1 = + + t t t s β β f u （2.19）
注意：在EMH 条件下0 β 不必等于0，因为可能[ ] ≠ 0 t E π ，也可能逐日盯市费
用非零。
在1 1 β = 的虚拟假设下，方程（2.18）暗含方程（2.19）的残差等于风险溢价的时
变成分和预测误差的和，即+1 0 +1 = − + t t t u π β ε 。若t
π 和1 + t
ε 真的是平稳过程，它们的
和必定渐进独立于t+1 s 和t f 的持久创新。就是说，它们不能“污染”协积关系和1
β 的估
计值。拒绝1 1 β = 对风险溢价的统计性质的推断有一个重要影响，因为
[ ] [ ] 1 0 1 1 ( 1) + + = − = + − + t t t t t t t π E s f β β f E u
或等价有
1 1 0 1 1 ( 1) + + + + = − = + − + t t t t t π ε s f β β f u ε （2.20）
若1 1β ≠ 那么风险溢价将是非平稳的，因为即便t
ε 被假定平稳，但风险溢价仍然
将保留源于期货价格的持久成分。
2.2.2 模型选择与数据说明
由上述分析，市场有效性的检验步骤可被分为两步：第一步是检验两个价格序
列t+1 s 和t f 之间的协积关系；第二步是在协积关系成立的情形下对参数约束1 1 β = 进
行检验。协积关系和参数约束的检验各自使用Johansen 方法和似然比检验，分别陈
述如下。
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31
1）协积检验
在检验协积之前，首先应检验各序列是否为I(1)过程。ADF 检验和PP 单位根检
验是检验I(1)的普通方法。若期货价格和现货价格均为I(1)过程，就继续进行Johansen
协积检验。考虑VAR(p)模型：
t i t
p
i
t t iΔY = D + ΠY + ΓY +ε −
−
=
− Σ1
1
1 (2.21)
协积关系能通过检验系数矩阵的秩来获取，因为系数矩阵Π 的秩等于协积向量
的数目。特别地， Π 的秩为0 意味着无协积关系。双变量情形下，即n=2，当且仅
当Π 的秩为1 时双变量才有协积关系。
Johansen 提出两个统计量以检验至少有r 个协积向量的虚拟假设。虚拟假设陈述
如下： Π 的秩至少为r，r 依次取0,1,2 直至n-1。这两个统计量各自以迹特征值和最
大特征值为基础（陆懋祖，1999）[43]：
ln(1 ˆ )
1
i
n
i r
trace T λ λ Σ
+ =
= − − (2.22)
ln(1 ˆ ) max +1 = − − r λ T λ (2.23)
其中， r
λˆ 为第r 个最大典型相关系数的平方。
2）协积向量约束的检验
协积是市场有效的必要条件，若期货价格和现货价格无协积，那就可以得出结
论：市场是无效的。若期货价格和现货价格有协积关系，那就需要继续检验协积回
归方程(2.19)的参数约束。协积暗含存在协积向量β 使得*
t β ′Y 是平稳的，以方程(2.19)
为例，β ′ = (1,−1) , ( , ) 1
* = ′ t t+ t Y s f , 且*
t β ′Y 是平稳的。因此，市场有效性假设的检验只
需对施加了约束的协积向量β 进行检验即可。在这里，我们运用标准似然比检验。
检验统计量为有约束条件对无约束条件的最大似然值的对数比的负两倍。检验统计
量用典型相关表述如下：
( ) ( ) { } Σ=
= − −
r
i
r i i L T
1
ln 1 λ* / 1 λˆ （2.24）
其中， r
λˆ 为无约束条件第r 个最大典型相关系数的平方， *
r
λ 为无约束条件第r 个最
大典型相关系数的平方。检验统计量遵循渐进χ 2分布，自由度为施加的约束数目。
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32
3）数据选取与说明
依照 Crowder 和Hamed(1993) [62] ，因为随着期货合约最后到期日越来越临近，
期货价格逐渐向现货价格收敛，故而未来现货价格是期货合约最后到期日的现金价。
因此，每个序列的频率依赖于每种商品有多少份合约。以国外的Brent 原油期货为例，
它一年有12 个合约，因而时间序列中一年有12 个到期日现货价格。对应的期货价
格应该从特定的日子取样，离最后交易日要少于一个月。若对应期货合约距最后交
易日超过一个月，我们的时间序列将因为信息交叠（Hansen & Hodrick,1980）[63]而
产生自相关问题，这是因为当下一份合约的对应期货价格开始取样时以前的合约仍
在交易。检验有效性的普通回归方程随机扰动项的自相关将导致有效市场的无效率
的出现。因此，交易所提到的期货价格被选择的是距合约到期日28 天之前的价格。
另外，与国外期货市场交易相比，我国期货市场的期货合约在临近交割月时，交易
量迅速下降，合约有提前萎缩趋势。可能造成这种差别的主要原因是国内外期货市
场交易规则的差异。与国内相比，国外期货市场在临近交割月份的规则比较宽松，
能够吸引更多的套利者和投机者的参与，促进期货价格向现货价格充分回归。由于
我国期货市场相对发育不完善，为了防范交易风险，变相增加交易的数量，期货市
场对于临近交割月份的期货合约采取十分严格的限制措施，如交割月前一月就开始
加收保证金，缩小持仓限额等，达到过滤大部分投机资金，以保证交割的安全进行。
因此，期货交易者的兴趣经常转移到下一个合约。
综上所述，我国小麦和大豆期货，一年有6 个合约，因而时间序列中一年有6
个到期日现货价格。而对应的期货价格时间序列，除了要考虑期货价格时间序列将
因为信息交叠而产生自相关问题外，还要结合我国的实际情况。因而我们选用临近
交割月前一月第一个交易日收盘的价格数据来构造期货价格序列，这些合约的交易
相对活跃。例如，对于0108 大豆合约，8 月22 日为交割月最后交易日，其收盘价即
未来现货价格，对应的期货价格则选取7 月1 日的收盘价，若7 月1 日为节假日则
顺延。大豆数据选取的样本期间为1999 年1 月至 2004 年9 月，即自9903 合约至
0409 合约，数据来源于大商所网站历史数据。小麦数据选取的样本期间为1997 年
12 月至 2004 年7 月，即自9801 合约至0407 合约，数据来源于郑商所研发部。
2.2.3 协积检验结果
1）协积检验
为了进行协积检验，首先需验证水平价格序列的非平稳性。对于总体样本，我
们采用Phillips-Perron 检验和ADF 检验来检验期货价格序列和现货价格序列的平稳
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性。用ADF 检验方法进行的检验，其检验的结果与Phillips-Perron 检验的结果一致，
因而几乎可以肯定：期货价格序列和现货价格序列均为I(1)过程。根据AIC 准则与
SC 准则，我们选择恰当的模型和滞后阶数，表中临界值为5%显著性水平,最终的结
果见下表。
表2.4 变量的单位根检验
变量 ADF 临界值 结论 PP 临界值 结论
( ) 1 麦t+ S ADF(0)=-2.60 -2.94 I(1) -2.62 -2.94 I(1)
(麦) t f ADF(0)=-2.20 -2.94 I(1) -2.17 -2.94 I(1)
( ) 1 豆t+ S ADF(0)=-2.41 -3.55 I(1) -2.4 -3.55 I(1)
(豆) t f ADF(6)=-1.18 -3.59 I(1) -2.25 -3.55 I(1)
既然期货价格和现货价格均为I(1)过程，它们之间可能存在一定的协积关系，因
此，下一步就继续进行Johansen 协积检验。对现货价格序列与期货价格序列进行协
积检验时，我们发现不同的协积检验模型所得出的结论有时截然不同。根据AIC 准
则与SC 准则，我们选择恰当的模型和滞后阶数，表中临界值为5%显著性水平。由
表4-2 可知，各组现货价格与期货价格序列在5%的显著水平上拒绝r＝0 的原假设，
而各组序列在5%的显著水平上，不论是迹统计量还是最大特征值统计量，都不能拒
绝r＝1 的原假设，这表明每组价格序列间确实存在着一个协积关系，即郑州小麦现
货价格与小麦期货价格之间存在着长期、稳定的关系。最终检验结果见下表。
表2.5 期价与现价的协积检验
商品 0 H 特征值 统计量 临界值 p 值
r=0 0.5716* = 25.1257 trace λ 15.4947 0.0013
r<=1 0.0796 = 2.2389 trace λ 3.8415 0.1346
r=0 0.5716* 22.8868 max λ = 14.2646 0.0017
大豆
r<=1 0.0796 2.2388 max λ = 3.8415 0.1346
r=0 0.4805* = 28.3532 trace λ 15.4947 0.0004
r<=1 0.0872 = 3.4687 trace λ 3.8415 0.0625
r=0 0.4805* 24.8845 max λ = 14.2646 0.0008
小麦
r<=1 0.0872 3.4687 max λ = 3.8415 0.0625
注：*表示在5%的显著性水平上拒绝虚拟假设。
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34
2）协积参数检验
前面已陈述并论证过，以风险溢价模型为基础的利润无套利条件表明：仅仅当
风险溢价是平稳的时侯现货价格序列与期货价格序列才会有协积。若公式（2.19）中
β 1≠ 1那么风险溢价将是非平稳的，因为即便t
ε 被假定平稳，但风险溢价仍然将保留
源于期货价格的持久成分。由表2.5 可以看到，在5%的显著性水平上不能拒绝协积
向量为（1,-1）,即不能拒绝公式（2.19）中的1 1 β = 。因此，现在我们在5%的显著性
水平上可以提出检验结论：小麦期货市场和大豆期货市场均呈弱式市场有效状态。
表2.5 协积向量的显著性检验
商品0 H r L P-Value
商品1 1 β = 1.274842 0.25886
大豆 1 1 β = 2.601878 0.106737
2.2.4 结语
在 1998 年之前，农产品期货市场风险产生的主要原因在于交易所运行不够规范，
风险管理措施有漏洞，致使期货交易中出现过度投机，大户试图操纵市场，多空双
方对峙而造成的。结果是交易一方损失惨重，同时期货价格严重背离现货市场价格。
而1998 年之后，国家宏观调控政策的实施力度加大，各商品交易所也加强自身管理
效率的提高，以弥补我国现货市场的“先天不足”。正如Jerry Williams 对郑商所4 年
的研究所论证的结论：有管理的期货市场有利于促进现货市场营销活动的变化，即
通过管理效率提高市场本身效率，最终达到市场有效。本文的检验结论在一定程度
上也印证了这一论点。当然，本文的检验结论更证实了小麦期货市场和大豆期货市
场均呈弱式市场有效状态，也说明小麦和大豆已发展成为规范成熟的期货品种，它
们的期货价格较好地反映了现货市场的供求趋势，达到提前发现未来现货市场的均
衡价格，从而对现货市场、对生产和消费起到事前调节的作用[64]。
2.3 无套利机制与市场效率关系的探讨
有效市场假设已经进行了大量的实证研究。对于发达国家的金融市场来说，弱
式有效性假设经常可以成立。对于我国的商品期货市场中的沪铜、郑麦、连豆，弱
式有效性假设也基本成立。现在提出的问题是这些呈弱式有效性的金融市场是否始
终是有效率的，即对于这些金融市场，有效市场假设是否始终成立？
S. Grossman 和J. Stiglitz 认为[65]，对于任何一个金融市场，有效市场假设都不
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35
能始终成立。必须承认市场在一定程度上是无效的，也就是说，至少市场会偶然的
失效。而且，正是这种偶然的暂时性失效为在市场进行套利和成功的投机提供获取
利益的机会。S. Grossman 和J. Stiglitz 在1980 年发表的著名论文中对此做出了精辟
的分析，揭示了有效市场假设逻辑基础中的内在矛盾：市场的有效性是依靠市场的
套利和投机活动来建立的，而套利和投机活动是有成本的；如果市场每时每刻都是
有效的，则不会存在套利机会，投机活动也将是无利可图的，套利和投机活动就会
停止，而市场也就不能保持效率。下面笔者将从理论方面和小麦期货的实证方面验
证这一观点。
2.3.1 无套利均衡分析方法
现代金融学研究的基本方法是无套利均衡分析方法。这一方法最早体现在莫迪
格里亚尼（Franco Modigliani）和（Robert Miller）研究企业资本结构和企业价值之
间的重要成果（即MM 理论）中。这一方法标志着现代金融学在方法论上从传统经
济学的研究中独立出来，而且成为取得后续一系列金融研究成果的基本分析手段[6]。
因此，这一方法也是金融工程面向产品设计、开发和实施的基本分析技术。
无套利均衡分析方法对于期货的公平定价是很重要的，它是持有成本定价模型
的必要条件。无套利均衡分析方法的关键之处在于互相复制的头寸在未来的现金流
能够实现完全的对冲，如果目前市场中互相复制的头寸的价格不一样，就有了套利
机会。当市场的套利力量重建均衡消除套利机会时，就能定出头寸的均衡价格。因
此，套利就是利用市场价格的暂时性失衡来无风险地套取利润的活动[66]。无风险套
利机会的出现，说明市场处于不均衡状态，而套利力量将会推动市场重建均衡。市
场一恢复均衡，套利机会就消失。在市场均衡时无套利机会，这就是无套利均衡分
析的依据。市场的效率越高，重建均衡的速度就越快。对于商品期货市场，若没有
套利者在现货市场和期货市场之间（或期货市场与期货市场之间）进行套利，就不
可能形成有效的定价，正因为套利交易的存在，一方面套利者通过跨期套利使得现
货市场和期货市场的价格产生聚合，这样能将仅由于时间要求不同的相同商品的价
格彼此统一起来，期货市场和现货市场成为一个统一的大市场；另一方面，套利者
通过价差交易使不同交割月份的期货市场之间也成为一个统一地市场。价差交易是
对同一合约不同月份的错误定价进行纠正而获利的一种交易形式。由于同一合约不
同交割月份的信用等级、息票率等因素相同，只是到期日有所差别，因此，其价格
差异是由时间价值不同所引起。当期货市场同一合约不同交割月份之间地定价发生
偏离时，价差交易使这种偏离纠正。总而言之，跨期套利和价差交易把市场内部的
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36
定价联系起来，有利于将同一合约或同一市场的定价有效的联系起来。
人们常常将套利和价差交易与投机联系在一起，而市场价格波动又往往归因于
投机。这些观念是不合实际的。事实上，套利和价差交易不是期货市场及其相关资
产市场价格波动的原因，相反，它们能使期货市场和现货市场的价格趋于均衡。因
为套利和价差交易正是利用期货市场和现货市场价格失真的机会，并预期这种价格
失真会最终消失，从而获取套利和价差交易利润。由于套利和价差交易使得过高定
价证券的供给增加，过低定价证券的需求增加，在假定其它条件不变的情况下，过
高定价证券的价格会因供给的增加而下降，过低定价证券的价格会因需求的增加而
上升。这些有助于使两种证券的定价趋于公平。
综上所述，套利和价差交易不是导致现货市场与期货市场之间错误定价的原因，
只有消息封闭的投机性交易才会加剧市场的易变性，而消息灵通的投机性交易会在
期货过高定价时卖出期货，期货过低定价时买入期货，这些交易行为有助于抑制期
货市场价格波动。而套利和价差交易是在一定的价格波动范围内进行的，只是当价
格被动超过其确定范围时，套利者和价差交易者才进行买低卖高的交易活动。一般
地，套利者和价差交易者为消息灵通的交易者，其市场参与有助于消除期货市场和
现货市场的定价矛盾。在这篇文章里，我们希望通过持有成本理论和无套利均衡分
析方法对呈弱式有效性的商品期货市场（本文所选取地郑州小麦期货在本课题中已
被计量工具证实为弱式有效性市场）进行考察，以论证当呈弱式有效性的商品期货
市场出现暂时性失衡时，充分的套利行为将作为一种市场自我纠正机制，以确保资
产定价合理，并在此基础上检验如下论断：对于只要市场内价差超出全部持有成本，
就会为投机者提供获取差价的投机空间。事实上，充分的套利行为是一种市场自我
纠正机制，以确保资产定价合理。呈弱式有效性的商品期货市场，失衡是暂时性的。
即在完美市场情况下，不同到期合约之间的差价不会长期超过其全部持有成本之差；
同理，在不完美市场情况下，期货合约的差价不能长期获得额外的利润。也就是说，
投机者对信息变动的反映会导致暂时性的市场失衡，但充分的套利行为这一市场自
我纠正机制将使这种暂时性失衡回复到均衡。
2.3.2 对弱式有效期货市场暂时性失衡的考证
1）无套利与期货合约的价差。价差交易是类似于套利的一种交易策略。其着眼
于同一市场的相同金融工具或相似金融工具的价格矛盾进行交易而取得利润，可分
为合约内部价差交易和市场内部价差交易两种。市场内部价差交易是对相同类型的
不同期货的交易。而合约内部价差交易是指同时买卖同一合约的不同交割月份。这
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37
种交易策略是一种较为普遍价差交易的方式，也是下文所指的价差交易。用无套利
均衡分析方法与持有成本定价理论对商品期货定价时，可以推导出若期货价格偏离
了由现货价格衍生出来的理论价格或理论价格区域就会出现套利机会。为什么我们
不运用期货价格偏离现货价格的基差来对我国商品期货市场进行考证呢？这是因为
通过期、现货价格关系来研究期货市场的效率问题存在两个困难：一是批发价格报
告制度会造成现货价格本身的稳定性。批发价格每月仅报告三次，部分原因是批发
市场的成交量相对较小；二是现货市场的公布价格只是郑州价格，而期货价格则代
表了21 个不同交割库所在地的不同价格。现货价格的上述局限性为判断期、现货价
格的相关关系带来了困难。因此，直接利用期货市场价格来检验期货市场价格效率
的方法就具有数据上的优势。
利用无套利均衡分析方法与持有成本定价理论，可以导出[67]：若较远期的期货
价格偏离了由较近期的期货价格衍生出来的理论价格或理论价格区域将会出现套利
机会。下面阐述如下。在成熟的期货市场上，两个期货合约之间的价差（spreads），
或当地现货商品价格与临近到期合约价格之间的差价，一般不会超过全部持仓费用
（carrying charges）。一旦差价超过全部的持仓费用，市场的交易就会利用这个套利
机会，从而迫使超额的差价消失。
差价和持仓费用的关系可以由期货的定价公式得出[68]。这里考虑消费性商品期
货。按照消费性商品期货的定价公式，期货合约的均衡价格（或公平价格）是指不
存在任何无风险套利机会条件时现货市场的价格加持有成本，再减去该资产的便利
收益(Y)。设持有成本为C，且持有成本包括存储成本(U)加上融资购买资产所支付的
利息(R)，对于同种期货合约，两份不同到期月份合约的价格分别为：
1 1 1 F = S + C − Y (2.25）
2 2 2 F = S + C − Y (2.26）
由此可知，相邻的不同到期日合约之间的价差（spreads）为：
( ) ( ) ( ) 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 Spr = F − F = C − C + Y −Y = U −U + R − R + Y − Y (2.27）
投资者可以通过买卖不同到期月份的合约进行套利。当投资者认为
2 1 2 1 2 1 F − F > C − C + Y −Y ，他将买入远期合约，卖出近期合约。反之，如果
2 1 2 1 2 1 F − F < C −C + Y −Y ，投资者可以卖出远期合约，买入近期合约。因此，在无套
利均衡的条件下，如果不考虑交易成本和税收的影响，即在完美市场条件下必将有
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38
等式2 1 2 1 2 1 F − F = C − C + Y −Y 成立，若差价偏离了等式右边的值，就存在套利机会。
若考虑不完美市场情形，即考虑税收和交易成本等费用的情形，在无套利均衡
的条件下，同样可以推导出差价的非套利区域，若差价偏离这一区域就存在套利机
会。由于表达式过于烦琐，故不再赘述。
需要说明的是，便利收益、卖空收入限制比例、交易费用等因素难以获得精确
的值, 出于简化考虑, 我们主要考虑全部持有成本。不同交割期的同一商品的期货价
格之间的差距，在理论上应当反映两个交割期之间的全部持有成本，从而使得越为
远期的期货价格越高，此为正常市况。但在实务中，这种理论期货价格变动并不一
定与实际期货价格变动相吻合。在相同市场上，影响市场内价差的因素很多，比如
说价差变动有可能反映的是所有交易者对其他相关市场，如信息市场、金融市场、
证券市场等等的预期变化，也可能由现货市场上商品供求的季节性对期货价格发生
影响而产生。这些因素均会以信息传递的间接方式影响投机者预期，因此，持有成
本仅仅是其中比较重要的因素之一。对于可储存商品而言，其期货价格则很少能够
完全反映其持有成本的伸缩变动，所以，只要市场内价差超出全部持有成本，就会
为投机者提供获取差价的投机空间。事实上，充分的套利行为是一种市场自我纠正
机制，以确保资产定价合理。根据Arbeu＆Brunnermeier 模型的论点：套利者们注意
到定价错误后经常会等待一段时间；拥有套利敞口头寸的持有成本越高，等待时间
越长；定价错误越大，套利者行动越快。
因此，我们在下一步将检验如下论断：
经计量方法证明呈弱式有效性的商品期货市场，必然会出现暂时性的失衡，也
就是说市场不可能时时有效，只能从总体上看是有效的。即在完美市场情况下，不
同到期合约之间的差价不会长期超过其全部持有成本之差；同理，在不完美市场情
况下，期货合约的差价不能长期获得额外的利润。也就是说，投机者对信息变动的
反映会导致暂时性的市场失衡，但充分的套利行为这一市场自我纠正机制将使这种
暂时性失衡回复到均衡。
2）来自小麦期货市场的证据
数据样本采用了郑州商品交易所（以下简称郑交所）小麦期货的历史交易数据
的收盘价。时间跨度为1998 年1 月5 日至2004 年8 月31 日。根据不同到期的期货
合约收盘价的历史数据，我们计算了相邻到期月份合约之间的差价。郑交所小麦期
货合约的交割月份 1、3、5、7、9、11 月。我们计算了6 个相邻到期月份合约的差
价。我们把9 月和7 月（同一作物年度）的合约差价作为第一个差价，称之为7 月
份差价，它是用9 月份到期的合约价格减去7 月份到期的合约的价格。其余5 个相
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39
邻到期合约的差价计算方法同上。为了便于同Jeffrey et al（1998）[69]所做的研究进
行比较，我们同样将差价换算成百分比。以第一个差价为例，换算方法是将7 月份
差价除以7 月份到期合约的价格。相邻合约的差价如下图所示。
图2.1 1 月份价差
图2.2 3 月份价差
图2.3 5 月份价差
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40
图2.4 7 月份价差
图2.5 9 月份价差
图2.6 11 月份价差
不同到期月份合约的差价主要受持有成本差异的影响，而持有成本的差异主要
包括存储成本和利息费用的差异。银行的对企业的一般流动资金利息率每月按照0.5
％计，期货价格每吨按1300 元计算，两个月的利息费用大约13 元。利息费用占两
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41
个月持有成本的1％。两个月的仓租费在18 元/吨。因此，对于相邻的两份合约而言，
合约间的差价至少在31 点以上。差价约占结算价的2.38%。借鉴了Jeffrey 等人的研
究，差价变动的理论最大值为标准的2 倍，故差价理论变动区域为4.76％。但考虑
我国实际，套利交易者承担过高的成本，除利息费和仓租费外，套利交易者还承担
着其他费用，诸如交割费用、交易手续费、入（出）库费、损耗费、麻袋补贴费、
检验费、增值税等，综合考虑这些因素，差价理论变动区域至少为5%以上。以5%
为基准，从差价图中可以看到: 在无套利的框架下，各个合约间的差价从总体而言没
有超出其变动的上限，表明套利机制已经发挥了基础作用，期货市场的运行基本步
入正轨。但是，有时差价合约之间的差价波动幅度异常，不能合理地反映全部持有
成本，套利机会不能消除。这一现象验证了S. Grossman 和J. Stiglitz 的观点，即市场
在一定程度上是无效的，市场会偶然的失效，市场的有效性是依靠市场的套利和投
机活动来建立的。
2.3.3 结论
在无套利均衡分析的框架下，我们分析了郑交所小麦合约差价变动的特征。各
个合约间的差价从总体而言没有超出其变动的上限，表明套利机制已经发挥了基础
作用，期货市场的运行基本步入正轨。但是，相对其他发达国期货市场而言，仍然
存在如下许多问题，比如说有时差价合约之间的差价波动幅度异常，不能合理地反
映全部持有成本；拥有套利敞口头寸的持有成本较高，套利机会消失的等待时间较
长；定价错误相对较大；缺乏鼓励跨期套利交易的制度设计；持仓限制过于严格等
等。因此，我国期货市场的效率还有待提高。
解决这些问题可以采取如下措施：1) 健全期货市场制度。若要提高期货市场的
效率，当务之急是在制度上进行创新，降低套利交易的交易成本，完善交割制度，
采取有效的措施防止市场操纵问题，充分发挥套利在完善市场机制中的作用。我国
的期货市场属于新兴的金融市场，在期货市场的发展过程中，制度上的缺陷常常会
导致差价不合理的异常波动，从而造成市场维护效率内在机制的缺失，最终限制市
场的发育。2) 我国应大力发展金融工程技术以提高期货市场的效率，缩小理论价格
和实际价格的偏离。金融工程的创新活动，支持了利用市场失效的机会进行套利和
投机，在这个过程中，同时也就消除了这种市场失效的机会。因此，金融工程所创
造的新的套利和投机技术，又成为提高市场效率的推动力，可以使得理论价格和实
际价格的偏离大大缩小。可以推想:随着金融市场的发展演化，市场的效率将越来越
高。金融工程的发展，则是市场发展其效率的技术源泉。而市场的有效率性，从根
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
42
本上讲，是同市场信息披露和传播以及对信息做出反应的效率紧密联系的。
2.4 本章小结
在这一章，笔者对有效市场假设进行了实证方面的检验。一方面，运用单位根
结合自相关检验的方法以及应用方差比检验对随机游走假设进行检验，从而基本认
定铜、 大豆 、小麦期货市场是弱式有效的；另一方面，结合协积方法论证小麦期
货市场和大豆期货市场同样呈弱式市场有效状态。这些结果说明中国期货市场经过
近几年的治理整顿开始从无序走向初步规范化发展，表明中国期货市场能比较有效
地对市场信息做出反应，市场化程度较高，也进一步证实了我国期货市场对资源的
合理配置及其对经济发展所起的积极作用。另外，在此基础上，对有效市场假设的
理论内涵进行了更深入的探讨，即：经计量方法证明呈弱式有效性的商品期货市场，
必然会出现暂时性的失衡，也就是说市场不可能时时有效，只能从总体上看是有效
的。即在完美市场情况下，不同到期合约之间的差价不会长期超过其全部持有成本
之差；同理，在不完美市场情况下，期货合约的差价不能长期获得额外的利润。也
就是说，投机者对信息变动的反映会导致暂时性的市场失衡，但充分的套利行为这
一市场自我纠正机制将使这种暂时性失衡回复到均衡。
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43
3 商品期货价格形成机制
如果期货市场满足市场有效性假设，期货价格反映了所有可得到的市场信息，
那么在风险中性假设条件下，期货价格应是未来现货市场价格的一个无偏估计，期
货市场价格发现功能得到有效的发挥。一旦期货价格偏离市场的预期，投机者就会
利用期货市场定价的错误进行交易，使得期货价格与市场对合约到期日现货价格之
间的偏差消失。因此，在竟争、有效的市场中，期货价格应该是未来期望现货价格
的无偏估计，由于无套利机制的约束，两者之间的偏差不会长期存在。期货市场的
价格发现功能是指期货价格可以预测到未来现货市场的价格，并对现货市场的价格
走向具有一定的引导作用。对价格发现功能的实证检验具有十分重要的理论与现实
意义。借此我们可以了解期货价格是否能够担当现货价格预测的任务，了解在何种
情形下期货市场价格发现作用得不到有效地发挥。这不仅有助于从事套期保值、套
利和投机交易的市场参与者理解期货价格与现货价格变动的机制，而且有利于交易
所的管理和政府部门的监管，从而进一步推动市场的发展。
在本章中我们讨论商品期货价格形成机制及制度对其产生的影响，并在上一章
期货市场满足市场有效性假设实证结论的基础上进一步论证了风险中性条件下我国
商品期货价格是未来现货市场价格的无偏估计。
3.1 无套利原理与商品期货的理论价格
本节将讨论远期价格和期货价格与其标的资产价格之间的相互关系。因为不是
每日结算，分析远期合约一般来说比分析期货合约容易些。因此，本节大多数分析
是直接进行远期定价而非期货定价。当同一资产的远期和期货两种合约的到期日相
同时，该资产的远期价格和期货价格是非常近似的。即可以认为所获得的有关远期
价格的结论也适用于期货价格。
本节将明确区分两类资产：一类是众多投资者仅为了进行投资而持有的资产；
另一类是几乎完全为了进行消费而持有的资产。基于前一类资产的远期和期货价格
能够以相对直接了当的方法进行定价，而那些基于后一类资产的合约却不能这样定
价。
本章中将要用到的符号如下：
F：远期合约到期的时刻(年)
t：现在的时刻(年)
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44
S：远期合约标的资产在时刻t 时的价格
Sr：远期合约标的资产在时刻T 时的价格(在t 时刻这个值是未知的)
K：远期合约中的交割价格
f：时刻t 时，远期合约多头的价值
F：时刻t 时的远期价格
r：对T 时刻到期的一项投资而言，时刻t 以连续复利计算的无风险利率
3.1.1 远期价格与期货价格
1）远期价格的定价
本节对如下几方面的远期合约提供了解答：一是无收益的证券；二是提供已知
现金收益的证券；三是提供已知红利收益的证券。在本章中，我们假定对部分市场
参与者而言，以下几条假设全部是正确的：无交易费用；所有的交易利润(减去交易
损失后的净额)使用同一税率；市场参与者能够以相同的无风险利率借入和贷出资金；
当套利机会出现时，市场参与者将参与套利活动。 注意，我们并不要求这几条假设
对所有的市场参与者都是正确的。我们只要求这些假设对部分参与者是正确的，例
如大的投资机构。这并非不合情理。投资者一旦发现套利机会就会进行套利，这意
味着在现实中一出现套利机会，很快就会消失。因此，以上假设的含义是：市场价
格就是无套利机会时的价格。
最容易定价的远期合约是基于不支付收益证券的远期合约。不付红利的股票和
贴现债券就是诸如此类的证券。由于没有套利机会，对不支付收益证券（no-income
security）而言，该证券远期价格F 与现价S 之间关系应该是：
F = Ser (T −t ) (3.1)
为了证明以上式子，先假设F > Ser (T −t )。一个投资者可以以无风险利率借S美圆，
期限为T-t，用来购买该证券资产，同时卖出该证券的远期合约。在时刻T，资产按
合约中约定的价格F 卖掉，同时归还借款本息Ser (T −t )。这样，在时刻T 就实现了
F − Ser (T −t )的利润。反之，假设F < Ser (T −t )，投资者可以卖出该标的证券，将所得收
入以年利率r 进行投资，期限为T-t，同时购得该资产的远期合约。在时刻T，投资
者以合约中约定的价格F购买资产，冲抵了原来的空头，实现的利润为Ser (T −t ) − F 。
支付已知现金收益证券的远期合约，如支付已知红利的股票和付息票的债券。
设I 为远期合约有效期间所得收益的现值，贴现率为无风险利率，由于没有套利机会，
F 和S 之间的关系应是：
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45
F = (S − I )er (T −t ) (3.2)
证明以上式子类似不支付收益证券的远期合约，从略。
支付已知红利率证券的远期合约，如可以认为货币和股票指数是提供已知红利收
益率的证券。假设红利收益率按照年率q 连续支付，F 和S 之间的关系应是：
F = Se(r−q)(T −t ) (3.3)
2）远期价格和期货价格
John Hull[67]给出了一个套利的讨论，指出：当无风险利率恒定，且对所有到期
日都不变时，两个交割日相同的远期合约和期货合约有同样的价格。该讨论还可以
扩展到利率为一个已知的时间函数的情形。
当利率变化无法预测时(正如现实世界中的一样)，远期价格和期货价格从理论上
来讲就不一样了。我们对两者之间的关系能有一个感性认识。考虑如下情形：标的
资产价格S 与利率高度正相关。当S 上升时，一个持有期货多头头寸的投资者会因
每日结算而立即获利。由于S 的上涨几乎与利率的上涨同时出现，获得的利润将会
以高于平均利率的利率进行投资。同样，当S 下跌时，投资者立即亏损。亏损将以
低于平均利率水平的利率融资。持有远期多头头寸的投资者将不会因利率的这种变
动方式而受到与上面期货合约同样的影响。因此，在其它条件相同时，期货多头比
远期多头更具有吸引力。当S 与利率正相关性很强时，期货价格要比远期价格高。
当S 与利率的负相关性很强时，类似上面的讨论可知远期价格比期货价格要高。
有效期仅为几个月的远期合约价格与期货合约价格之间的理论差异在大多数情
况下时小得可以忽略不计的。因此在大多数情况下，我们假定远期和期货价格相等。
符号F 既可代表期货价格又可代表远期价格。但是，随着期货合约期限的增加，远
期合约与期货合约价格之间的差别有可能变得较大，因此假设远期合约价格与期货
合约价格可以完全相互替代可能是危险的。
有一些对远期和期货合约进行比较的实证研究论文。如Cornell 和Reinganum 研
究了1974 年至1979 年间英镑、加拿大元、德国马克、日元以及瑞士法郎的远期和
期货价格[70]。他们发现在统计意义上，两个价格之间没有显著的差别。Part 和Chen
研究了1977 年至1981 年间的英镑、德国马克、日元和瑞士法郎，得出了相同的结
论[71]。French 研究了1968 年到1980 年间的铜和白银。结果显示白银的期货价格和
远期价格有明显的差异(5％的置信区间)，期货价格通常比远期价格高。铜的研究结
果没有这么显著[72]。Part 和Chen 研究了1977 年至1981 年间的黄金、白银、银币、
铂、铜以及胶合板，他们的研究结果与French 对白银的研究结果是类似的：期货价
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46
格与远期价格有显著的不同，且期货价格高于远期价格。Rendleman 和Carabini 研究
了1976 年至1978 年间的短期国债市场，他们也发现期货价格与远期价格在统计意
义上有明显的不同[73]。
3）商品期货定价
下面我们考虑商品期货合约。这里可以看到，将商品区分为如下两大类是十分重
要的，即：为投资目的而由相当多的投资者所持有(如黄金和白银)商品为消费目的所
持有的商品。对投资目的的商品，我们可以通过套利讨论得出准确的期货价格。但
是，对消费目的的商品来说，套利讨论只能给出期货价格的上限。
情形一：基于投资目的的商品期货定价
虽然黄金和白银具有一些商业用途，但它们为众多投资者所拥有，目的仅仅就
是投资。如果不考虑存储成本，黄金和白银类似于无收益的证券。采用前面的符号，
S 是黄金当前的现货价格。由式(3.1)可知，远期价格F 为：
F = Ser (T −t ) (3.4)
存储成本可看作是负收益。设U 为期货合约有效期间所有存储成本的现值，则
F = (S +U)er (T −t ) (3.5)
若任何时刻的存储成本与商品价格成一定比例，存储成本可看作是负的红利收益
率。在这种情况下
F = Se(r+u)(T −t ) (3.6)
这里，u 是每年的存储成本与现货价格的比例。
情形二：消费目的的商品期货定价
对于那些持有的主要目的不是为了投资的商品来说，推导公式(3.4)、(3.5)和(3.6)
的套利讨论需要仔细重新考虑。假设式(3.5)的等式不成立，有：
F > (S +U)er (T −t ) (3.7)
为利用该式存在的好处，某套利者应采用如下策略：
步骤1：以无风险利率借金额为S+U 的资金，用来购买一单位的商品和支付存
储成本；
步骤2.卖出一单位商品的期货合约。
若我们认为期货合约与远期合约相同， 这必将在时刻T 时获利
F − (S +U)er (T −t )。对任何商品采用这套策略都没有问题。但是，当许多套利者都这
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47
样操作时，S 将上涨，而F 将会下跌，直到式(3.7)不再成立。因此，我们的结论是式
(3.7)不能维持很长时间。
下面再假设
F < (S +U)er (T −t ) (3.8)
我们可以采用某种策略来套利，该策略与不付红利股票的远期合约在远期价格
很低时采用的套利策略相同。但是，该策略在卖出商品时存储成本支付给了卖出商
品的人，这一般来说是不可能的。
对黄金和白银，我们知道许多投资者持有的目的仅仅是为了投资。当他们发现
式(3.8)中的不等式的关系时，他们将从如下的策略中盈利：
步骤1.卖出商品，节约存储成本，以无风险利率将所得收入进行投资；
步骤2.购买期货合约。
相对于单独仅持有黄金和白银的投资者而言，以上策略在到期日的无风险利润
为(S +U)er (T −t ) − F 。因此，式(3.8)也不能长期成立。既然公式(3.7)和(3.8)都不能长
期成立，我们一定有：F = (S +U)er (T −t )。
对于持有目的主要不是投资的商品来说，以上讨论不再适用。个人或公司保留
商品的库存是因为其有消费价值，而非投资价值。因此他们不会积极主动地出售商
品购买期货合约，因为期货合约不能消费。因此公式(3.8)得已存在下去。由于公式
（3.7）不能长久成立，对消费目的我们可以说：
F ≤ (S +U)er(T −t ) （3.9）
若存储成本用现货价格的比例u 来表示，则有：
F ≤ Se(r+u)(T −t ) (3.10)
当F < Se(r+u)(T −t )时，商品使用者一定会感到持有实实在在的商品比持有期货合约
是有好处的。这些好处包括：从暂时的当地商品短缺中获利或者具有维持生产线运
行的能力。这些好处有时称为商品的便利收益（convenience yield）。如果存储成本可
知，且现值为U，便利收益y 可定义为：
Fe y(T −t ) = (S +U)er (T −t )
若每单位的存储成本为现货价格的固定比例u，则y 定义为：
Fe y(T −t ) = Se(r+u)(T −t )
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即
F = Se(r+u− y)(T −t ) （3.11）
便利收益简单地衡量了公式（3.9）或（3.10）中等式左边小于右边的程度。便利
收益反映了市场对未来可获得性的期望。在期货合约有效期间，商品短缺的可能性
越大，则便利收益就越高。若商品使用者拥有大量的库存，则在不久将来出现商品
短缺的可能性就越小，从而便利收益会比较低。另一方面，较低的库存会导致较高
的便利收益。
4)期货定价理论：持有成本模型
期货价格和现货价格之间的关系可用所谓的持有成本来描叙。它包括存储成本加
上融资购买资产所支付的利息，再减去资产的收益。对不支付红利的股票，持有成
本就是r，因为既无存储成本，又无收益；对一个股票指数，持有成本为r-q，因为
资产的收益率为q；对货币而言，持有成本为f r − r ；对商品而言，若其存储成本占
价格的比例为u，则持有成本为r+u；依此类推。
设持有成本为c。对投资性资产，期货价格为：
F = Sec(T −t )
对消费性资产，期货价格为
F = Se(c− y)(T −t )
这里，y 为便利收益。
3.2 期货价格和预期将来的现货价格
3.2.1 期货价格和预期将来的现货价格
有一个经常提到的问题，就是某资产的期货价格是否等于其预期的将来的现货价
格。若你打算猜测3 个月后某资产的价格，其期货价格是否是无偏估计呢?John
Maynard Keynes[74]和John Hicks[75]于本世纪三十年代对此进行了讨论，认为如果对冲
者倾向于做空头而投机者倾向于做多头，则期货价格将低于预期的将来的即期价格。
这是因为投机者承担的风险需要补偿。他们只在预期期货价格将上涨的情况下才会
进行交易。另一方面，由于对冲者减少了风险，因而对冲者在进行对冲时会接受轻
微的损失。若对冲者做多头而投机者做空头，Keynes 和Hicks 认为，期货价格一定
高于预期的将来的现货价格。原因是类似的，为了补偿投机者承担的风险，投机者
一定预期期货价格随时间而下降。
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期货价格低于预期未来现货价格的情形被称为现货溢价(normal backwardtion)，
而期货价格高于预期未来现货价格的情形被称为期货溢价(contango)。
一般来说，一项投资的风险越高，投资者要求的期望收益将越高。资本资产定价
模型的结论认为，经济生活中存在系统风险和非系统风险这两类风险。对投资者而
言，非系统风险并不重要，因为可以通过高度分散化的组合来消除它。投资者承担
非系统风险不应要求更高的收益。但是，系统风险不能通过分散化消除。它由投资
收益与股票市场整体收益的相关性决定。因此，若承担的系统风险为正值，投资者
通常要求高于无风险利率的收益。同样，若承担的系统风险为负值，投资者也会接
受低于无风险利率的收益。
考虑一个做期货多头的投机者，他希望资产的价格在到期日时能高于期货价格。
我们假设投机者将期货价格的现值在t 时刻以无风险利率投资，同时买入期货合约。
设期货合约与远期合约运作方式相同，交割日期为T。无风险投资的所得将在交割日
用来购买资产，然后立即以市场价格将该资产卖掉。对投机者而言，其现金流为：
时刻t：− Fe−r (T −t )
时刻T： T + S
T S 为时刻T 时资产的价格。
此次投资的现值为：
( ) ( ) k (T t )
T
− Fe−r T −t + E S e− −
这里，k 为与此项投资相对应的贴现率（即它是投资者对该投资的期望收益率），
E 代表期望值。假设证券市场上所有的投资机会的净现值均为零：
− − ( − ) + ( ) −k (T −t) = 0
T
Fe r T t E S e
即 ( ) (r k )(T t )
T F = E S e − − (3.12)
k 值取决于投资的系统风险。若T S 与股票市场整体水平不相关，则该投资的系统
风险为零，这时，k=r，由式（ 3.12 ）可知( ) T F = E S ；若T S 与股票市场整体水平
正相关，则该投资的系统风险为正，这时，k>r，由式（ 3.12）可知( ) T F < E S ；最
后，若T S 与股票市场整体水平负相关，则该投资的系统风险为负，这时，k<r，由式
（3.12）可知( ) T F > E S 。
3.2.2 国外实证结论回顾
如果 ( ) T F = E S ，期货价格随着市场预期未来现货价格的态度变动而上下波动。
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50
在较长的一段时间内，我们可以合理地假设市场对未来现货价格的期望值时上时下，
几率相同。因此，当( ) T F = E S 时，长期持有期货合约多头头寸的平均利润应为0。
( ) T F < E S 的情况对应于系统风险为正值的情况，由于在合约到期时，期货价格和现
货价格应该相等，这意味着平均来说，期货价格应上涨，交易者长期持有期货合约
多头头寸将会带来正的利润；同理， ( ) T F > E S 的情况意味着交易者长期持有期货合
约空头头寸将带来正的利润。
期货价格实际表现如何呢?根据一些实证研究的文章，结论是含糊不清的。
Houthakker 研究了1937 年至1957 年间的小麦、棉花和玉米的期货价格，发现做期
货多头明显能获得利润[76]。这说明玉米投资具有正的系统风险，且( ) T F < E S 。Telser
的研究结果与Houthakker 的结论不一致[77]。他研究了1926 年至1950 年间的棉花和
1927 年至1954 年间的小麦的价格，发现做多头或做空头并不能带来明显的利润。
Telser 说：“没有任何证据证明期货价格违背了简单的假设：即期货价格是期望的未
来现货价格的无偏估计”。Gray 研究了1921 年至1959 年间的玉米期货价格，得出了
与Telser 类似的结论[78]。Dusak 运用1952 年至1967 年间玉米、小麦和大豆的数据，
用另一种方法进行了研究[79]。它通过计算商品价格与S&P500 的相关性来估计投资
于这些商品的系统风险。结果是没有系统风险，并支持( ) T F = E S 的假设。然而，近
来由Chang 对同样的商品采用了更为先进的统计技术进行的研究却支持( ) T F < E S
的假设[80]。
3.2.3 对我国小麦和大豆市场的实证检验
1）EG 协整检验
为检验两变量 t x 和t y 是否协整，Engle 和Granger 于1987 年提出了两步检验法，
称为EG 检验。序列t x 和t y 若都是d 阶单整的，用一个变量对另一个变量回归，即
有
t t t y =α + βx +ε （3.13）
用α
􀀇
和β
􀀇
表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为
t t ε y α βx
􀀇 􀀇 􀀇 = − −
若ε
􀀇
～I(0)，则t x 和t y 具有协整关系，且(1,- β
􀀇
)为协整向量，（3.13）为协整方程。
令t s 为时刻t 购买的商品现货价格的对数， t k t f + 为时刻t 的k 期期货合约价格的
对数，继续第一章期货价格和现货价格之间的长期关系的讨论。协整方程如下：
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51
+1 0 1 +1 = + + t t t s β β f u
首先，分别对序列t+1 s 和t f 进行单整检验，采用ADF 和PP 检验方法，检验结
果为二者均为I(1)过程（参第二章结论）。
第二步是用变量t+1 s 对t f 进行普通最小二乘回归，在主窗口命令行输入
Ls t+1 s c t f
回车得到回归模型的估计结果。此时模型估计残差序列存储在默认序列对象
resid 中，但最好新生成一个序列以保存结果，输入命令
Series e=resid
回归方程估计残差序列e 的取值如下图
图3.1 小麦残差序列e 的折线图
图3.2 大豆残差序列e 的折线图
最后对大豆和小麦序列e 做单位根检验，ADF 检验结果见下表
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52
由于大豆和小麦序列e 检验统计量值小于显著性水平0.0５时的临界值，因此可
以认为估计大豆和小麦残差序列e 为平稳序列，表明大豆和小麦序列t+1 s 和t f 具有协
整关系。
表3.1 小麦序列 e 的ADF 检验结果
Null Hypothesis: E has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.868851 0.0000
Test critical values: 1% level -3.577723
5% level -2.925169
10% level -2.600658
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
表3.2 大豆序列 e 的ADF 检验结果
Null Hypothesis: E has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.771211 0.0000
Test critical values: 1% level -3.610453
5% level -2.938987
10% level -2.607932
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
2）JJ 协积检验
上一章对现货价格序列与期货价格序列进行协积检验时发现大豆和小麦的各组
现货价格与期货价格序列在5%的显著水平上拒绝r＝0 的原假设，而各组序列在5%
的显著水平上，不论是迹统计量还是最大特征值统计量，都不能拒绝r＝1 的原假设，
这表明每组价格序列间确实存在着一个协积关系。而且，也已证实在5%的显著性水
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53
平上不能拒绝协积向量为（1,-1）,即不能拒绝公式（3.13 ）中的β = 1。且小麦协积
关系为
Vecm= 1.114813 0.834364 1 − + t+ t s f
大豆协积关系为
Vecm= 1.043273 0.338285 1 − + t+ t s f
3）期货价格无偏性检验
根据EG 协积检验结论和JJ 协积检验结论，我们推定期价与现价之间确实存在
着一个协积关系。进一步，我们希望知道，期货价格是否能预测未来的现货价格?也
就是说，期货价格能够发挥其价格发现的功能吗?下面我们将对协积方程的参数进行
无偏性检验。长期无偏性假设的检验，即（0，1）参数约束的检验，通常应用Johansen
似然比检验方法进行。检验统计量为
2 log[(1 ) /(1 )]~ 2 ( )
1
LR T * r
r
i
i i χ λ λ Σ=
− = − −
从下表可以看到，从长期来看，在5%的显著性水平下，小麦和大豆为未来现货
价格的预测提供了无偏估计，因而小麦和期货市场没有系统风险，这也进一步对上
一章的有效性假设进行了强有力的论证。
表3.3 协积方程参数约束的Johansen 检验1
商品α = 0 P value β =1 p value α = 0,β =1 p value
小麦 0.105 0.746 2.446 0.118 0.391 0.511
大豆 0.073 0.787 1.405 0.236 0.244 0.621
3.3 涨跌停板制度对期货价格的扭曲
在历经风险事件的沐浴后，从1996 年开始，在中国证监会的统一部署下，涨跌
停板制度、大户报告制度、持仓限制制度、市场准入制度等等一系列市场风险管理
的规范性制度得以建立。有了相对合理的头寸限额约束，就可以基本避免垄断操纵
倾向的发生；有了交易者资格条件的审核把关，就可以保证交易操作的高水准和高
效率；有了科学、严格的保证金要求，就基本保证了履约的信誉;有了价格波动幅度
的限制，就可以抑制价格短时间内大幅度跳动，从而保持价格的相对连续性、稳定
1 表中的检验结果通过Eviews 的Ecm Model3 为基础层层施加参数约束来计算。
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54
性；有了每日盯市的结算制度，就可以将市场风险的变化控制在相对最小的时间单
位，将交易风险的分布控制在相对最小的经济单位，使违约成为不可能，这就在量
上大大降低了市场风险的激化和发生。
以涨跌停板制度为例。涨跌停板制度规定的目的是为了抑制市场价格单方向发
展的势头，保护市场参与各方的利益，控制市场风险，抑制过度投机的措施。但有
时事与愿违。在目前交易所交易的过程中，当大户联手操纵市场，左右价格走势，
企图逼死对手时，涨跌停板制度往往在客观上起到了推波助澜的作用。因为当期货
价格连续几天的无量上升或无量下跌时，并没有控制住交易风险。建有反向头寸的
—方根本没有逃命的机会，只能眼睁睁地看着价格一天比一天糟糕，亏损一天天加
大而束手无策，往往有相当多的会员(或客户)暴仓。对于这种情况。我国各交易所根
据这一情形制定切实可行的补充措施，来控制期货价格的单边走势问题，比如中商
交易所，曾采取当天调整涨跌停板的办法，促使有利—方尽快脱手出场，不利一方
赶紧逃命，使得市场出现极度不正常的单方向无量价格趋向的情况减少。郑州商品
交易所也曾采取强烈的手段，甚至通过强行调整结算价的方法来扼制价格的单边走
势。无可质疑，如果交易所站在公正的立场上执行这些制度措施，照顾市场参与者
各方的利益，是能够让价格走势相对平稳顺利地发展，而不是暴涨暴跌。涨跌停板
制是—种手段，交易所的关键是针对要达到的目的，对这—制度有必要因时、因势
加以完善。
第一节曾讨论过国外的一些对远期和期货合约进行比较的实证研究论文，如Part
和Chen 研究了1977 年至1981 年间的黄金、白银、银币、铂、铜以及胶合板，他们
的研究结果发现：期货价格与远期价格有显著的不同，且期货价格高于远期价格。
笔者认为，风险管理制度也许是导致二者差别的重要原因。但问题是这些风险管理
制度是一把双刃剑，它一方面控制和化解了风险，另一方面也扭曲了市场价格。本
节将以涨跌停板制度为例来说明期货价格对持有成本理论价格的偏离。
3.3.1 无套利投资组合模型的构造
1）模型的基本介绍
价格限制是期货合约的共同特征。设计它们表面上是为了预先阻止或阻止交易期
间价格波动过大而发生违约风险，价格限制在期货合约设计中已被证实扮演着重要
角色[81] [82] [83]。价格限制在期货价格的行为方式和统计性质的影响已经有一些学者研
究[84][85][86]。本节目的在于发展价格约束条件下的期货定价模型。模型并不打算论证
价格限制的福利效应。若缺乏价格限制，期货价格将会受到违约风险和其它一些成
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55
本的影响。这些成本很难被界定，因而价格限制效应在期货定价模型（如持有成本
模型）一般被忽略。本节设计的模型目的在于论证价格限制约束下的期货价格与传
统持有成本价格之间的差别程度。也就是说，该模型提供了价格限制的直观的经济
解释。
考虑简单情形。期货价格零时刻为0 f ，时刻1 和时刻2 分别移动到1 f 和2 f 。令
1 f 显著低于0 f 且2 f = 0 f ，期货合约的持有者以0 f 购买以2 f 出售不会获利，事实上，
会有亏损。这是因为在时刻1 逐日盯市，必须融资（ 0 f - 1 f ）以补充保证金帐户。假
定价格限制L< 0 f - 1 f ，那么时刻1 将以L 结算，损失将只有0 f -L。则下一交易日只
需融资（ 0 f -L）。反之，价格限制将减少能被再投资的收益。尽管合约最终以购买价
计算损益，但有限制时的路径潜在地区别于无限制时的路径。这一路径依赖可能影
响期货价格[87][88][89]。
以相对低的价格购买期货合约的交易者，由于价格限制下移的可能性更大，他
将从较低限制中获利，因而期货价格会较高。以相对高的价格购买期货合约的交易
者，由于价格限制上移的可能性更大，他将从较高限制中获损，因而期货价格会较
低。只有一个价位使得这些效应彼此抵消从而使得期货价格和持有成本价格无差异。
但在所有其它的价位，价格限制效应能被观察到。
因此，为测度价格限制效果而设计的模型，应该把握住价格限制两种可能变动
的相对效果。不理会这一事实，正如不理会无价格限制情形下远期和期货价格的差
异一样。很明显，在特定条件下差异消失，但在其他条件下差异同交易成本一样显
著。价格限制情形亦如此。
强调如下假定很重要，即交易所实施的价格限制能确保所有盈亏被结清。假定价
格突破价格限制，买卖双方同意或者以持有成本价在交易所外交易，或者以限制价
一方向另一方单边支付。此时价格限制没有效力。通过单边支付以绕开价格限制，
交易者将会认为为防止违约风险而设计的价格限制是不必要的。本节集中于如下问
题：交易所交易的期货在价格限制情形下如何定价。下一部分将会设计一个期货市
场的两期模型，价格限制设定在一期期末。
2）价格约束条件下期货定价的两期模型
假定在一个外生的现货市场，现货资产的价格由无约束价格的一般均衡过程确
定。现货资产既没有分红或息票的现金流，也没有便利收益和物理存储成本。这些
假定易于被放松。同时也假定没有税收或交易成本，所有投资者能以固定的连续复
利无风险利率r 借贷。
假设期货合约在时刻T 到期。期货的生命周期被分成不同的时间段，称之为结
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56
算区间，长度为i。在每一结算区间的终点，结算价格被确定，盈亏被分配。
当前机构惯例是将结算区间的长度设定为一天。在总模型中避免了这一限制，因
为没有特定的理由可以解释为什么结算区间不能比一天更长或更短。下文将会展示
结算区间的长度将会对期货价格产生影响。
最后的结算区间起于时刻T-i，止于时刻T。假定在最后的结算区间交易不受价
格限制的约束。这一假定有点类似真实世界，即交割月不实施价格限制以免妨碍期
货价格向现货价格的收敛。因而，在这一模型中T T S = f ，而S 和f 分别代表现货和
期货价格。
紧邻的结算区间起于时刻T-2i，止于时刻T-i。这一区间段实施了价格限制。时
刻T-2i 的结算价为S
T i f −2 ，价格限制即结算价分别加减H α 和L α 。当前机构惯例是价
格限制对称（ H α = L α ），但此时并不急于如此假定。从T-2i 至T-i 的结算区间的限制
价格是： H
S
T i T i H = f +α − −2 ， L
S
T i T i L = f −α − −2 。在此区间不可能发生高于T i H − 和低于
T i L − 的交易。此外，T-i 时刻的结算价也必定在限制之内。
由于最后的结算区间没有价格限制约束，故在此区间内期货价格易于确定。令j
代表区间（T-i,T]内的某一时刻，期货价格由下式给出：
r (T j)
j jf = S e − ∀T-i<j≤T （3.14）
这就是源自于无套利分析的著名的持有成本公式。
但主要问题是期货价格如何被价格限制影响。因而，在结算区间[T-2i,T-i]的某一
时间点必须被考察。令t 是这样的一个时点。此时期货合约的到期日为T-t，而保留
在结算区间的时间是(T-i)-t=τ 。
如果没有价格限制，期货合约将由持有成本公式给定。这一期货价格在本节中很
重要，为区别起见，指定期货的持有成本价为t f ，此时
r (T t )
t tf = S e − ∀t (3.15)
期货合约多头持有者在T-i 时刻盈利为t
S
T i f − f − ，即
T i t L − f − 若T i T i f L − − ≤
T i t f − f − 若T i T i T i L f H − − − < <
T i t H − f − 若T i T i f H − − ≥
3）定价公式
下一部分解决时刻 t 的期货价格t f 。假定期货的欧式期权能被设计。个人被允许
进入私营的期权合约，甚或场外期权。当然合约设计为任意的执行价和到期日。这
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些合约能以期货持有成本价开出。执行价X 到期日为T-i 的看涨期权将会有盈利
Max(0, f X T i − − )。执行价X 到期日为T-i 的看跌期权将会有盈利Max(0, T i X f − − )。
注意期权盈利不受价格限制的影响，这是因为合约双方均认为持有成本价总能被确
定，盈利可被确认并能以现金结清。期权价格分别写为( , ,τ ) t T i c f H − 和( , ,τ ) t T i p f L − 。
现在不必确定期权价格准确的函数形式。以后将附加一些假定以确定期权定价的函
数形式[90]。
期货能通过建立一个包含期货的套利投资组合来定价。由于期货不能超出价格限
制买卖，故假定当前期货价格在限制内。考虑下面的投资组合。在时刻t，(a)以价格
t S 购买1/K单位现货资产。这儿K = e−ri，（b）以价格t f 出售一份期货合约，（c）购
买1-K 份上述执行价T i L − 、到期日T-i 的看跌期权，(d)出售1-K 份上述执行价T i H − 、
到期日T-i 的看涨期权，(e) 出售面值t f 、到期日T-i 的贴现债券。在时刻T-i 期货被
以结算价盯住市场，结算价在限制价内或为限制价。看跌期权、看涨期权、债券到
期，套利者将清算((1/K)-1)份现货资产，并保留一份资产和一份期货进入第二期。K
份新债券以结算价的当前值发行。表3.4 陈述这一投资组合形式。这份投资组合在到
期日被完美套期保值并承诺以零值结清。因而，
(1/ ) + (1− ) ( , , )− (1− ) ( , , )− − = 0
− − t
r
t t T i t T i K S K p f L τ K c f H τ e τ f
移项解得t f
( ) τ (1 )[ ( , ,τ ) ( , ,τ )]
t T i t T i
r T t r
t t f S e e K p f L c f H − −
= − + − − (3.16)
代入期货的持有成本价
τ (1 )[ ( , ,τ ) ( , ,τ )] t T i t T i
r
t t f f e K p f L c f H − − = + − − (3.17)
因而，期货价格偏离均衡期价，偏差为2
τ (1 )[ ( , ,τ ) ( , ,τ )] t T i t T i
er K p f L c f H − − − −
既然持有成本价即远期价格，如果偏差不为零的话，那么考虑了价格限制后的期货
价格将不同于远期价格[91]。
正如介绍里所讨论的，价格限制的设计对期货合约持有人而言有着下降优势和上
升劣势。因而价格优势类似于领形组合。方程（3.17）显示服从于价格限制的期货价
格等价于无价格限制约束的期货价格加上一调整项。调整项为
τ (1 )[ ( , ,τ ) ( , ,τ )] t T i t T i
er K p f L c f H − − − − 。因而，在模型的假设条件下，期权价格是到期
日盈利期望的贴现，看跌期权等于[max(0, )] T i T i
e r E L f − −
− τ − ，看跌期权等于
2 这里的偏差是受限制的实际期货价与持有成本价的差额，不应该与期货与未来现货价格的偏差相混淆。
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[max(0, )] T i T i
e r E f H − −
− τ − 。因而，期货价格可以写成
(1 )[ ( (0, )) ( (0, ))] t t T i T i T i T i f f K E Max L f E Max f H − − − − = + − − − −
这一公式提供了一个更清晰的价格限制的解释。项[ (0, )] T i T i E Max L f − − − 是价格限
制下移的期望损失的减少，而项[ (0, )] T i T i E Max f H − − − 是价格限制上移的期望盈利的
减少。乘子项1-K 是下一日利率。因而，有价格限制的期货价等于无价格限制期货
价加上由限制移动而导致结算利益净盈亏的期望值。很明显，价格限制附随于正利
率。若r=0，则K=1，偏差消失。
期货交易所和金融出版社只报道期货价格，而不管该价格是否受价格限制约束。
因而记公布价为*
t f ， 令t Φ 代表方程式的右边。则
* (0, ) (0, )
t T i t T i t T i f L Max L Max H − − − = + Φ − − Φ − 。这一公式使得公布价或者等于持有
成本或者等于限制价格。除非触限公布价将精确反映期货的真实价格。当然由于触
限时没有交易，故也不可能确定期货的真实价格。因而记住触限时的公布价为人为
价格这一点很重要。模型价格必须在价内，否则由于违背期货能被买卖的假定模型
将不能使用。但是这一条件只是约束性的，即仅仅承认一个禁止以均衡价交易的市
场是一个均衡价不可观测的市场。当然如前所叙，参与人能绕过期货市场直接交易，
但这容易导致违约风险，这一点值得在均衡价格模型里考虑。
表3.4 跨期无套利投资组合的支付
价格限制约束下的包含期货合约的投资组合的支付
给定时刻T-i 的支付
T i T i f L − − ≤ T i T i T i L f H − − − < < T i T i f H − − ≥
Spot T i K S − ((1/ ) −1) T i K S − ((1/ ) −1) T i K S − ((1/ ) −1)
-Futures ( ) T i t − L − f − ( ) T i t − f − f − ( ) T i t − H − f −
(1-K)Puts (1 )( ) T i T i K L f − − − − 0 0
-(1-K)Calls 0 0 (1 )( ) T i T i K f H − − − − −
-Bonds t − f t − f t − f
Total T i KL − − T i KL − − T i KL − −
时刻T-i 的结果对应时刻T 时的支付
T i T i f L − − ≤ T i T i T i L f H − − − < < T i T i f H − − ≥
Spot T S T S T S
-Futures ( ) T T i S L − − − ( ) T T i S f − − − ( ) T T i S H − − −
-Bonds KL (1/ K) T −i − Kf (1/ K) T −i − KH (1/ K) T −i −
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0 0 0
注：交易在时刻t 开始，在到期日T 结束。
当没有限制时， →0 T −i L ， →∞ T −i H ，看涨看跌期权不再值钱，期货价格等于
持有成本价。当有价格限制时，接近限制的期货价格平滑累进，这是由于期权暗含
的时间价值衰退。当期货价格的持有成本价接近限制价时，看跌（看涨）接近底（顶）
线时，看跌（看涨）期权将为价内而看涨（看跌）期权将为价外。偏差为正（负）
将反映限制移动导致期货持有人受益（受损）的较高概率。因而，在低（高）的现
货价格，期货价格倾向于超出（或低于）成本价。这样，期权衰退的时间价值使得
期货价格进一步落（涨）向低（高）的限制价格。期货价格对持有成本价的偏离依
赖于确定看跌或看涨期权价格的因素。
3.3.2 来自数理方面的证据
方程（3.16）与方程（3.17）只是一般结果，因为他们没有设定期权价格的函数
形式。有必要设定这些价格的数学形式以在比较静态情形下给出数值解。通常期权
有两种定价模型，一种情形假定连续交易（Black-Scholes(1973) [92]； Black(1976)）
[93]，另一种情形是假定固定比例风险规避的投资者和对数正态分布市场因素
（Rubinstein(1976)）[94]。
假定现货资产连续交易是合理的，令现货价格动态由随机微分方程描述：
dS S udt dz t t / = +σ
这里dz 是标准高斯-维纳过程。投资组合包含h 份的现货资产和一份定价为t f 的
期货合约。期货合约签署时价值为零，故投资组合的初始价值为t t V = hS 。t V 的变化
可表示为t t t dV = hdS + df 。利用伊藤引理，期货价格的变化可写为：
df f S dS f t dt f S S dt t t t t t t t t
= (∂ / ∂ ) + (∂ / ∂ ) + (1/ 2)(∂2 / ∂ 2 ) 2σ 2
若h 选择合适，投资组合将无风险，这就将导出著名的非随机偏微分方程3
(∂ / ∂ ) + ∂ / ∂ + (1/ 2)(∂2 / ∂ 2 ) 2σ 2 = 0 t t t t t t t f S rS f t f S S (3.18)
方程解即期货价格。期货价格适宜的条件是T i t T i L f H − − ≤ ≤ ，∀T − 2i < t < T − i。
3 该方程不同于期权定价的标准偏微分方程，由于期货合约不要求初始费用，因而它不应包含反映投资机会成本
的一项t rf 。除此之外，其它推导细节则类似于标准偏微分方程的推导，读者可参考John Hull（1993）年的教材。
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60
当然终端条件是T T f = S 。
以上部分已经了解了解的形式。但是，解应该由其基本构成而不是由嵌入的期权
来表达。借鉴布莱克（1976）的推导，解为
(1 ) *[ (1 ( )) (1 ( )) ( ) ( )] t t 2L t 1L t 1H 2H f = f + − K L − N d − f − N d − f N d + HN d (3.19)
这里下标T-i 从限制价格中去掉，N(•) 为累积正态分布概率且
(ln( / ) ( 2 / 2) ) /( )
1 d = f L + σ τ σ τ L t ， = −σ τ L L d d2 1
(ln( / ) ( 2 / 2) ) /( )
1 d = f H + σ τ σ τ H t ， = −σ τ H H d d2 1
当然这一设定仅仅当期货价格不在限制价格上时才有效，因为当价格超出限制时
套期保值不能构造。此时期货价格等于限制价格，尽管它并不能被看作真实的均衡
价格。
3.4 本章小结
在这一章，主要对商品期货价格的形成机制进行了讨论。笔者认为，商品期货价
格的定价，是在运用无套利方法对商品远期价格进行定价的基础上，引入持有成本
（包括存储成本加上融资购买资产所支付的利息，再减去资产的收益），从而使得期
货价格和现货价格之间的关系可用持有成本来描叙，这便形成了商品期货定价理论，
即持有成本模型。由于商品期货具有价格发现功能，即商品期货价格是未来现货价
格的无偏估计，本文对此运用郑麦和连豆的数据，应用Johansen 似然比检验方法，
对协积方程的参数进行长期无偏性假设的检验，即（0，1）参数约束的检验，验证
结论证实商品期货价格是未来现货价格的无偏估计。另外，基于国外一些对远期和
期货合约进行比较的实证研究结论，发现期货价格与远期价格有显著的不同，笔者
认为风险管理制度也许是导致二者差别的重要原因，笔者以涨跌停板制度为例，通
过构造一个较复杂的无套利投资组合，并结合B－S 偏微分方程的数理证明，以期证
明期货价格对持有成本理论价格的偏离。
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4 期货市场CAPM 模型的实证
有效市场假说(EMH)是现代金融理论的重要基石。可以说，整个现代的金融体
系，尤其是现代的证券期货分析体系都是建立在EMH 理论和实践的基础之上的。有
效市场假说的理论基础：1）假设投资者是理性的，对证券期货能够作出理性的评估。
2）即便有一些投资者行为是非理性的，他们的交易活动也是随机的，因而在他们之
间交易活动相互抵消，对最后的价格不产生影响。3）即使有些投资者有非理性的行
为，并且行为的方式一致，相互不能抵消，但是市场中他们会遇到理性套利活动者，
套利者的活动使得非理性行为最终不影响价格。除了以上的一些假定，EMH 还通过
对“信息”和“获利”这两个概念的界定使它的理论更为完善。Fama（1970）指出，过
去已有的信息（或称陈旧信息Stale Information）是对当前的价格无任何参考价值的，
所以证券价格应该是能够迅速而准确地反映信息。迅速意味着当投资者得知新信息
时，已经无法利用它来获利了。准确意味着市场价格对信息的反应既不会过度也不
会不足，总体平均来说，应该是准确的。那么，除了信息最初到来时价格的反应之
外，以后价格不再为此信息产生任何反应。实证研究中要对这一命题进行验证，在
理论上就要求对“获利”和“已知的信息”作出明确的解释。
对“获利”的定义涉及争议较多，倘若对“获利”没有统一的界定，那么只要找到
市场上有人利用新信息的到来赚到了钱的例子便可以否认市场的有效性。在这一方
面，EMH 得到了资本资产定价理论（CAPM）的有力支持。金融学上对“获利”的定
义为：在不承担额外风险的情况下获得额外的收益。这一定义在实践中的困难在于
对额外风险的度量上。CAPM（Sharpe 等人）则在马柯维茨提出的以方差作为风险度
量的基础上构建了一个风险与收益关系的模型，根据该模型，投资者要想在有效市
场上获得额外的收益，必须要承担额外的风险。这就说明，一个人如果获得了额外
的收益，并不能说明市场的无效，因为还有一种可能是他承担了额外的风险。
现代金融经济学的重要问题之一是权衡风险和预期收益的量化问题。虽然，人们
普遍认为诸如股票市场之类的风险投资其回报一般应高于无风险投资，然而，也只
是在资本资产定价模型创立以后，经济学家们才能够从数量上分析风险及其为承受
风险而得到的回报之间的关系。资本资产定价模型的前提是建立在资产的预期收益
对于其市场投资组合收益的方差为线性的关系上。
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62
4.1 资本资产模型的说明
资本资产定价模型（CAPM）的基础是在1959 年由Markowitz(1959) [9]建立的。
他在一项专门的研究中，从预期收益和收益的方差角度提出了投资者选择的组合问
题。他认为投资者将会最优地选择均值——方差角度提出了投资者选择的组合问题，
也就是说在方差给定的时候，投资者将会选择收益最高的投资组合。Sharpe(1964) [10]
和Linterner(1965) [11][95]进一步拓展了Markowitz 的研究成果，使其在经济上具有更
广的涵义。他们证明了：如果投资者具有相同的预期和最优地选择均值——方差有
效组合，那么在没有市场摩擦的条件下，所有投资财富的组合或者市场组合本身就
是均值——方差有效组合。通常的CAPM 方程直接就揭示了市场组合均值——方差
有效性涵义。
Sharpe(1964)和Linterner(1965)建立的CAPM 假定资产的租与借是按照无风险利
率计息的，于是按照该模型可以得到增产i 的期望收益：
( ) [ ( ) ] i f im m f E R = R + β E R − R （4. 1）
( )
[ ] m
i m
im Var R
Cov R , R β = (4.2)
这里， m R 是关于市场组合的收益， f R 是关于无风险资产的收益。Sharpe(1964)
和Linterner(1965)建立的CAPM 也许最简洁地由超过无风险报酬的收益或者称超额
收益表达出来了。令i Z 代表第i 个资产的超过无风险报酬的收益，即i i f Z ≡ R − R ，
则对Sharpe(1964)和Linterner(1965)建立的CAPM 有：
[ ] [ ] i m m E Z = β E Z (4.3)
( )
[ ] m
i m
m Var Z
Cov Z , Z β = (4.4)
这里m Z 代表关于资产市场组合的超额收益。由于无风险收益率是非随机的，所
以(4.2)和(4.4)是等价的。在实证应用中，无风险收益率的替代量是随机的，于是相应
的贝塔系数也是不同的。大多数实证工作都是用超额收益和(4.4)式来叙述Sharpe 和
Linterner 的资本资产定价模型。
(4.3)式Sharpe 和Linterner 的CAPM 集中反映了三个涵义：1）截距为零；2）贝
塔系数完全刻画了截面层上的预期收益的波动；3）市场风险报酬[ ] m E Z 是正的。
在没有无风险资产的情况下，1972 年Black 得到了更一般的CAPM[96]。在这个
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63
模型中，以零贝塔收益显示的资产i 的期望收益关于它的贝塔系数的关系是线性的。
特别对资产i 的期望收益E(Ri )，我们有：
[ ] [ ] ( [ ] [ ]) i m im m m E R E R E R E R0 0 = + β − （4.5）
这里m R 是市场组合的收益； m R0 是市场的零贝塔组合的收益，它定义为与m（即
市场）不相关的组合中具有最小方差的那个组合。因为财富以实际价格计量更为恰
当，所以对Black 的CAPM，收益一般应该经过通货膨胀的调整。以实际价格计量
定义的im β 为：
[ ]
[ ] m
i m
im Var R
Cov R , R β = （4.6）
由于Black 的CAPM 的计量经济分析把零贝塔组合收益当作不可观察量来处理，
这样就比分析(Sharpe-Lintner)的资本资产定价模型来得复杂。Black 模型可以被当作
对实际收益市场模型的一个约束来检验。实际收益模型为：
[ ] [ ] i im im m E R =α + β E R （4.7）
按照（4.5）的涵义，我们对任意的i 有：
E[R ]( ) i im m im α = 1− β ∀ 0 （4.8）
（4.8）式告诉我们，Black 模型限制了实际收益市场模型中资产对应的截距项，
并使其等于期望零贝塔组合收益乘上1 减去资产的贝塔系数。
CAPM 是一个单时期模型，所以(4.3)和(4.5)式没有时间维数。要对模型进行计量
经济分析就应加上有关收益的时间序列特性和有关在时序上估计模型假定。假定收
益关于时间是独立同分布的，其联合分布是多变量正态。这个假定在Sharpe-Lintner
模型中是用于分析超额收益，而在Black 模型中是用于分析实际收益。在上述强假定
下，用逐期CAPM 模型的好处是在理论上它具有一致性。
4.2 估计和检验的统计框架
我们先使用投资者可以按无风险收益率借和租的假设，接着考虑 Sharpe-Lintner
的CAPM 模型，最后我们取消这个假设分析Black 的CAPM 模型。
4.2.1 Sharpe 和Linterner 的CAPM
定义t Z 是N 个资产（或资产组合）的（N×1）阶超额收益向量。对这个N 的资
产，超额收益可以用超额收益市场模型来描述：
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64
Zt =α +β Zmt +ε t （4.9）
[ ] 0 t E ε = （4.10）
[ ' ] t t E ε ε = Σ （4.11）
[ ] , [( )2 ] 2 mt m mt m m E Z = μ E Z −μ =σ （4.12）
( , ) 0 mt t Cov Z ε = （4.13）
β 是（N×1）阶贝塔系数向量， mt Z 是时期t 市场组合的超额收益，α 和t
ε 分别
是（N×1）阶资产收益截距向量和随机扰动向量。本章我们都不考虑α 、β 和t
ε 关于
市场组合或它们的替代量之间的依存关系。为方便起见，对夏普和林特纳的CAPM
模型，我们定义μ 为期望超额收益。
对（4.9）式Sharpe-Lintner 的CAPM 来说向量α 的所有元素都为0，这实际上
来自（4.9）式的无条件期望（4.3）式的比较结果以及构造检验模型的主要假设。如
果向量α 的所有元素都为0，则m 就是切线组合。
我们使用最大似然方法来获得无约束模型的估计量。用普通最小二乘法进行资
产对资产的回归也能获得α 和β 同样的估计量。我们考虑超额收益t Z 关于市场超额
收益mt Z 的条件概率密度函数（pdf）。假定超额收益t Z 关于市场超额收益mt Z 的条件
概率密度函数为联合正态分布，即：
( ) ( ) ( ) ( )


= − Σ − × − − − ′ Σ− − −
t mt t mt
N
t mt f Z Z π 2 Z α βZ 1 Z α βZ
1
2
2
2 exp 1 （4.14）
由于超额收益是同期IID 的，当给定T 个观测值时，联合概率密度函数为：
( ) T m m mT f Z , Z , , Z Z , Z , , Z 1 2 􀀢 1 2 􀀢
( ) Π=
=
T
t
t mt p Z Z
1
（4.15）
( ) 2
2 1
2 −
−
=Π Σ
N
π
( ) ( )


× − − − ′ Σ− − −
t mt t mt Z α βZ 1 Z α βZ
2
exp 1 （4.16）
给定（4.16）式和超额收益的观测，超额收益市场模型的参数可以用最大似然方
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
65
法来估计。最大似然方法在统计上是一种很好的估计方法，它在一定的正规条件下
具有一致性、渐近有效性和渐近正态性。为一义最大似然估计量，我们构造对数似
然函数，也就是对联合概率密度函数取对数，并把它作为未知参数α ,β 和Σ的函数。
用L 表示对数似然函数，我们有：
( Σ) = − ( )− logΣ
2
log 2
2
L α ,β , NT π T
( ) ( ) t mt
T
t
t mt − Z −α − βZ ′ Σ− Z −α − βZ
= Σ
1
2 1
1 （4.17）
最大似然估计量就是使L 达到最大的参数值。为找出这些估计量，我们对L 关
于未知参数，α ,β 和Σ求微分，并分别使这些微分结果为0。这些偏微分结果是：
( )




= Σ − −
∂
∂ Σ=
−
T
t
t mt L Z Z
1
1 α β
α
（4.18）
( ) 




= Σ − −
∂
∂ Σ=
−
T
t
t mt mt L Z Z Z
1
1 α β
β
（4.19）
1
2
= − Σ−
∂Σ
∂L T
( )( ) 1
1
1
2
1 −
=
− Σ 



 ′ − − − − Σ + ΣT
t
t mt t mt Z α βZ Z α βZ （4.20）
令（4.18）式、（4.19）式和（4.20）式为0，我们可以解得如下最大似然估计量：
m α μ βμ􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 = − （4.21）
( )( )
Σ ( )
Σ
=
=
−
− −
= T
t mt m
T
t t mt m
Z
Z Z
1
2
1
μ
μ μ
β 􀀇
􀀇 􀀇 􀀇
（4.22）
( )( )′
− − − − = Σ Σ=
t mt
T
t
t mt Z Z Z Z
T
α β α β
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
1
1 （4.23）
这里，
Σ=
=
T
t
t Z
T 1
1 μ 􀀇 以及Σ=
=
T
t
m mt Z
T 1
1 μ
􀀇
显然，可以注意到，这些公式就是参数的OLS 估计量。
最大似然估计量关于市场超额收益1 2 , , , m m mT Z Z 􀀢 Z 的条件分布可以从超额收益
的联合正态和IID 的假设中获得。估计量的方差和协方差可以用费雪尔信息矩阵的
逆求得。费雪尔信息矩阵是对数似然函数关于参数向量二阶导数的负期望值。
上述最大似然估计量的条件分布为：
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66
 


 


Σ 




+ 2
2
~ , 1 1
m
m
T
N
σ
μ
α α 􀀇
􀀇 􀀇 （4.24）
 


 


Σ 




2
~ , 1 1
m T
N
σ
β β 􀀇
􀀇
（4.25）
T Σ ~W (T − 2,Σ) N
􀀇
（4.26）
( ) Σ=
= −
T
t
m mt m Z
T 1
σ􀀇 2 1 μ􀀇 2
这里， ( 2, ) N w T − Σ 表示（N×N）矩阵T Σˆ 服从自由度为（T-2）协方差矩阵为Σ的
维夏特分布。这个分布是多变量卡方分布的推广。安德森（Anderson,1984）[97]和缪
俄希德（Muirhead,1983）[98]对该分布的性质进行了讨论。
ˆ α 和ˆβ 的协方差为：
2
ˆ ˆ 1 ˆ [ , ] [ ]
ˆ
m
m
Cov
T
μ
α β
σ
=− Σ （4.27）
ˆΣ
与ˆ α 和ˆβ 独立。
运用无约束估计量，我们可以构造如下零假设的Wald 检验统计量：
0H :α = 0 （4.28）
相应的备择假设为：
: 0 A H α ≠ （4.29）
Wald 检验统计量J0 为：
1
0 J = αˆ'[Var(αˆ)]−αˆ
2
1 1
2
ˆ ˆ ˆ [1 ] '
ˆ
m
m
T
μ
α
σ
= + − α Σ− （4.30）
这里我们已经把（4.24）式替换了Var[αˆ]。在零假设之下J0 将具有自由度为N
的卡方分布。因为Σ 是未知的，所以用J0 检验H0，我们将在（4.30）式中以估计量ˆΣ
替代Σ ，由于最大似然估计量ˆΣ 可以作为一致估计量，这样在零假设之下J0 将渐近
地具有自由度为N 的卡方分布。
于是，在此情形中使用Wald 检验我们就不必借助大样本理论进行推断。由麦金
雷（MacKinlay,1987）[99]，吉邦斯、罗斯和尚肯（Gibbons, Ross and Shanken,1989）
[100]等发展起来的有限样本分布，在此就可以应用缪俄希德（Muirhead, 1983）[98]提
出的下述定理来确定：
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67
定理：令m维向量x服从正态分布n(0,Ω),(m×m)阶矩阵A服从( , )( ) m w n Ω n ≥ m ，
以及设x 和A 独立，则：
1
, 1
( 1) ' ~ m n m
n m x A x F
m
−
− +
− +
为应用这个定理，我们设
2 1
2
2
ˆ ˆ ˆ [1 ] , ,
ˆ
m
m
x a A T m N
μ
σ
− = + = Σ = 以及n = (T − 2)。则定义
下述检验统计量1 J ：
2
1 1
1 2
( 1) ˆ ˆ ˆ ˆ [1 ] '
ˆ
m
m
J T N a
N
μ
σ
− − − −
= + a Σ （4.31）
在零假设之上，检验统计量1 J 的无条件分布是自由度为（N，T-N-1）中心F 分
布。
我们仅仅使用来自无约束模型（即超额收益市场模型）的估计量就能够构造Wald
检验J0 和有限样本F 检验J1。现在考虑第三个检验，即所谓似然比检验。此时，我
们需要来自带约束模型的估计量。带约束的模型就是Sharpe-Lintner 的CAPM。当α
被限制为0 的时候，我们可以从（4.19）式和（4.20）式解得参数β 和Σ 的带约束估
计量，即：
* 1
2
1
ˆ
mt
T
t t mt
Tt
z Z
Z
β =
=
Σ
=
Σ
（4.32）
* * *
1
ˆ 1 ( ˆ )( ˆ ) '
T
t mt t mt
t
z βZ z Z
T
β
=
Σ = Σ − − （4.33）
在零假设之下，带约束估计量的分布是：
*
2 2
ˆ ~ ( , 1 [ 1 ] )
ˆ ˆ m m
N
T μ
β β
σ
Σ
+
（4.34）
ˆ * ~ ( 1, ) N T Σ W T − Σ （4.35）
得到无约束和带约束的最大似然估计量以后，我们可以用似然比方法检验
Sharpe-Lintner 的CAPM 模型所蕴涵的约束。
似然比检验是在似然比对数的基础上，用在最大似然估计量上计算的带约束对
数似然函数减去无约束的对数似然函数的值来定义。我们用LR 表示对数似然比，即
有：
LR = L*−L
= − [ Σ − Σ ]
􀀇 􀀇
log log
2
T * （4.36）
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
68
这里，L*表示带约束的对数似然函数。为得到（4.36）式我们实际上已经使用了
对无约束和带约束似然函数在最大似然估计量上的数值加总可以简化为NT 的事实。
现在，我们对无约束似然函数证明这个结果。对（4.17）式的最后一项在最大似然估
计量上的数值进行加总，我们有：
1
1
( ˆ ˆ ) ' ˆ ( ˆ ˆ )
T
t mt t mt
t
z α βZ − z α β Z
=
Σ − − Σ − − （4.37）
1
1
[ ˆ ( ˆ ˆ )( ˆ ˆ ) ']
T
t mt t mt
t
trace − z α βZ z α β Z
=
=Σ Σ − − − − （4.38）
1
1
[ ˆ ( ˆ ˆ )( ˆ ˆ ) ']
T
t mt t mt
t
trace − z α βZ z α β Z
=
= Σ Σ − − − − （4.39）
= trace[Σ− (T Σ)]= Ttrace[I ] = NT 􀀇 􀀇 1 （4.40）
注意，从（4.37）式到（4.38）式这步我们使用了traceAB = traceBA，再到（4.39）
式这步我们使用了和的迹等于迹的和。在（4.40）式这一步我们使用了单位矩阵的迹
等于它的维数。
似然比检验依据的渐近结论是，在零假设之下，-2 乘以对数似然比服从自由度
为H0 之下约束条件数的卡方分布。也就是我们检验H0 可以使用：
[ * ] 2
2 2 log log ~ N
a
J = − LR = T Σ − Σ χ
􀀇 􀀇
（4.41）
有趣的是，这里我们也不必借助大样本理论来指导似然比检验。（4.31）式中的
J1 本身就是一个似然比检验统计量，这个结果我们可继续运用。根据J1 是J2 的单调
变换的事实，带约束的最大似然估计量可以被表示为无约束的最大似然估计量。对* ˆβ
我们有：
2 2
ˆ ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ
m
m m
β α
μ
μ
σ
= +
+
β* （4.42）
以及对* ˆΣ 我们有：
* *
1
ˆ 1 ( ˆ )( ˆ ) '
T
t mt t mt
t
z Z z Z
T
β
=
Σ = Σ − − * β
*
2 2
1
1 ˆ ˆ ˆ [( ? (1 ) ]
ˆ
T
m mt
t mt
t m m
z Z Z
T
μ
α
= μ σ
= − − + −
+ Σ α β
*
2 2
ˆ ˆ ˆ [( ˆ ) (1 ) ]'
ˆ
m mt
t mt
m m
z Z Z
μ
α
μ σ
× − − + −
+
α β （4.43）
注意到：
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
69
2 2
1
ˆ ˆ ˆ ˆ ( )'(1 ) 0
ˆ
T
m mt
t mt
t m m
z Z Z
μ
α
= μ σ
− − =
+ Σ * α-β （4.44）
我们有：
αα
σ
σ ′  


 

+
Σ = Σ+ 􀀇 􀀇
􀀇 􀀇
􀀇 􀀇 􀀇
2 2
2
*
m m
m
u
（4.45）
对上式两边取行列式有：
 

 

+ Σ ′  


 

+
Σ = Σ −1 1
2 2
2
* α α
σ
σ 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇 􀀇
􀀇 􀀇 􀀇
m m
m
u
（4.46）
这里，从（4.45）式到（4.46）式我们提取了ˆΣ 因子并对单位矩阵I 和向量x 使
用了| I + xx ' |= (1+ x ' x)的结论。用（4.46）式替换（4.36）式有：
2
1
2 2
ˆ ˆ ˆ ˆ log[( ) ' 1]
2 ˆ ˆ
m
m m
LR T α
μ
σ
α
σ
= − Σ− +
+
（4.47）
以及对J1 我们有：
2
1
J (T N 1) (exp[ J ] 1)
N T
− −
= − （4.48）
（4.48）式表明J1 是J2 的单调变换，这就证明J1 可以被解释为一个似然比检验。
因为J1 的有限样本分布是已知的，所以方程（4.48）可以被用来获得J2 的有限
样本分布。我们将看到，在零假设之下J2 的有限样本分布不同于它的大样本分布。
乔伯森和科基（Jobson and Korkie, 1982）[101]对J2 进行了调整，使其具有更好的有限
样本性质定义J3 为修正后的统计量，我们有：
3 2
( 2)
2
T N
J J
T
− −
=
2 [log * log ]~ 2
2 N
N a T χ Σ − Σ 



=  − −
􀀇 􀀇
（4.49）
使用数学有效集的结果，对检验统计量J1 我们可以作出有用的经济解释。吉邦
斯、罗斯和尚肯（Gibbons, Ross and Shanken, 1989）证明：
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
70
2 2
2 2
1 2
2
ˆ ˆ
( 1) ˆ ˆ
ˆ
1
ˆ
q m
q m
m
m
T N σ J
N
μ μ
σ
μ
σ
 
 − 
− −   =  
 + 
 
（4.50）
若通过N 个包括无风险资产和风险资产构造投资组合，在所有投资组合中具有
最大平方夏普率的组合就是切线组合。于是，当事后市场组合是切线组合时，J1 将
等于0；随市场的平方夏普率减小，J1 将增大，显示出了对市场组合有效性的有力证
据。
4.2.2 Black 的CAPM 模型
在没有风险资产的情况下，我们考虑了（4.5）式中的Black 的CAPM。在该模
型中，零贝塔组合的期望收益0 [ ] m E R 将视为不可观测的，于是就成为未知的模型参
数。定义零贝塔组合的期望收益为γ ，Black 的CAPM 是：
( ) =ιγ + β ( [ ]−γ ) t mt E R E R
[ ] mt = (ι − β )γ + βE R （4.51）
就Black 模型而言，无约束模型就是实际收益模型。定义Rt 为一个N 个资产或
资产组合的（N×1）阶实际收益向量。对这N 个资产，实际收益模型是：
t mt t R =α +β R +ε （4.52）
[ ] 0 t E ε = （4.53）
[ ' ] t t E ε ε = Σ （4.54）
[ ] , [( )2 ] 2 mt m mt m m E R = μ E R −μ =σ （4.55）
[ , ] 0 mt t Cov R ε = （4.56）
β 是（N×1）阶资产贝塔系数向量， mt R 是时期t 市场组合收益，α 和t
ε 分别是
（N×1）阶资产收益截距和随机扰动项的向量。
Black 模型可检验的蕴涵从（4.52）式的无条件期望与（4.51）式的比较中反映
得非常明显。该蕴涵就是：
α = (ι − β )γ （4.57）
这个蕴涵对检验来说比Sharpe-Lintner 模型的零截距约束更复杂，因为参数β 和
γ 呈现了非线性的关系。
在给定收益的IID 和联合正态假设之下，而布莱克模型可用最大似然方法来估
计和检验。无约束模型的最大似然估计量，即（4.52）式中的实际收益模型的最大似
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
71
然估计量，与超额收益市场模型是一致的，除非实际收益由超额收益来替代。从而，
像μˆ 现在就是实际收益样本均值向量。对参数的最大似然估计量，我们有：
ˆ ˆ ˆ ˆm α = μ −βμ （4.58）
1
2
1
ˆ ( ˆ)( ˆ )
( ˆ )
T
t t mt m
T
t mt m
R μ R
R
μ
β
μ
=
=
Σ − −
=
Σ −
（4.59）
( )( ) t mt t mt R R R R
T
α β α β
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
Σ = 1 − − − − （4.60）
这里，
Σ=
=
T
t
t R
T
u
1
􀀇 1 和Σ=
=
T
t
m mt R
T
u
1
􀀇 1
上述参数关于市场实际收益m m mt R , R , , R 1 2 … 的条件分布是：
 


 


Σ 




+ 2
2
~ , 1 1
m
m u
T
N
σ
α α 􀀇
􀀇 􀀇 （4.61）
 


 


Σ 




2
~ , 1 1
m T
N
σ
β β 􀀇
􀀇
（4.62）
T Σ ~W (T − 2,Σ) N
􀀇
（4.63）
这里， ( )
2
1
2 1Σ=
= −
T
t
m mt m R u
T
􀀇 􀀇 σ
α 􀀇
和β
􀀇
的协方差是：
[ ] Σ 




= − 2 ,
m
m u
Cov
σ
α β 􀀇
􀀇 􀀇 􀀇 （4.64）
对带约束的模型，即Black 的CAPM，其对数似然函数是：
( ) ( ) ( ) 1
1
( )
2
log 1
2
log 2
2
, , −
=
Σ = − − Σ − Σ − − − ′Σ mt
T
t
t ς γ β NT π T R γ ι β βR
( ( ) ) t mt × R −γ ι − β − βR （4.65）
（4.65）式关于γ ,β ,Σ求微分，我们有：
( ) ( ) 




= − ′ Σ − − −
∂
∂ Σ=
−
T
t
t m R R
1
ι β 1 γ ι β β
γ
ς
（4.66）
( ( ) ) 1
1
1 −
=
− Σ 



 ′ = Σ − − −
∂
∂ ΣT
t
t mt R γ ι β βR
β
ς
（4.67）
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
72
( ( ) )( ( ) ) 1
1
1 1
2
1
2
−
=
− − Σ 



 ′ = − Σ + Σ − − − − − −
∂Σ
∂ ΣT
t
t mt t mt T R γ ι β βR R γ ι β βR
ς
（4.68）
令（4.66）式、（4.67）式和（4.68）式为0，我们可以解出最大似然估计量，它
们是：
( ) ( )
( * ) * ( * )
* * *
*
1
1
ι β ι β
ι β μ β μ
γ 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
Σ −
′
−
Σ −
′
−
=
−
−
m （4.69）
( )( )
Σ( )
Σ
=
=
−
− −
= T
t
m
T
t
t mt
R
R R
1
2
1
* *
*
γ *
γ ι γ
β
􀀇
􀀇 􀀇
􀀇
（4.70）
( ( ) )( ( ) )′
Σ = − − − − − − t mt t mt R R R R
T
* 1 γ * ι β * β * γ * ι β * β *
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
（4.71）
从（4.69）式，（4.70）式和（4.71）式中我们可以看出， * γ
􀀇
中含有* β
􀀇
， * Σ
􀀇
，而
* β
􀀇
中又含有* γ
􀀇
，我们无法从中求出解析的最大似然估计量。因此，我们只能用β 和
Σ 初始的一致估计量对（4.69）式，（4.70）式和（4.71）式进行迭代至收敛得到最大
似然估计量。至于β 和Σ 初始的一致估计量我们分别采用无约束估计量β
􀀇
和Σ
􀀇
。
给出了带约束和无约束的最大似然估计量后，我们可以构造零假设4的渐近似然
比检验。零假设和备择假设为：
:α = (ι − β )γ 0 H （4.72）
:α ≠ (ι − β )γ A H （4.73）
似然比检验可以按类似于（4.41）式中检验（Sharpe-Lintner）模型的方式来构造。
于是，我们定义如下J4 作为检验统计量，即：
[ ] 2
1
*
4 log log ~ − = Σ − Σ N
a
J T χ
􀀇 􀀇
（4.74）
注意，相对于Sharpe-Lintner 模型，Black 的CAPM 由于零贝塔期望收益是自由
参数而丢失了一个自由度。除了残差协方差矩阵有N（N-1）/2 个参数外，无约束的
实际收益模型具有2N 个参数，N 个构成了参数向量α ，还有N 个构成了参数向量β 。
同样，对带约束的Black CAPM，除了残差协方差矩阵具有与约束模型相同的参数外，
N 个参数构成了参数向量β 和期望零贝塔收益γ 参数。于是，无约束模型就比带约束
模型多出（N-1）个参数。
我们同样可以通过调整J4 来改善其有限样本的性质。定义J5 为调整后的检验统
4 在Black 的CAPM 内容中，Gibbons(1982)首次建立了这个检验，Shanken(1985b)则提出了详细的分析过程。
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
73
计量，我们有：
[ ] 2
1
*
5 1 log log ~
2 − Σ − Σ 



=  − − N
N a J T χ
􀀇 􀀇
（4.75）
在有限样本和零假设之下，J5 的分布将更接近于卡方分布。
上面讨论过的方法有两个不足。第一，由于估计量关于一阶条件必须进行迭代运
算，所以在估计上存在着一些繁琐；第二，根据大样本理论得到的检验其有限样本
性质可能很差。我们使用坎德尔（Kandel, 1984）[102]和尚肯（Shanken, 1986）[103]的
研究结果来克服这些不足。他们提出了怎样计算精确的最大似然估计量以及怎样构
造具有良好有限样本性质的近似检验。
对无约束模型，我们考虑用期望零贝塔收益γ 的超额收益表达市场模型：
( ) t mt t R −γι =α + β R −γ +ε （4.76）
假设γ 是已知的，则无约束模型的最大似然估计量为：
α (γ ) = μ −γι − β (μ −γ ) m
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 ， （4.77）
( )( )
Σ ( )
Σ
=
=
−
− −
= T
t mt m
T
t t mt m
R
R R
1
2
1
μ
μ μ
β 􀀇
􀀇 􀀇 􀀇
（4.78）
以及，
[ ( )][ ( )]′
− − − − − − = Σ Σ=
t mt m
T
t
t mt m R R R R
T
μ β μ μ β μ􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
1
1 （4.79）
这里，β 和Σ 的无约束估计量不依赖γ 的数值，但如上所示α 却依赖γ 的值。无
约束对数似然函数在最大似然估计量处的数值是：
( )
2
log
2
log 2
2
L = − NT − T Σ − NT
􀀇
π （4.80）
显然，（4.80）式就不依赖γ 的数值。
我们把α 限制为0，这样带约束的估计量就是：
( )( )
Σ ( )
Σ
=
=
−
− −
= T
t mt
T
t t mt
R
R R
1
2
* 1
γ
γι γ
β 􀀇
（4.81）
[ ( ) ] [ ( ) ]′
− − − × − − − = Σ Σ=
t mt
T
t
t mt R R R R
T
* *
1
* 1 γ ι β * β * γ ι β β
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
（4.82）
以及带约束似然函数的数值是：
( ) ( ) ( )
2
log
2
log 2
2
L* γ = − NT π − T Σ* γ − NT
􀀇
（4.83）
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
74
注意，带约束似然函数的数值依赖于γ 。从而我们构造如下对数似燃比：
( ) = ( )− = − [ Σ ( ) − Σ]
􀀇 􀀇
log log
2
LR γ L* γ L T * γ （4.84）
使对数似然比达到最小的γ 的值就是使带约束对数似然函数达到最大的值，也就
是γ 的最大似然估计量。
对Sharpe-Lintner 模型使用同样的手段和方法，其对数似然比可简化为：
( )
( )
( ) ( )
 

 

′ Σ +
 


 


− +
= − log − 1
2
1
2 2
2
α γ α γ
μ γ σ
σ
γ 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇 􀀇
􀀇
m m
LR T m
( )
[ ( )] [ ( )]
 

 

Σ × − − − +
′
− − − 



 


− +
= − log − 1
2
1
2 2
2
μ γι β μ γ μ γι β μ γ
μ γ σ
σ
m m
m m
T m 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇 􀀇
􀀇
（4.85）
关于γ 最小化LR 等价于最大化如下G，即：
( )
[μ γι β (μ γ )] [μ γι β (μ γ )]
μ γ σ
σ
Σ − − −
′
− − − 



 


− +
= −
m m
m m
G m 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇 􀀇
􀀇
1
2 2
2
（4.86）
于是，使G 达到最大的γ 数值就是最大似然估计量。对方程= 0
∂
∂
γ
G 有两个解，
它们是如下二次方程的实数根，即：
H(γ ) = Aγ 2 + Bγ + C （4.87）
这里，
( ) ( ) (ι β ) (ι β )
σ
μ
ι β μ βμ
σ
􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇􀀇 􀀇
􀀇 Σ −
′
Σ − − −
′
≡ − − −1
2
1
2
1
m
m
m
m
A
( ) ( ) ( ) ( ) m m
m m
B m μ βμ μ βμ
σ
ι β ι β
σ
μ 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
􀀇
Σ −
′
Σ − − −
′
−  


 

≡ + − −1
2
1
2
2 1 1
( ) ( ) ( ) ( ) m m
m
m
m
m
C m μ βμ μ βμ
σ
μ
ι β μ βμ
σ
μ 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
􀀇
Σ −
′
Σ − − −
′
−  


 

= − + − −1
2
1
2
2
1
如果A 大于0，最大似然估计量* γ
􀀇
是最小的根，如果A 小于0，最大似然估计
量* γ
􀀇
就是最大的根。如果m μ
􀀇
大于球最小方差关于样本的均值收益，则A 大于0；也
就是，市场组合在带约束的均值—方差边界的有效部分上面。我们无须借助迭代过
程就可以通过把* γ
􀀇
替换进入（4.70）式和（4.71）式来获得* β
􀀇
和* Σ
􀀇
。
我们用（4.76）式中γ 的超额收益来构造Black 模型的近似检验。如果γ 是已知
的，同样的方法可以构造Sharpe-Lintner 模型的F 检验，该检验在（4.31）式中用于
检验零贝塔超额收益市场模型截距为0 的零假设。这个检验统计量为：
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
75
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) , 1
1
1
2
2
6 1 1 ~
− −
−
−
′ Σ
 

 
 −
+
− −
= N T N
m
m F
N
J T N α γ α γ
σ
μ γ
γ 􀀇 􀀇 􀀇
􀀇
􀀇
（4.88）
由于γ 是未知的，所以在（4.88）式中的检验不能被直接运用。但是其近似检验
( * )
6 γ
􀀇
J 却可以被运用。因为，γ = γ􀀇*使对数似然比达到最小，当然也就使(γ ) 6 J 达到
最小了。从而， ( ) ( ) 6 0
*
6 J γ􀀇 ≤ J γ ，这里0 γ 是γ 的未知真实值。于是，使用( * )
6 γ
􀀇
J 的检
验会过度接受零假设。倘若使用* γ
􀀇
零假设被拒绝，那么对任何0 γ 零假设也将被拒绝。
这种检验方法可以提供人们对零假设进行有用的检查。因为在（4.85）式中通常的渐
近似然比检验也被发现是过度拒绝零假设的。
最后，我们考虑对期望零贝塔组合收益的推断问题。给出γ 的最大似然估计量，
我们需要对它的渐近方差作出推断。使用费雪尔信息矩阵，γ 的最大似然估计量的渐
近方差是：
[ ] ( ) ( ) ( ) 1
1
2
2
* 1 1 −
−
 
 
− Σ ′ − 



 

 −
= + ι β ι β
σ
μ γ
γ
􀀇 􀀇
m
m
a
T
Var （4.89）
上述方差的估计量可以在最大似然估计处被计算，有关γ 数值的推断可以由* γ
􀀇
的渐近正态性给出。
4.3 非正态和非独立同分布收益
本节我们集中考虑有关收益随时间偏离联合正态和独立同分布假设和统计推断
问题。我们考虑伴随有非正态性，异方差性和收益的同期相关性的检验。对这样的
检验人们之所以感兴趣，主要有如下二个理由：第一，当正态性的假设充分的话，
就没有必要把CAPM 作为理论模型。采用正态性假设主要是从统计目的考虑。没有
正态性的假设，资本资产定价模型检验的有限样本性质就难以获得。第二，证券的
月度收益偏离正态性是已经被证明了的[13][18][104]。同样，关于股票收益也存在着大量
的异方差性和同期相关性的事实。即使同期相关性使人们不能把CAPM 当作精确的
理论模型来对待，它对检查模型的经验特征还是有意义的。由此考虑放松这些统计
假设就是值得的。
我们可以运用广义矩方法（GMM）的框架结构来构造CAPM 的稳健检验。我们
的重点集中在Sharpe-Linter CAPM 的检验。当然，用同样的方式也可以构造Black
模型的稳健检验。在GMM 的框架结构中，资产组合收益关于市场收益的条件分布
不仅可以是序列相关，还可以是条件异方差的。我们只要假定超额资产收益是平稳
的和具有有限的四阶矩就行了。我们继续用含T 个时间序列观测和N 个资产的样本。
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
76
首先，我们需要建立具有0 期望值的矩条件向量。所要求的矩条件来自于超额收益
市场模型。残差向量提供N 个矩条件，市场的超额收益与残差向量的乘积提供另外
N个矩条件。使用附录中的概念，对(θ ) t f 我们有：
(θ ) = ⊗ε t t t f h （4.90）
这里, ′ = [1, ],ε = −α − β ,以及θ ′ = [α ′β ′] t mt t t mt h Z Z Z 。
超额收益市场模型的设定蕴涵着矩条件θ = 0 [ ( )] 0 t E f ，这里θ 0 是真实参数向量。
该矩条件构成了使用广义矩方法进行估计和检验的基础。广义矩方法（GMM）选择
的估计量满足该矩条件样本平均的线性组合是零。对于样本平均，我们有：
θ θ
=
= Σ
1
1
( ) ( )
T
T t
i
g f
T
（4.91）
选择GMM 估计量θˆ，使其满足以下二次型达到最小；
(θ ) = (θ )′ (θ ) T T T Q g Wg （4.92）
这里W 是（2N×2N）阶正定加权矩阵。由于在该情况下，我们有2N 个矩条件
方程和2N 个未知参数，所以系统可以被准确识别以及可以选择θˆ 使得样本矩的平均
值γg θ 等于0。由于对任何加权矩阵(θˆ) T Q 将达到零最小值，所以GMM 估计量将不
再依赖W。于是，来自GMM 过程的估计量等价于在（4.22）式中的最大似然估计
量。这些估计量是：
α μ βμ = − ˆ ˆ ˆ ˆm （4.93）
μ μ
β
μ
=
=
− −
=
−
Σ
Σ
1
2
1
( ˆ)( ˆ )
ˆ
( ˆ )
T
t mt m
t
T
mt m
t
Z Z
Z
（4.94）
GMM 方法在这里应用的重要性是能够构造估计量的稳健协方差矩阵。而αˆ 和βˆ
的方差将与最大似然方法得到同样估计量的方差不同。GMM 估计量θˆ 的协方差矩阵
有:
= ′ −1 −1
0 0 0 V [D S D ] （4.95）
这里
θ
θ
∂  =    ∂ ′  0
( ) T g
D E （4.96）
以及
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
77
θ θ
+∞
−
=−∞
= Σ ′ 0 [ ( ) ( )] t tl
i
S Ef f （4.97）
由于θˆ 的渐近分布是正态的,于是我们有:
[ ] 



 ′ − −1
0
1
0 0
~ , 1 D S D
T
N
a
θ θ
􀀇
（4.98）
由于D0 和S0 都是未知的，所以应用（4.97）式中的分布结果要求它们的一致估
计量。在这种情况下，对D0 我们有：
σ μ
μ
μ +
 
= −   ⊗
 2 2 
0
( )
1
m m
m
N
m
D I （4.99）
使用μm 和σ 2
m 的最大似然估计量我们可以很容易地构造0 D 的一致估计量T D 。为
计算0 S 的一致估计量，有必要增加把（4.97）式中的无限项和式简化为有限项和式的
假设。定义T S 为0 S 的一致估计量，则′ −1 −1 1
[ ] T T T R D S D
T
就是θˆ 的协方差矩阵的一致估计
量。注意αˆ = Rθˆ，这里= (1 0)⊗ N; ar(αˆ) R I V 的稳健估计量是′ −1 −1 ′ 1
[ ] T T T R D S D R
T
。使用
这些结果我们可以构造（4.30）式中Sharp-Lintner 模型的卡方检验。检验统计量是：
α α = ′  ′ − − ′−  
1 1 1
7 ˆ [ T T T ] ˆ J T RDS D R （4.100）
在零假设α = 0 的情况下，
2
7 ~ N
a
J χ （4.101）
麦金雷和理查德森（Mackinlay and Richardson,1991）[105]说明了在违反标准分布
假设时使用标准CAPM 检验统计量可能产生的编差。他们尤其考虑了同期条件异方
差性的情形。在具有同期条件异方差性的情况下，（4.11）式市场模型残差的方差依
赖于同期市场收益。在他们的例子中，超额收益的IID 和服从联合多变量t 分布的假
设也许是出于实证和理论两方面的动机。大部分来自收益分布的实证结果表明收益
具有比其在正态情况下更厚的尾部和更高的峰顶。这样的结果就与收益服从多变量t
分布的假设一致了。进一步还有，收益服从多变量t 分布使得均值一方差分析与期望
效用最大化一致起来了。这就从理论上对收益的分布给出了倾向性地选择。
对t 分布情形并且使用标准CAPM 检验尺度，我们看到偏差依赖于市场组合的
夏普率和t 分布的自由度。麦金雷和理查德森（MacKinlay and Richardson,1991）[105]
给出了各种夏普率和从5 到10 的t 分布自由度潜在的偏差的估计。他们发现一般情
况下偏差是小的，但是如果夏普率高而t 分布自由度小，则偏差也许会很大，并且可
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
78
能会导致错误的统计推断。根据由GMM 方法得到的J7 检验统计量对模型被拒绝的
可能性所作的简单检查，发现是数据中异方差性的作用结果。
4.4 检验的结论
本部分我们考虑有关检验方法的实证工具问题。包括实证结果的归纳，实证解释
的工具和市场组合可观测性的讨论等内容。
4.4.1 实证结果的归纳
大量的文献表明自 1960 年代财务模型发展以来，关于CAPM 的实证研究已经有
了很大进展。早期的实证研究大部分都是从正面进行的。比如，布莱克、杰森和斯
科尔斯（Black,Jensen and Scholes,1972）[29],法马和麦克贝恩（Fama and MacBeth,
1973）[30]以及布鲁姆和弗兰德（Blume and Firend, 1973）[31]所报告的全部实证结果
都与市场组合均值一方差有效性是一致的。也有一些关于Sharpe-Lintner CAPM 的实
证结果，其中关于零贝塔组合均值收益的估计高于无风险收益的结论由Black 模型作
出了解释说明。
在1970 年代后期，有关CAPM 好的实证文献较少，然而却出现了所谓非常规性
研究文献。按照本章所讨论过的检验内容，非常规性可以被认为是公司的特征。利
用这种特征可以捆绑资产，使得包括切线组合在内的资产组合的事后夏普率比市场
组合的还要高。所以，从比较的角度看CAPM 的预测能力，公司特征对截面样本均
值收益提供的解释要比CAPM 的贝塔系数有力。
早期的非常规性研究内容包括市盈率作用和规模效应两个方面。巴苏（Basu，
1977）[32]第一次提出了市盈率作用。巴苏发现对以公司市盈率为基础形成的组合来
说，市场组合并不是以均值一方差有效出现的。低市盈率的公司具有较高的样本收
益，而高市盈率的公司要比市场组合是均值方差有效的公司具有更低的收益。关于
规模效应，邦茨（Banz,1981）[33]首先在文献中指出：当市场组合是均值一方差有效
的时候，市场资本化程度低的公司的样本均值收益要比预期的高。这两个非常规性
至少说明了低市赢率的公司大都是规律小的公司。
近来也有一些非常规性的研究结果。法马与弗兰切（Fama and French,1992,1993）
[106][107]发现贝塔系数不能解释以权益资产帐面价值对市场价值的比率为基础形成的
组合之间收益的差异。公司的权益资产帐面价值对市场价值的比率高，其平均收益
就要比由CAPM 预测的结果高。同样，迪波恩德和塞勒（DeBondt and Thaler,1985）
[108]，以及杰伽迪希和蒂特曼（Jegadeesh and Titman,1993）[109]发现，按照以往买入
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
79
股票者价值减少和卖出股票者价值增加的结构形成的组合，其平均收益也要比
CAPM 预测的结果高。法马（Fama，1991）[110]对这些和其他一些非常规性问题作了
很好的讨论。
虽然，非常规性的研究结果也许从经济上指出了偏离CAPM 问题的重要性，但
其中对公司特征研究的一些文献还是有点理论动机的。这也就揭示了由于数据探察
和样本选择所造成的偏差可能产生对CAPM 实证结果的过分夸大。我们这里仅简短
地讨论这种可能性。
数据探察性偏差与统计推断中的偏差有关，它们都因使用来自于数据的信息并
用同样的数据或相关的数据进行以后的研究所造成。这些偏差由于经济的非实验性
几乎不可避免。我们不可能为获得新的数据集而花费巨大代价去操作另一个经济实
验。罗和麦金雷（Lo and MacKinlay, 1990b）[111]解释说明了在Sharpe-Lintner CAPM
检验中数据探察性偏差的潜在数值。他们不是从理论上选择组合，而是使用相关数
据从以往股票的均值收益并根据相应公司的特征（如规模和市盈率）把股票捆绑成
投资组合来考虑的。比较有数据探察和没有数据探察两种情况下检验统计量在零假
设之下的分布，我们认为其偏差的数值可能是很大的。而在实际当中，要确定对数
据探察的调整也是很困难的。于是，要忠告大家的主要信息就是至少得把偏差当作
模型发生偏离的一个潜在解释。
样本选择偏差可能是由于取得数据的同时把某一特定的股票类排除在分析之外
所产生的。例如，科萨雷、尚肯和斯隆（Kothari, Shanken and Sloan, 1995）[112]认为
帐面与市场的价值比率研究对数据的要求会导致把绩差股排除在外，从而产生残存
偏差。因为绩差股被认为具有低的收益和高的帐面与市场的价值比率。含有高的帐
面与市场的价值比率的股票平均收益将会具有一种向上的偏差。科萨雷、尚肯和斯
隆（Kothari, Shanken and Sloan, 1995）[112]认为这种偏差是对前面引用法马与弗兰切
（Fama and French, 1992, 1993）[106][107]结果的很大反映。当然，这种特殊的残存偏差
的重要性还没有确定，但是对研究者来说应当清楚来自于样本选择偏差的潜在问题。
对于CAPM 在中国股票市场上的适用性问题，近年来国内一些学者陆续做了研
究。国内的有关研究主要围绕标准形式的CAPM 进行。杨朝军、邢靖(1998)[34]是国
内最早系统研究该问题的文献之一。其后还有陈小悦、孙爱军(2000) [35],陈浪男、屈
文洲(2000) [36],阮涛、林少宫(2000) [37]和李和金、李湛(2000) [38]。从这些文献的研究
结果来看,在1999 年以前的中国股市,CAPM 基本上是不适用的,而且股票收益率与β
之间的关系随时期的不同而变化。但是,它们都没有单独研究零贝塔形式的CAPM(即
市场中不存在无风险资产时的CAPM)，现实的市场中可能并不存在无风险资产，尤
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
80
其是在现阶段的中国，投资者可以选择的投资机会极其有限，商业银行存款并不是
合适的无风险投资渠道，而国债多为中长期的,也不能代表无风险资产。这样，研究
零贝塔形式的CAPM 可能更加重要。
4.4.2 实证解释的工具
我们提出分别用 Sharpe-Lintner 模型和Black 模型的检验来说明检验方法论。考
虑七个检验统计量：来自（4.31）式的J1 来自（4.41）式的J2、来自（4.49）式的J3、
来自（4.74）式的J4、来自（4.75）式的J5、来自（4.88）式的J6 和来自（4.99）式
的J7。检验使用的是我国三大商品交易所的各自的主打品种，即上海期货交易所的
铜，郑州商品交易所的小麦，大连商品交易所的大豆。2004 年10 月19 日正式推出
的证券时报商品指数（SCI）被用作市场组合的替代量。样本范围从2004 年10 月18
日至2005 年10 月17 日。无风险收益率以一年期银行存款利率1.71%来度量。采用
期货和指数的日收益率时间序列。检验在整个时段进行。
表4.4 列出了关于Sharpe-Lintner 和Black 的CAPM 模型的实证结果。根据
Sharp-Sharp-Lintner 形式的CAPM 模型，α 应当为零（或零向量）。检验结果说明：
表4.4 CAPM 检验的实证结果
Sharp-Lintner 模型 J1 P值J2 P值J3 P值 J7 P值
麦 1.281 0.259 1.288 0.256 1.275 0.259 0.625 0.429
豆 1.593 0.208 1.601 0.206 1.584 0.208 1.184 0.276
铜 0.520 0.472 0.524 0.469 0.518 0.472 0.641 0.423
麦豆铜 1.029 0.380 3.119 0.374 3.074 0.380 2.090 0.554
Black 模型 J4 P值J5 P值J6 P值 J7 P值
麦 --- --- --- --- 80.823 0.000* 0.506 0.477
豆 --- --- --- --- 0.101 0.751 1.140 0.286
铜 --- --- --- --- 1.851 0.175 0.600 0.439
麦豆铜 2.972 0.226 2.928 0.231 26.801 0.000* 1.927 0.588
注：1. *小于0.0005。
2. SCI 指数作为市场组合的度量；一年期的银行存款利率作为无风险收益率的度量。
无论在5%或10%的显著性水平下，α 确实是零（或零向量），因此，我们可以认为
选用SCI 指数代表市场组合是有效的组合，检验统计量相互间的比较结果显示了有
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限样本推断没有不同的结果。但是，Black 模型却出现了相反的结论，对小麦零假设
的检验和小麦、大豆和铜的联合检验结论的考察发现，在5%的显著性水平下，SCI
指数代表的市场组合不是“均值—方差”有效的。考察一下所编程序的结果，发现根
据（4.87）式计算小麦品种的A值为-309468.64，小于0，其对应的最大似然估计量* γ
􀀇
（此处值为0.0143）就是最大的根，说明市场组合在带约束的均值—方差边界的有
效部分下面。同理，小麦、大豆和铜的联合检验程序的考察发现，根据（4.87）式计
算的A 值为-303915.2，其对应的最大似然估计量* γ
􀀇
为0.01427，同样说明市场组合
在带约束的均值—方差边界的有效部分下面。
由于现阶段我国投资者可以选择的投资机会极其有限，商业银行存款并不是合
适的无风险投资渠道，而国债多为中长期,也不能代表无风险资产，因此，我们选择
零贝塔形式的CAPM 的统计结论，即在5%的显著性水平下，SCI 指数代表的市场组
合不是“均值——方差”有效的。
4.4.3 市场组合的不可观测性
在前面的分析中，我们还没有指出市场收益是不可观测的以及检验中使用的是
替代量这个问题。理论上讲，市场组合应当包含所有资产，而绝大多数检验仅使用
股票交易所和商品交易所的指数价值作为替代量。罗尔[113]（Roll，1977）强调CAPM
模型的检验实验上拒绝的仅仅是替代量的均值一方差有效性。如果使用真实的市场
组合收益，该模型就不会被拒绝。针对统计推断对使用市场组合替代量这个敏感的
问题，人们已经建议并提出了许多方法。
一种方法是由斯坦博[114]（Stambaugh,1982）发展起来的。他考察了把一些较重
要的市场组合替代量资产排除以后检验的敏感性，证明了无论使用股票替代量、股
票和债券替代量，还是股票、债券和实物资产替代量，统计推断的结果都是相似的。
于是，他认为统计推断对作为市场组合度量的替代量中的误差是不敏感的，所以Roll
关注的不是一个实证问题。
克服使用市场组合替代量敏感问题的另一种方法由坎德尔和斯坦博[115]（Kandel
and Stambaugh, 1987）与尚肯[116]（Shanken, 1987a）提出。他们在论文中估计了市场
组合收益替代量与真实市场收益之间相关的上界，结果不可避免地推翻了对CAPM
的拒绝。他们的基本发现是市场组合收益替代量与真实市场收益之间的相关度超过
0.70，拒绝使用市场组合收益替代量的CAPM 模型同样也意味着拒绝使用真实市场
组合。于是，只要我们确认市场组合收益替代量与真实市场收益是高度相关的，否
则就将完整地拒绝CAPM。
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4.5 本章小结
本章集中讨论了检验无条件CAPM 的经典方法。笔者以Sharpe-Lintner 和Black
的CAPM 模型为基础进行实证检验，结果说明：无论在5%或10%的显著性水平下，
Sharpe-Lintner 模型的结论告诉我们，可以认为选用SCI 指数代表市场组合是有效的
组合，检验统计量相互间的比较结果显示了有限样本推断没有不同的结果。但是，
Black 模型却出现了相反的结论，对小麦零假设的检验和小麦、大豆和铜的联合检验
结论的考察发现，在5%的显著性水平下，SCI 指数代表的市场组合不是“均值—方差”
有效的。另外，有一个重要的主题就是检验各类条件 CAPM 的拓展，在此类模型中，
对描述经济状态的状态变量取条件。笔者希望下一步能继续这方面的研究。
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5 我国期货市场的管理体系
期货市场, 作为目前市场经济的最高组织形式, 发展速度极快, 大连商品交易所
的非转基因大豆品种交易量现在占世界第一位, 大连商品交易所已成为世界非转基
因大豆期货交易中心和价格发现中心。控制风险, 是期货市场永恒的主题, 由于期货
市场在我国是全新事务,不具有完善的法制环境, 投资者法律意识又相对薄弱,故在短
期内建立完善的风险控制系统和法律体系, 任务十分艰巨。
中国期货市场经过了十多年的发展,已从无到有，从小到大,逐步成熟起来。但是
由于中国期货市场的监管体系不够健全，到目前为止，中国期货市场一直未能充分
发挥其套期保值和价格发现的功能，反而发生了很多严重影响期货市场正常发展的
事件。目前世界各国期货市场的管理模式总体上可以分为两种：以政府监管为主的
政府监管模式和以自律监管为主的自律监管模式。从组织层面看，一般都采用三级
管理体系:政府监管机构、行业自律组织及期货交易所。
中国属于政府监管模式, 以行政监管为主。2000 年底,中国期货业协会成立，初
步建立了由中国证监会、期货业协会和期货交易所组成的三级管理体系，同时制定
了中国期货市场宏观管理所依据的有关法律法规并实行了一定的风险管理制度。但
是，中国期货监管还存在着很多局限，例如：监管法规以限制性为主，为期货市场
的规范起到了重要作用，但由于较少考虑市场发展，使期货市场发展空间受到限制；
宏观管理手段以中国证监会行政手段为主，期货业协会自律管理手段不足；中国证
监会对期货市场的管理范围涉及各个方面，其中对市场微观活动的管理涉及过多；
三级管理体系之间的职能划分不明确，相互之间的协调配合仍存在问题等等。
在整个期货市场管理体系中，政府监管和自律管理作为两个互补的手段，相互
依存、良性互动。政府监管是由政府为了实现监管目标而利用各种监管手段对监管
对象所采取的一种有意识的、主动的干预和控制活动，它具有强制性和全面性的特
点。自律管理就是致力于监管市场本身、市场中介机构的资质，并监管市场中介机
构的业务行为，包括它们与客户之间的关系。
5.1 政府监管应推动制度创新
中国期货市场的产生是在政府推动下完成的, 其发展也深深地打上了政府的烙
印。今后的发展, 政府监管部门必须及时调整监管职能和监管方式, 要通过制度创新
带动品种创新，通过市场创新带动管理创新，促进中国期货市场的健康发展[117]。要
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更好地进行期货监管，首先需要建立起职能划分明确、权责对等的监管体系。这是
由于国际金融市场中各种金融服务和金融机构日益呈现出集中化的趋势，相互间的
界限不再清晰，因此有必要成立一个单一的综合的监管当局去处理整个金融市场范
围内的监督和管理[118]。理论界对此也持肯定态度。其中,默顿与博迪于1993 年提出
了基于功能观点的金融体系改革理论[119]。他们提出了两个假设：第一，金融功能比
金融机构更稳定，即随着时间推移和区域的变化，金融功能的变化要小于金融机构
的变化；第二,金融功能优于组织结构，即金融机构的功能比金融机构的组织结构更
重要，只有机构不断创新和竞争才能最终导致金融体系具有更强的功能和更高的效
率。他们认为从功能观点看，首先要确定金融体系应具备哪些经济功能，然后据此
来设置或建立可以最好地行使这些功能的机构与组织。
处于经济转轨时期的中国期货市场具有政府催生特点。在其发展过程中存在“诺
思悖论”： 为了防止风险, 政府强化管制手段； 政府强化管制有效地保证了市场的
稳定, 但却使市场得不到应有的发展。市场稳定以失去市场效率为代价, 造成“一统
就死, 一放就乱”的局面。随着期货市场的发展, 监管制度创新成为中国期货市场进
一步发展的关键。
5.1.1 监管模式创新
随着世界期货市场的国际化、一体化, 成功的期货市场监管模式也呈现出了一定
的趋同性特征：各国普遍认同三级监管模式； 大多都把交易所和行业协会的自律管
理作为期货市场监管的基础和核心力量, 以保证监管的市场化和灵活性。从政府监管
来说, 比较注重运用法律手段的宏观管理。根据市场发展的需要, 各国都在总结监管
经验教训, 改善各自监管模式的有效性，在实践中对监管手段不断进行改进和调整,
从而更好地保护了期货市场的竞争性、高效性和流动性, 提高了为市场参与者服务的
水平。中国期货市场是在计划经济向市场经济转轨条件下发展起来的新兴市场。
随着期货市场的逐步发展, 中国期货市场的监管经历了一个由地方到中央、由多
个部门的分散监管到统一部门集中监管的过程。经过十多年的探索、试点、清理整
顿, 以《期货交易管理暂行条例》及四个《管理办法》的期货市场法规框架基本确立,
中国证监会、中国期货业协会、期货交易所三个层次的市场监管体系已初步形成。
由于中国期货市场仍处于发展初期, 期货行业的自律管理和期货交易所的自我管理
能力还比较薄弱, 因而更多的是依靠政府的行政管理和行政干预。
政府监管既具有统一性、权威性和强制性的优势, 也具有被动性、滞后性的不足。
行政干预容易给市场带来硬伤和后遗症, 干预过多、过细容易导致市场低效率和无活
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力。所以, 以政府为主的监管, 只能是在期货市场出现混乱、偏差和风险时采取的阶
段性政策, 一旦市场恢复了有序发展, 政府监管应及时向法律监管和自律监管转型。
当前, 中国期货市场已经出现高速增长的趋势, 构建期货市场的监管新体制已成当
务之急。中国期货市场发展历史与期货监管的现状, 决定了目前中国期货市场监管新
体制的设计, 只能是坚持政府监管的原则, 在渐进中逐步接近市场管理模式。
1）建立集中但非集权型的市场监管体制，坚持科学发展观和依法监管。所谓集
中型的监管体制, 就是在市场体系内, 建立集中统一的金融衍生品市场监督管理体
系, 克服权力相互摩擦和责任相互推诿以及地方市场割据, 排除法律、政策不统一等
弊端。所谓非集权型的监管体制, 是指政府期货主管部门不参与期货市场具体经营活
动的审批, 给期货市场的行为主体以充分发展的空间[120]。
2）综合利用多种监管手段, 构造立体式监管结构。结构是指制度框架。新型监
管体制综合利用法律监管、行政监管(包括国际性监管协调组织的协调和合作、各国
各地区开展的跨境监管合作) 、自律监管和舆论监督四种监管手段。国家应尽快修改
现行法律制度中过多的限制性条款, 支持期货市场发展, 实现期货市场的法制化运
作和监管。
3）充分发挥期货市场自律功能。确立期货市场的监管体制, 实际就是确立各监
管主体的法律地位, 明确各自的职能和关系, 形成一个合理有效的市场监管体系。新
型监管体制以法律形式确认期货协会和期货交易所的法律地位,赋予其制定运行规
范、规划和监管市场、执行市场规则的权力, 使期货市场的自律机构充分发挥自我监
管、自我发展、自我约束的功能，改变政府监管过多的局面。
4）加强期货市场的诚信建设。良好的诚信制度, 是期货市场建立、运行和发展
的重要基础。诚信关系犹如一条基本的红线, 贯通于期货市场交易、运行和经营管理
的各个方面。新型监管体制将期货市场诚信建设纳入法制建设之中, 加大对失信及欺
诈行为的处罚力度, 提高失信及欺诈的法律成本。
总之, 中国新型期货市场监管体制要以向市场参与者提供监管服务和保护市场
参与者利益为目的。市场机制是期货市场运作的生命线,期货市场监管必须尊重市场
经济规律, 实行市场化监管, 尽量减少行政干预。监管体制是期货市场健康发展的原
动力, 也是期货市场衰退的根源, 我们必须对新型监管体制的构建给予高度的重视。
5.1.2 期货品种上市机制创新
期货品种是期货市场赖以生存和发展的源泉。期货市场的价格发现和规避风险
的功能作用是依托于期货交易品种展开的。只有不断进行品种创新、实现品种多样
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性, 期货市场才能够在更广泛的领域发挥经济功能, 从而实现期货市场自身的发展。
期货品种创新受制于期货市场的现有制度和既存观念, 突破品种创新的“瓶颈”也势
必从根本上依赖于期货市场的制度创新和思想解放。
理论上, 期货新品种上市机制大致可以分为审批制、核准制和注册制三种模式。
注册制将提供合适上市品种的义务赋予交易所, 交易所自行决策上市品种, 不需要
得到政府主管部门的批准, 只需由交易所向政府主管部门登记备案或将计划方案上
报即可。审批制是指交易所在开发新品种时, 只有经期货主管机关审查才能上市, 即
主管机关有权对新品种上市做出审查和决定, 其采取的是实质管理原则。核准制介于
审批制与注册制之间, 交易所依据有关法规规定、新品种开发的程序及新品种上市的
实质条件提出方案; 监管机构依据规则对上市品种的条件进行合规性审查。核准制和
注册制是以市场为主导的品种创新机制。从欧美日等海外发达期货市场的演化来看,
新品种上市机制正在向核准制和注册制两种模式互相渗透的方向发展。
期货市场是市场的最高形式, 它的运作与管理一定要用市场经济的手段。然而,
中国期货市场的品种上市机制高度计划化, 可以说是政府干预程度最深的审批制度
之一。第一, 从目前期货新品种上市应提供的大量材料以及程序来看, 中国采用的是
非市场化的两级审批制———交易所要上市新品种, 首先要向中国证监会申请, 中
国证监会再报国务院批准, 只有连过两大关后才能上市交易。第二, 交易所期货品种
资源选择或期货品种上市地点的选择基本上由证监会来协调, 交易所没有任何的选
择权；品种的上市时间也由证监会一手安排。在现行体制中, 新品种推出的成本相当
高, 从而降低了期货市场的效率, 遏制了期货市场的交易需求, 削弱了期货市场的自
主创新, 助长了期货市场的垄断地位, 影响了期货市场的发展, 有悖于期货市场本身
的公开、公平、公正的基本原则。
期货新品种开发机制的扭曲与不到位目前已成为制约期货业发展的“瓶颈”。理
顺期货新品种上程序, 建立合理、高效的市场导向上市制度, 必将大大推进中国期货
市场改革的深入, 迎来期货业的大发展。在市场价值取向已经确定的情况下, 将核准
制和注册制作为期货新品种上市机制改革的长远目标是适宜的。但鉴于中国期货市
场的发展阶段以及经济体制转型现状, 改革审批制应是目前的最佳选择。作为转型过
渡, 可以在《期货法》出台之前进行核准制试点, 但在《期货法》中应将注册制加以
规定, 以为期货市场的长久发展奠定良好的基础。中国期货新品种上市制度的市场化
转型大致可以分为三个阶段[121]。
1）第一阶段： 改良审批制
一般而言, 发展中的市场注重事前监管,因为相关的法规和事后监管措施不健
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全； 而成熟市场则注重事后监管。中国期货市场在过去的十年里发展迅速, 但是仍
然是典型的新兴市场, 所以事前的监管仍然是保障市场规范和发展的要求, 这决定
了审批制的退出仍需要时间,在此之前则需要积极对审批制依据专业、透明和效能的
原则进行改良。在改良的审批制下,政府对新品种上市的实质性审查和最终决定权没
有变化, 主要是审批程序的调整和审批技术的改进。具体做法可以是成立由国务院授
权的期货品种上市审批委员会, 对交易所提交的拟上市品种进行科学而有序的审批,
同时在审批制改革的过程中引进听证制度。听证制度是世界上大多数国家行政程序
法中确立的一项基本制度, 中国的《行政处罚法》也确立了行政听证制度。期货新品
种上市, 对社会、企业、个人都将产生直接的影响, 关系到企业和投资者的切身利益。
所以, 在审批制改革中引进听证制度是既保证决策的科学性,又有利于人民民主权利
的实现。目前新品种上市行政审批复杂、时间漫长。建议实行集中的“一站式”审批
管理平台, 以减少中间环节, 提高审批效率。
2）第二阶段： 实行核准制
新品种上市制度改革的第二阶段推进法制化监管, 实行核准制。中国证监会设立
专门的期货品种上市核准委员会, 由证监会期货部专业人员和所聘请的各行业专家、
期货学者甚至海外专家组成。期货品种上市核准委员会对新品种上市的具体标准加
以明确公布, 依法审核交易所的品种上市申请。根据交易所申报的交易品种的性质,
由证监会在委员会成员中遴选出相关专家组成核准工作委员会, 以投票方式对品种
上市申请进行表决, 要求经2/ 3 以上绝对多数同意方能通过, 并提出审核意见。为防
止交易所上市期货品种过于频繁, 可规定交易所每年度上市品种不得超过一定的数
量, 超过这个数量不予核准。
3）第三阶段： 实行注册制
在新品种上市制度改革的第三阶段, 为促进交易所创新积极性及提高市场效率,
应在政府的宏观管理下, 将期货品种上市选择权尽最大可能地还给期货交易所。交易
品种的发展潜力和投资价值应由市场决定而非政府判断, 交易所根据国民经济的发
展和市场的需求, 开发出满足市场对规避风险和价格发现需求且具有投资价值的期
货品种, 设计出科学的标准合约,制定出可行的风险控制措施, 并对品种的发展潜力
做出合理的预测, 报中国证监会备案后即可上市交易。与此同时, 建立和完善期货品
种的退市机制。交易所期货品种上市不能只追求数量, 不重视质量。要进一步强化市
场效果的检验论证工作, 那些不适应市场需求的品种, 要逐步退出, 待今后市场成熟
后, 再另行恢复[122]。完善的品种上市机制和退市机制, 是中国期货市场持续健康发
展的制度保障之一。
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5.1.3 交易所组织制度创新
在过去的150 多年内, 世界上的绝大多数交易所(最典型的组织化市场形式) 都
是采用了非盈利性会员制的组织形式。直到20 世纪90年代中期, 世界主要期货交易
所, 包括CBOT、CME、NYMEX 和LIFFE , 一直拒绝接受改组为盈利性实体的选择
[123]。但在信息化时代, 会员制交易所面对的垄断市场和交易非自动化这两个基础已
经不复存在, 而缺乏激励机制的传统模式的治理结构形式所具有的弊端却日益突出,
阻碍着交易所的长远发展。比如, 交易所会员之间利益冲突、交易所筹资困难、集体
决策体制不灵活、工作效率低下、对环境变化反应迟钝等弱点已经严重威胁到传统
交易所的生存。20 世纪90 年代开始, 世界期货市场发生了一系列发展迅速、引人注
目的组织变革, 越来越多的期货交易所正在由会员制向公司制转变, 全球掀起了一
股交易所“合并上市”的浪潮。
目前中国三大期货交易所都实行会员制，交易所的注册资本金划分为均等份额
的会员资格费, 由会员出资认缴。大商所的资本金是9 500万元, 每个会员出资50 万
元；上期所资本金为1125 亿万元, 每个会员出资50 万元；郑商所的资本金是1 亿元,
每个会员出资40 万元。虽然中国期货交易所目前均实行会员制, 但由于体制方面的
原因, 中国的会员制并不完整,与国际标准的会员制存在较大差异, 主要表现在三个
方面: 第一, 期货交易所的产权不清。与期货交易所的全部财产属于全体会员的国际
标准会员制不同, 中国的期货交易所在建设初期由各部委、各地方共同出资, 国有资
产占有相当大的比重, 经会员制改造后, 偿还了一部分, 但仍然存在。期货交易所产
权关系不明晰，在所有权和财产关系上就不能真正理顺, 实质上成为监管部门的“附
属”, 对市场的自律管理意识和创新的主动性不强。第二, 期货交易所的组织结构不
同于国际标准的会员制。中国期货交易所由政府主办, 在政府监管部门的主持下, 交
易所形成了以行政权为主导的会员制，政府行政管理在交易所权力结构中起到了决
定性的作用。会员资格在很大程度上仅代表交易权力, 在参与交易所的管理上还有很
大的局限性。比如, 期货交易所主要领导人的任命, 带有强烈的行政色彩。《期货交
易所管理办法》规定, 理事长、副理事长由中国证监会提名, 理事会选举产生; 总经
理、副总经理由中国证监会任免。第三, 期货交易所存在盈利, 与不以盈利为目的的
国际标准的会员制不同。据统计,2001 年, 国内三家期货交易所共盈利达3 亿元。中
国期货市场风险事故频频发生, 与交易所想方设法盈利不无关系。2002 年7 月1 日
开始实施的新的《期货交易所管理办法》第三条对交易所的性质进行了重新界定, 不
再把“不以盈利为目的”作为期货交易所的特征。
以上分析说明中国的期货交易所还不是真正意义上的会员制。既然期货交易所
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由会员制转向公司制是世界范围的新潮流, 那么, 中国期货交易所由会员制转向公
司制就是一种必然选择。中国期货交易所改制可以分为三个阶段,首先完善会员制,
严格按照国际惯例来规范期货交易所的行为, 待到中国的期货交易所与国际市场接
轨之前, 再选择适当的时机改制成公司制, 以适应日趋激烈的市场竞争的需要。
1）第一阶段： 把交易所办成真正会员制的交易所
目前, 中国期货交易所的会员制并不是真正的会员制, 而至多只能称“准会员
制”。期货市场在运作上存在许多不协调的地方, 如财力有限并抗风险能力不足, 监
管相对较严并缺乏创新动力和实力等问题, 根源就在于“准会员制”的制度缺陷。期货
交易所会员制是期货市场体制创新的起点, 把交易所办成真正会员制的交易所, 让
交易所自律管理真正成为期货市场监管的基础和核心力量。期货交易所旨在为全体
会员提供交易权利、交易场地和交易服务,是社会性的组织, 是特殊法人, 不同于一般
法人组织。
2）第二阶段： 实行期货交易所股份制改造试点
期货交易所从会员制向公司制转化已经成为世界范围内的一种新趋势, 是期货
市场创新的新方向。公司化改制是一种新的尝试, 需要探索进行。我们可以根据市场
发展情况, 在进一步规范和完善会员制管理的同时, 选择运行规范稳定并交易活跃
的期货交易所, 借鉴国际期货市场的成功经验进行公司化改造试点,在妥善处理盈利
机制和一线监管关系的基础上,积极探索期货交易所体制创新的有效途径, 切实解决
期货市场发展的根本问题。以盈利为目的的公司制期货交易所符合现代企业发展的
方向, 有利于建立完善的公司治理结构,消除融资“瓶颈”, 提高决策效率, 增强交易
所的竞争力。从2001 年开始, 国内期货业界公司化的呼声也日益高涨。“向公司化探
索, 向国际化靠拢”, 确实已经成为国内外期货交易所共同的“心声”。新的《期货交易
所管理办法》取消了期货交易所“不以盈利为目的”的规定, 为将来交易所组织形式的
创新留下了空间, 为交易所进行公司制改造提供了法律上的保障。
3）第三阶段： 实行交易所公司化, 探索交易所上市
中国期货市场的持续快速健康发展, 最有效的途径和动力就是体制创新。通过体
制创新,完善期货交易所的法人治理结构, 建立健全激励机制, 提高市场运行效率,
增强市场应变能力、创造力和创新动力, 进一步促进市场的创新与发展。期货交易所
进行公司制改造后, 股东大会为最高权力机构, 由股东大会选举产生的董事会是最
高决策机构。由股东大会选举产生的监事会对董事会的决策进行监督。经纪公司将
由原来的会员变成股东, 可以参与交易所的管理和经营, 并享有分配交易所利润的
权利,而如果交易所能够上市, 原有会员还将有更多的收益。交易所如以上市公司的
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形式组建,股东所持股份可以流通, 如不以上市公司的形式组建, 股东所持股份不可
以流通。期货交易所改制上市, 必然实行交易权与所有权的分离,会员在改制后可以
保留交易权而卖掉其代表所有权的交易所股票, 也可以保留其持有的交易所股票而
卖掉交易权。
5.2 加强期货市场自律管理体系
自律管理作为平衡政府与市场间的桥梁，是期货市场监管体系的重要组成部分。
首先对期货市场自律管理体系的内涵加以界定，然后分析美国和中国期货市场的监
管传统和组织结构，进一步对中美期货市场从自律组织授权与监管、自律体系内部
关系和自律管理职能三个方面进行比较研究，总结推动自律管理发展的内部和外部
因素，最后给出改革中国期货市场自律管理体系的建议[124]。
在过去的十多年里，中国期货市场从无到有、从无序到规范,发生了巨大的变化。
其中一个明显的特征，就是自律管理作为一种治理工具，其重要性日益凸显。2000
年底中国期货业协会成立，标志着以中国证监会代表的政府监管和以协会、交易所
为代表的自律管理“两级三方”管理架构基本确立，这一架构主要借鉴了美国期货市
场的管理模式。国内学者主要从监管的角度对中美两国期货市场进行比较分析
[125][126][127]，在对自律管理进行分析时也多是从法律角度谈及交易所或行业协会的法
律地位和性质[128][129]，较少有人从系统的角度———自律管理体系来进行研究[130]。
本文对中国和美国期货市场自律管理体系进行比较出于以下目的：美国期货市场的
发展变化；美国的自律管理模式在何种程度上影响着中国；评估趋同程度和存在的
差异。为此，本文首先对期货市场自律管理体系的内涵加以界定，然后分析美国和
中国期货市场的监管传统和组织结构，进一步对中美期货市场从自律组织授权与监
管、自律体系内部关系和自律管理职能三个方面进行比较研究，总结推动自律管理
发展的内部和外部因素，最后给出改革中国期货市场自律管理体系的建议。以期探
索并尽快建立一套适合中国期货行业发展特色的、科学的自律体系，激发自律组织
活力，推进中国期货行业的快速、健康发展。
自律管理就是致力于监管市场本身、市场中介机构的资质，并监管市场中介机
构的业务行为，包括它们与客户之间的关系。这些职责可以由单一的自律组织行使，
或者由不同的自律组织之间分配。简单地说，自律管理体系是指在一定的监管制度
下，各自律主体为完成自律活动而组成的一个系统。就期货行业而言，广义的行业
自律体系主要包括：以期货业协会、期货交易所、结算机构、期货经纪公司等市场
参与主体的自律管理、相互之间的地位、功能、及其协调关系。狭义的自律体系则
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从自律监管角度考虑，仅包括期货业协会、期货交易所两大主体。下文主要从狭义
角度研究两大自律主体在期货市场监管中的地位、作用及其相互关系。
5.2.1 境外期货业自律监管体系历史的沿革[131]
1）美国期货市场
美国期货市场自律监管体系的形成经历了一个漫长的发展阶段，从早期的自发
自律，到出现问题政府加强监管，再到政府主导下的法定自律，是市场与政府、监
管者与被监管者进行博弈的结果。该种自律监管制度由国家法律认可，法律规定成
立自律组织，同时明确自律组织的职责，并赋予其为履行职责所必需的权利，此外
也对自律组织权力的行使予以限制，因此自律监管是在法律的框架下运作的。
2）英国期货市场
英国对于期货业的管理随着英国金融法律框架的调整而有着显著的变化，有过
两次重大变革。1986 年英国议会通过了《金融服务法》，取代了英国政府以前制定
的一些单行法规，结束了英国资本市场管理的松散的自律状态，确立了新的在法律
框架下的自律管理模式，同时指定证券投资委员会(SIB) 履行监管包括证券和期货市
场在内的投资行业的职能。1997 年，英国政府认识到当时的分行业多头监管的模式
已经远远不能满足市场快速发展及结构调整的要求，开始新一轮的金融改革，建立
单一的金融市场法律体系及与之相对应的统一的监管机构，在SIB 的基础上合并原
有的九个监管实体成立金融服务局( FSA) 。2000 年6 月，政府推出了《金融服务及
市场法案》，建立起单一监管机构的金融体系。通过这样一种制度安排，使得政府
监管基于自律机制发生作用，政府监管与自律监管巧妙地融合在一起。
3）日本期货市场
日本期货市场成立之初便由政府严格审批和控制，在期货交易所正式成立之前
先颁布法令，这种举措使日本的期货市场管理从一开始就建立在法制的基础上，使
期货交易从一开始就在政府的严格管理和调控下有序进行。日本的期货行业协会多
属民间性质。随着日本经济结构的调整和经济自由化浪潮兴起，日本政府对期货市
场的作用重新给予肯定，行政监管的方针从严格控制转为培育和扶持。成立新日本
商品交易协会，作为法定的期货经纪业自律组织。目前，日本期货市场监管架构是
以主管大臣和主管部门监管为主、各期货交易行业组织自律、期货交易所自我监管
为辅的三级监管体系。但与欧美期货市场相比,政府对期货市场的监管相当严格，自
律监管相对较弱。
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92
5.2.2 境外期货市场自律监管体系特点和发展趋势
通过考察上述几个期货市场的自律监管体系的形成过程和现状，可以发现以下
特点：
1）从管理的组织体系上看，上述各国和地区都倾向于采用政府监管与自律监管
(包括行业协会和交易所) 相结合的“二元监管”模式。这种分层化监管，有助于环环
相扣，层层控制，互相制衡，分散风险，有利于不同层次借助于市场手段、法律手
段、行政手段对市场进行综合监管。
2）从监管的手段来看，大多都把交易所和行业协会的自律监管作为期货市场监
管的基础和核心力量，尊重市场规律，保证监管的市场化和灵活性。同时，各国均
强调政府要从宏观上对市场进行法制化管理，自律监管要在政府监管的框架下定义，
以保证期货市场发展的有序性、稳定性和持续性。
3）从发展趋势来看，各国期货市场的自律监管体系趋于一致，政府主导下的法
定自律模式得到不断发展,包括传统自律主导型的监管模式也正在向其转变。如美国
继续强化自律组织的法律地位；像英国这样的传统的以自律为主的市场，也出现向
政府主导下法定自律的转变趋势。
4）从世界各国期货业情况看，世界上主要的期货交易所大多由会员制改为公司
制，并实行区域整合和战略联盟。以电子化、网络化为特征的信息技术革命彻底改
变了原先以口头喊价为主的交易模式的生存环境，由此带来了激烈的竞争。同时各
国推行金融自由化与放松管制，使得交易所之间的竞争跨国过境，呈现全球化的特
点。各交易所为了生存，纷纷由传统的会员制改为公司制，交易所之间也在同一区
域内进行资源与业务整合，不同区域之间采用战略联盟的方式，共享市场资源以实
现双赢。交易所改制和联盟在提高效率、降低成本、改善服务的同时，对其自律监
管功能也产生了一定的影响。如美国商品期货交易委员会(CFTC) 和证监会(SEC) 担
心改制后的交易所可能放松自律性监管以降低成本和吸引客户。实际上，自律监管
如何适应交易所改制和联盟已经成为当前研究的热点问题。
总之，境外期货市场在加强政府监管的同时，并不是说自律监管的作用被忽视
了。相反，正如证监会国际组织( IOSCO) 报告《证券监管的目标与原则》所指出的：
“自律监管是政府监管的有益的补充，有效的自律监管体系必须在政府监管框架下定
义。监管体制应该合理利用自律组织对相应的竞争领域实行直接的监管义务，并且
监管作用的发挥要与市场大小和复杂度相适应。”[132]在当前监管模式的改革中，自
律监管的许多方面被纳入法定监管框架中，其法律地位得到明确,独立性更强。
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93
5.2.3 期货市场自律管理体系的形成
在美国，从1848年世界上第一家现代意义上的期货交易所—芝加哥期货交易所
(CBOT)成立后相当长的一段时间里，行业自律一直是期货市场的主要监管力量，交
易所自行制定规章制度，对场内期货交易进行管理。由于交易所各自为政，缺乏政
府统一监管，导致市场上囤积现货、炒作期货价格、非法交易及诈欺事件层出不穷。
美国政府为规范期货交易行为，逐渐介入到期货市场的监管中来，并积极地立法来
规范期货市场的健康发展。1922年,美国国会通过《谷物期货法》，构建了当今期货
监管体系的核心。1974年，联邦政府通过了一项新的法规：《商品期货交易委员会
法》，宣布成立“商品期货交易委员会”(CFTC) ，负责对整个期货市场的监管。到了
20世纪80年代，金融期货开始出现并迅猛发展,不受交易所约束的场外交易大量涌现，
原来的交易所加CFTC管理模式已不适应期货市场发展的需要了。1981年9月, CFTC
根据1974年《商品交易法》第17条，正式批准成立全国期货业协会(NFA )，负责整
个期货市场的行业管理、协调。至此，美国期货市场的三级监管体系(期货交易委员
会统一管理、全国期货业协会行业自律、期货交易所自我监管并以自我监管为主)已
基本确定，并随时间的发展而日趋完善。总的来看，美国期货市场自律管理体系的
形成经历了一个漫长的发展过程，从早期的自发自律，到出现问题政府加强监管，
再到政府监管与法定自律相互配合，是市场与政府、监管者与被监管者进行博弈的
结果。
中国期货市场成立至今不过十几年时间，但同样也经过了无序发展、政府监管、
政府监管与自律管理相互配合的阶段。目前，从组织体系上形成了以中国证监会为
代表的政府监管和以中国期货业协会、交易所为代表的自律管理“两级三方”管理架
构，这一架构在一定程度上借鉴了美国期货市场的三级监管体系。这种分层化监管，
有助于环环相扣，层层控制，互相制衡，分散风险，有利于在不同层次上借助于市
场手段、法律手段、行政手段对市场进行综合监管。
1）自律组织授权与监管
中国期货市场成立伊始并无专门的法律规管，仅在地方利益的推动下出台了一
些地方性法规，加之当时期货市场监管组织体系尚未完善，一哄而起、盲目发展造
成了多起重大违规事件，直接导致了期货市场多年的治理整顿。1999年6 月颁布的
《期货交易管理暂行条例》(以下简称《条例》)和四个管理办法标志着中国期货市场
进入了法制化管理时期，2000年底中国期货业协会的成立结束了期货行业自律组织
长期缺位的局面。但是我国目前主要以行政监管为主,政府管得过严、过细，自律管
理发挥的空间有限；在立法当中，由于我国目前《期货交易法》尚未出台，期货业
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协会地位不像在美国那样有国家法律的明确规定。《条例》也未对期货业协会做出
规定。导致协会的权威性不够，自律功能难以发挥；期货交易所更多的是作为政府
监管部门的延伸，行政色彩浓厚，独立性不足。
2）自律体系内部关系
在中国的期货市场自律体系中，中国期货业协会成立时间最晚。根据《条例》,
期货交易所由证监会直接领导，交易所的理事长、副理事长由中国证监会提名，总
经理、副总经理由证监会直接任命。这种行政色彩使得中国的期货交易所很难自发
主动地协调、参与和支持协会的工作。在期货市场快速发展时期，各地纷纷设立地
方期货业协会，而地方期货业协会与中国期货业协会的业务关系不明确，彼此间的
工作缺乏必要的联系与沟通，导致行业自律性管理的分散、无序,既难以形成合力,又
造成相互矛盾与冲突。
3）自律管理职能
在我国，除了仲裁职能根据我国法律规定不能由自律组织承担外，中国期货业
协会目前主要承担了行业推广、教育培训和一般从业人员资格管理职能，期货经纪
公司高级管理人员任职资格管理仍由中国证监会负责；合规监察和违规处理主要由
中国证监会及其派出机构执行，期货交易所负责本所会员的监察和惩处。在交易品
种设计与推出方面，美国的期货交易所全权负责品种设计、上市和推广工作，而中
国期货交易所负责设计期货合约、安排期货合约上市，交易品种推出仍需国务院审
批。
而美国期货市场的自律管理有以下特点：得到法律或政府的明确授权；经政府
批准并接受政府的监督管理；内部分工合理、权责明晰；自律管理得到了政府和被
监管方的肯定，成为期货市场风险管理体系的基础和重要手段。与美国相比，中国
期货市场自律管理组织架构已经建立，并逐渐承担了一定的自律管理职能，但是，
仍然存在自律主体法律地位不明确，独立性差、依赖性强,管理手段缺乏、力度有限
等问题，削弱了自律管理在期货风险防范和市场发展中应起的作用。
5.2.4 自律管理发展的推动因素
纵观美国期货市场自律管理的发展历程，有三个因素促进了期货业自律管理的
发展，从外部来看，一是政府监管部门的大力支持；二是场外交易市场的发展；从
自律组织本身来看，自律组织在履行自律监管职能时良好的表现也为其争取到了应
有的地位。
政府监管部门的大力支持以NFA 成立过程为例。1974年《商品交易法》第17条
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95
便规定了成立期货专业机构和从业人员自律协会的法律依据,但是直到1981年NFA方
告正式成立。在此期间,美国司法部反垄断部门在没有与NFA进行任何接触的情况下，
向媒体和CFTC发布了一份攻击NFA合法性的提议，尤其是强制性会员资格的备忘
录，并力劝国会不要将期货协会的会员资格作为准入门槛，认为此举有悖于市场自
由竞争原则。关键时刻，NFA得到了国会和CFTC的支持，并于1978年修改了《商品
交易法》第17条，认可了强制性会员资格概念，取得了CFTC 的授权。由此可见，
如果没有政府监管部门的大力支持，自律组织是很难完成由自发自律到法定自律，
确定自律监管权威的。
场外交易市场的发展扩大了期货业自律管理的领域。仍以NFA成立的时代背景
为例，20世纪七八十年代，随着美国期货业的发展，特别是金融期货出现并迅猛发
展，大量超出CFTC和交易所监督范围运作的期货行业专业机构和个人对期货市场的
完整性构成了挑战，只有CFTC增加开支和增加人员才能迎接这一挑战时，成立一个
全国性的、将不同利益主体和不同市场纳入统一管辖范围并具有广泛行业代表性的
自律组织将是一个更好的选择。
自律组织监管功能的现实表现对市场监管模式的演变有巨大影响。在政府监管与
自律监管的双重架构中，自律组织一次次丑闻导致一步步降低其职责，反过来说，
一旦自律组织有良好的记录证明它能够有效和成功地履行现有的职责，行政监管机
构和市场参与者将授予更多的职责给自律监管机构。例如，在NFA成立20多年的历
史中，CFTC仅对其工作进行了两次检查，最近一次在七年前，充分表明了CFTC对
NFA工作的信任和认可。2000年美国《商品期货现代化法案》解除了个股期货交易
禁令，CFTC授权NFA对从事个股期货交易的经纪商、自营商予以管理，进一步扩大
了NFA的职权。
5.2.5 中国期货市场自律体系的完善
与美国期货市场经过100 多年发展历史相比，我国期货市场成立只有十几年时
间，存在着规模偏小、上市品种少、投资主体结构单一等问题，处于市场发展的初
级阶段，自律组织地位较低。2004年1月，国务院提出了发展资本市场九条意见，明
确提出要发挥期货交易所、行业协会的自律管理作用。为此，改革和完善中国期货
行业自律体系，便成为当务之急。
1）对于中国期货业协会来说，首先要解决法律性质不明确的问题，建议在修订
《期货交易管理暂行条例》时专门开设一章阐述中国期货业协会的地位、性质、职
能和作用，从法律角度保证其履行自律监管职能的权威性。其次，协会要完善组织
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制度、加强内部职员培训，更好地完成现有自律监管职能，从而争取更多的授权。
再者，在处理CFA与地方行业协会的关系时，应明确CFA的主导地位，是履行自律
监管职能的唯一行业性组织，同时CFA也可以将部分服务功能授予地方行业协会承
担，共同推进行业自律文化建设。
2）对于期货交易所来说，要增强期货交易所的独立性，因为随着经济全球化的
深入和网络科技的发展，三个期货交易所面临着来自国际市场和场外交易的威胁。
目前我国期货交易所根本就不是一个独立的会员制法人，其章程修改、人事任免和
品种上市都取决于政府。这种现象既不利于应对国际市场的快速变化，也不利于期
货交易所自律功能的实现。因此，应该从现阶段中国证监会按照自身的意愿将自身
部分权力授予交易所的授权自律方式，逐步过渡到由立法机构将交易所监管市场的
某些自律职能以法律条文形式固定下来的法定自律方式。在品种上市方面，应该允
许期货交易所有更大的自主权，在不违反国家宏观经济政策的前提下推出新的交易
品种。
3）中国期货业协会与期货交易所之间还应就自律监管建立一种协调的关系，以
便于自律监管体系的顺畅。协会与三个期货交易所之间可以建立联席会议制度以加
强监管信息的沟通和交流，建立协作机制,合作开展会员培训，共同开展期货市场的
调研工作。在期货经纪公司内部风险控制、培育更多的市场中介机构等工作中进行
合作，共同推进期货行业自律建设。在协会会费收取方面，期货交易所应该大力支
持协会工作，按照协会章程收取特别会员会费。期货交易所应该认识到整个期货行
业的发展离不开各方共同推动，一损俱损，一荣共荣，支持协会的工作也意味着能
够拓展自律监管职能更大的空间。
4）要协调好政府监管与自律监管的关系，合理划分二者权限。以政府监管为主
导，有效的自律监管体系必须在政府监管的框架内定义，双方互为补充，建立良好
的合作关系。以充分发二者的作用，实现协调统一监管。
5.3 应用VAR 度量风险
在整个期货市场管理体系中，政府监管和自律管理作为两个互补的手段，都应
该引入风险量化机制来控制风险。VaR 是风险估值模型(Value At Risk) 的简称，是
近年来国外兴起的一种金融风险管理工具，旨在估计给定金融产品或组合在未来资
产价格波动下可能的或潜在的损失。用Jorion(1996) [133]给出的权威定义，可将其表述
为“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”，即在一定的持有期和一定的
置信度内，某金融工具和投资组合所面临的潜在的最大损失金额。目前，该方法已
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97
经得到国际金融界越来越多的重视和应用,部分国家已明文规定银行、上市公司、证
券公司等机构必须定期公布自己的VaR 值。VaR 的意义在于，它不仅可以用来作为
金融机构评估和管理个别资产或资产组合市场风险的工具，而且可以用来作为金融
监管部门监管金融机构和评估市场风险的手段。
在国外，机构已经懂得了运用VaR 作为一种风险控制的工具。一旦拥有了全球
性的风险管理系统，可以利用它更加严谨地，相对于以前而言，控制风险。譬如说，
对交易员的头寸限制可以辅助以VaR 限制，这样就更加适当地考虑了各种金融工具
的杠杆率和风险变化。在企业一级的范围里，VaR 允许机构来监控它的全球性的风
险暴露，和考虑在不同商业单位上的分散性。企业能够辨识出“下注”是否太多以至
于造成了无法承受的风险，或是说如果这已经是事实，则应该重新审视VaR 的过程
来辨识出从那里“砍掉”一些风险。这种第二阶段的应用与被动地报告风险而言代表
了一种显著的改进。但是，它依然是以一种“防卫”的形态出现。
但直到近几年，VaR 才在国外发展成为一种主动的风险管理工具。掌握了VaR
工具，机构就能够决定如何在回报和风险间进行权衡。经济资本金能够作为商业风
险的一个函数来进行配置。交易员能够以他们的经风险调整的业绩来对他们进行评
估。在那些最先进的机构中，VaR 系统目前已经用来辨识那些有竞争优势的领域，
或者是它们能够增加经风险调整价值的部门。VaR 应用的这些历史演变见下图5.1 所
示。
报告风险
◊ 对股东的披露
◊ 管理报告
◊ 规制要求
被动的
控制风险
◊ 设定风险限制
（柜台水平和企业范围）
防卫的
主动的
分配风险
◊ 业绩评估
◊ 资本分配
◊ 商业战略决策
图5.1 VaR 应用的演变
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98
5.3.1 VAR 有助于信息披露
我国期货公司及监管机构要应用 VAR 进行信息披露。事实上，信息披露机制在
国外改进得非常快。一个最近的关于美国银行和证券业监管人的报告显示，有66 家
金融机构在它们1998 年的年报中，提供了关于VaR 的数量信息。而在1993 年，仅
有4 个企业这样做了。毫无疑问，这是对巴塞尔协定（1995b）刺激的一种反映。在
这一协定中，它陈述到，信息披露
“…能够强化监管者的努力，在一个快速创新和复杂性不断增加的环境下，来培
育金融市场的稳定性能超群。如果能够提供真正有意义的信息，投资者、存款人、
债权人以及对手方就可以对金融机构施加强有力的纪律让它们以一种更加明智的形
式和一种与他们的商业目标有一致性的方式来管理它们的交易和衍生品活动。”
这种观点以为，对关于市场风险量化信息的披露为建立市场纪律，或者说由股
东、债权人、和金融分析师来检查，提供了一种很有效的手段。如果企业无法揭露
这一信息就可能受到市场谣言的质疑，就可能导致业务上的损失或是融资的困难。
市场的游戏规则应该能够证实它要求人们“想从所投资的基金，或是所存入的银行得
到高的回报，则就应该感觉到有更多的风险”。关于市场风险的披露也是关于信用风
险的新巴塞尔指导书（1999b）的三大支柱之一。
当然，透明度也会导致一个更加稳定的金融市场。事实上，LTCM 的故事就是
一个非常好的说明，它向我们显示如果机构不向它以外的世界披露信息，那么它可
以堆砌多么不可思议的杠杆率，而最终是在金融市场上造成了近乎灾难性的后果。
这样问题又归结为要评估，要求对市场风险进行披露得到的好处是否大于施加
给企业的成本。最近由美国证交会（SEC，证监会，1988）做出的评估显示，它所提
出的新的市场风险披露规制，提供给投资者和分析师们以一种最新的、和有用的信
息。比如，分析师们说披露会使投资者避免投资到那些被认为是风险太多的公司。
银行也声称它们可以利用这种新的披露规制来评估它们在贷款领域的应用。在成本
方面，公司要求能够找到一种规则“不要有太可怕的成本”，估计其范围应该在$10000
到$50,000。
因而，不仅仅这种量化的披露规则会提供有关市场风险的有用信息，而且还进
一步确保建立风险管理系统的可行性。
5.3.2 VAR 可作为风险控制工具
VaR 不仅有助于信息披露，还可作为一种风险控制的工具。VaR 限制可以用来
控制交易员的风险，也可以作为对传统上名义额限制的一种补充。而且，这种限制
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99
也能在所有机构的水平上得到应用。
通常，仅仅是量化风险的行动就足以驱使风险的减小。例如高盛，美国的一家
投资银行，在1994 年就是捕捉到美国利率的飙升，因此它已经发展成为华尔街上最
先进的风险管理小组之一。有趣的是，它的VaR 图形显示了在采取了一系列的风险
管理措施之后，风险形态明显地降低。而该企业比以往赚到了更多的利润。
在具体的业务范畴或单位层面上，VaR 可以被用来设置交易员的头寸限制，以
及来配置对资本金资源的限制。VaR 的最大好处是它创立了一种公共的度量单位来
比较各种的风险活动。
传统上，头寸限制是以本金项、期货等价、或其它与可能招致的风险大小无关的
单位来表示。例如，一个美元债券投资组合的管理员会被告知不要持有超过价值1亿
美元的美国国债。当然，在大多数情况下，这些措施也包括一些风险限制，经常表
示为某一特定到期日或久期等价（如$1亿限制是2年久期等价的，则管理者将不允许
投资到$1亿的3年久期等价债券）。然而，以VaR的方式设置限制有显著的优点：VaR
标尺成为了不同市场上风险与头寸的函数，而产品能够通过同一措施进行比较。一
个共同的测量单位免除了包含多个测量标准的限制手册，而这一手册对不同类别的
资产都不相同。这样，限制对管理者成为有意义的了，以便他们有可能提出会损失
多少的合理估计。
然而，VaR 限制并不是头寸大小的唯一决定因素。如果市场波动率突然地跳动，
风险经理则可能会希望在强加的限制上有一些回旋的余地，或是相应地增加VaR 的
限制。否则，可以证明在困难的市场条件下变现头寸的成本是很高的。同样有用的
是我们要有这样的意识，即各种不同的VaR 模型可能会对短暂的高波动率反映不同。
例如，险阵的模型对风险的改变有快速的，并且是永久的反映。相反，巴塞尔的模
型则设计为在时间上反馈较慢。因而，对风险限制的执行受限于风险经理的受教育
和理解的程度。
譬如，瑞士银行公司（SBC）和Goldman Sachs，对它们交易风险的限制有不同
的方法。SBC 施加严格的限制，而Goldman Sachs 则采用更加灵活的方法，并允许
交易员就他们的VaR 限制进行再谈判。而后一种方法似乎更加合理一些，这是从最
优的风险-回报权衡的意义上说，只是交易员要对他们增加风险而受到惩罚。
5.3.3 对于我国期货市场的实证
据Jorion 的定义[133]，VaR 实际上是要估测“正常”情况下资产或资产组合的预期
价值与在一定置信区间下的最低价值之差，即
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100
[ ( ) * ]
0 VaR = w E r − r
式中， 0 w 为持有期初资产组合的价值，r为收益率，E(r)为资产组合的预期收益
率，r*为一定置信区间c下的最底收益率。
计算VaR 最关键也是最困难的问题是确定资产报酬的分布形式，以找到特定分
布的一定置信区间c下的最低的收益率r*。
1）基于Cornish-Fisher扩展的VaR估计方法
由于收益率序列具有尖峰厚尾的特征，在正态分布假设下计算得到的VaR偏低，
从而会低估实际的风险，Zangari(1996)首次在VaR的计算中引Cornish-Fisher扩展方
法，Mina和Ulmer(1999)在比较了四种非正态分布情况下计算VaR的方法，认为Cornish
-Fisher扩展方法只需计算收益率序列的均值方差、偏度、峰度，简化了VaR的计算，
但稳健性较差[135]；Pichler和Selitsch(1999)通过进一步研究指出Cornish-Fisher扩展方
法在有负的偏度时具有良好效果[136]。从统计学的角度来看Cornish-Fishe扩展方法的
一个基本原理是任意分布都可被看作其他分布的函数，可以用其他分布的参数表示。
Wiener认为证券市场中投资组合价值本身便是一个随机变量[137]，因此通过伊藤引理
把计算VaR的累积分布函数dV扩展至dt 2阶，即考虑方差、偏度和峰度,提高了分布的
拟合精度，根据VaR的定义，其具体模型为
( σ ) CF VaR = P u − Z
其中：u=E(r), 2 3 (2 2 5 ) 2
36
( 3 ) 1
24
( 1) 1
6
Z Z 1 Z S Z Z K Z Z S CF C C C C C C = + − + − − − ， CF Z
为组合回报ΔP的分布函数；Zc表示概率为(1-a)标准值(a=0.05时,Zc=-1.96)；σ 为方
差。
( )
2
3
σ
S E r u −
=
( ) 3 4
4
−
−
=
σ
K E r u
若S=K=0，使得CF Z 等于Zc，则r 服从N = (u,σ 2 )。VaR值恢复由波动率计算。
2）收益率序列的统计特征
（1）数据来源
考虑到我国期货市场在开办初期期货交易投机过度，期货价格信息严重失真，
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并且早期的现货价格数据无法获得，而近年来交易相对活跃的期货品种包括上海期
货交易所的铜，郑州商品交易所的小麦，大连商品交易所的大豆，因此，本文研究
这三家期货交易所的铜、小麦和大豆这三个期货品种，时间跨度为 1998 年1 月5 日
至2005 年11 月25 日。其收益率的计算采用公式：
1
ln
−
=
t
t
t p
p
r
（2）基本统计量
首先对期货收益率序列进行正态性检验,计算收益率序列的基本统计量值，见下
表5.1。
表5.1 期货市场收益率序列基本统计特征
均值 标准差 偏度 峰度 J-B值 P值 VaR 值
小麦 0.00072 0.0136 7.733 163.92 1969865 0.00 16.72
大豆 0.000162 0.0119 -1.176 24.54 32206.57 0.00 129.46
上铜 0.000391 0.0106 -0.197 5.01 335.2394 0.00 934.67
注：该VaR 为5%置信水平对应的值一日预测值。
5.4 本章小结
中国期货市场经过了十多年的发展，但是由于中国期货市场的监管体系不够健
全，中国期货市场一直未能充分发挥其套期保值和价格发现的功能。因此在未来我
国期货市场管理体系中，如何使得政府监管和自律管理作为两个互补的手段，相互
依存、良性互动，是我国期货业面临的一大难题。本章对这一问题进行了深入分析。
另外，我国三级管理体系的各机构，都应该引入风险量化机制来控制风险。通常，
仅仅是量化风险的行动就足以驱使风险的减小。本文对近年来国外兴起的一种金融
风险管理工具VaR（风险估值模型）进行了介绍。VaR有助于信息披露，也是一种比
较好的风险控制工具。
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致谢
本论文凝聚了许多人的心血。首先感谢尊敬的张宗成老师对我在攻读博士期间
学习上、生活上的关心帮助，本论文从选题到最后定稿，每一步都凝结了恩师的教
诲。恩师以其敏锐的思维能力、严谨治学和诲人不倦的精神，激励我、鼓舞我，使
我在学业上不敢有所懈怠，从而不断探索、深入研究，以期不辜负老师的厚望。特
别感谢齐明亮师兄在期货方面的前期工作，使我在接下来的研究中积累了大量的资
料。
感谢开题委员会的各位老师给予的意见和指导。感谢李楚霖教授在金融理论方
面的帮助，感谢唐齐鸣教授、王少平教授、田新时教授和周少甫教授在计量方面的
指导。感谢各位评委在百忙之中审阅了全文，并提出了宝贵的评审意见。
借此之际，还要感谢经济学院的所有其他老师，他们在学习和生活方面都曾给
予过我许多无私的帮助。感谢各位在一起朝夕相处的同学，学业上的讨论和生活中
的相互照顾使我度过愉快的攻博生涯。
感谢家人所给予我的无私帮助和关爱，让我的生活充满了动力。特别感谢我挚
爱的父亲，相信他一定会为今天的我深感欣慰。
最后，在论文付印之际，谨对上述指导、帮助和关心过我的各位师长、同窗
和家人致以最衷心的感谢!
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
103
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111
附录1 攻读博士学位论文期间发表的论文
[1] 张小艳,张宗成.期货市场有效性理论与实证检验.中国管理科学:2005 年06 期．
[2] 张小艳,张宗成.关于我国农产品市场简单效率的研究.华中科技大学学报（社会科
学版）:2005 年06 期.
[3] 张小艳,张宗成.关于我国期货市场弱式有效性的研究.管理工程学报（已录用）.
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附录2 相关程序列表
第 2 章 期货市场有效性理论与实证检验
2.1 方差比统计量
'标准vr1 的计算
load c:\eviews4\bean1.wf1
scalar n=2303
series r1=p-p(-1)
scalar u=@sum(r1)/n
scalar va=@sumsq(r1-u)/(n-1)
for !q=2 to 36
series r!q=p-p(!q)
scalar m1=!q*(n-!q+1)*(1-!q/n)
scalar vc!q=@sumsq(r!q-!q*u)/m1
scalar vr!q=vc!q/va
scalar z!q=((@sqrt(n))*(vr!q-1))/(@sqrt(2*(2*!q-1)*(!q-1)/(3*!q)))
table(36,1) tabz
tabz(!q,1)=z!q
next
'标准vr2 的计算
load c:\eviews4\bean1.wf1
series ru=r1-u
for !k=1 to 36
scalar m=n/(@sumsq(ru))/(@sumsq(ru))
!q=!k+1
series s!k!q=ru(!k)
series s!k!k=ru(-!k)
series s!k!k=s!k!k(!k)
series s!k=s!k!q*s!k!k
scalar o!k=m*(@sumsq(s!k))
table(36,1) tabo
tabo(!k,1)=m*(@sumsq(s!k))
next
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
113
'计算公式2.4.43 中w!q!k 的计算
load c:\eviews4\bean1.wf1
for !q=2 to 36
table(35,35) tabw
for !k=1 to !q-1
tabw(!k,!q-1)=4*(o!k)*(1-!k/!q)*(1-!k/!q)
next
next
'公式2.1.12table 的tabw 粘贴转换为series(group02)
load c:\eviews4\bean1.wf1
data sw1 sw2 sw3 sw4 sw5 sw6 sw7 sw8 sw9 sw10 sw11 sw12 sw13 sw14 sw15 sw16 sw17 sw18
sw19 sw20 sw21 sw22 sw23 sw24 sw25 sw26 sw27 sw28 sw29 sw30 sw31 sw32 sw33 sw34 sw35
'公式2.1.12 计算完成
load c:\eviews4\bean1.wf1
for !q=2 to 36
!k=!q-1
scalar zh!q=@sum(sw!k)
table(36,1) tabzh
tabzh(!q,1)=zh!q
next
'公式2.1.11 计算完成
load c:\eviews4\bean1.wf1
for !q=2 to 36
scalar zz!q=(@sqrt(n))*(vr!q-1)/(@sqrt(zh!q))
table(36,1) tabzz
tabzz(!q,1)=zz!q
next
注：该程序以连豆为例，其它品种类似。
第4 章期货市场CAPM 模型的实证
4.4 七个检验统计量
1）标量情形
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114
'j1j2j3 的程序
scalar T=239
scalar N=1
scalar um=@mean(z)
scalar u=@mean(y)
series om1=(z-um)^2
scalar om2=@mean(om1)
series b1=(y-u)*(z-um)
series b2=(z-um)^2
scalar b=(@sum(b1))/(@sum(b2))
scalar a=(u)-(b)*(um)
series sig1=(y-a-b*z)^2
scalar sig=@mean(sig1)
scalar j1=((T-N-1)/N)/(1+(um^2)/(om2))*a*a/(sig)
scalar pj1=1-@cfdist(j1,N,T-N-1)
scalar j2=T*(log(1+j1*N/(T-N-1)))
scalar pj2=1-@cchisq(j2,N)
scalar j3=(T-N/2-2)*j2/T
scalar pj3=1-@cchisq(j3,N)
'j6 的程序
scalar Aa=(1/om2)*(1-b)/(sig)*(u-b*um)-um/(om2)*(1-b)/(sig)*(1-b)
scalar Bb=(1+(um^2)/om2)*(1-b)/(sig)*(1-b)-(1/om2)*(u-b*um)/(sig)*(u-b*um)
scalar Cc=-(1+(um^2)/om2)*(1-b)/(sig)*(u-b*um)-um/(om2)*(u-b*um)/(sig)*(u-b*um)
scalar rr=-Bb/(2*aa)
scalar arr=u-rr-b*(um-rr)
scalar j6=(T-N-1)/N/(1+(um-rr)^2/(om2))*(arr^2)/sig
scalar pj6=1-@cfdist(j6,N,T-N-1)
'j7 的程序
scalar gmmcov
gmmcov=?
scalar j7=(a^2)/(gmmcov)
scalar pj7=1-@cchisq(j7,1)
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
115
2）向量情形
'j1j2j3 的程序
scalar T=239
scalar N=3
scalar um=@mean(z)
scalar u1=@mean(y1)
scalar u2=@mean(y2)
scalar u3=@mean(y3)
vector(3) u
u(1)=u1
u(2)=u2
u(3)=u3
series om1=(z-um)^2
scalar om2=@mean(om1)
series b11=(y1-u1)*(z-um)
series b12=(z-um)^2
scalar b1=(@sum(b11))/(@sum(b12))
series b21=(y2-u2)*(z-um)
scalar b2=(@sum(b21))/(@sum(b12))
series b31=(y3-u3)*(z-um)
scalar b3=(@sum(b31))/(@sum(b12))
vector(3) b
b(1)=b1
b(2)=b2
b(3)=b3
scalar a1=(u1)-(b1)*(um)
scalar a2=(u2)-(b2)*(um)
scalar a3=(u3)-(b3)*(um)
vector(3) a
a(1)=a1
a(2)=a2
a(3)=a3
series e11=(y1-a1-b1*z)^2
series e22=(y2-a2-b2*z)^2
series e33=(y3-a3-b3*z)^2
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
116
series e12=(y1-a1-b1*z)*(y2-a2-b2*z)
series e13=(y1-a1-b1*z)*(y3-a3-b3*z)
series e21=(y2-a2-b2*z)*(y1-a1-b1*z)
series e31=(y3-a3-b3*z)*(y1-a1-b1*z)
series e23=(y2-a2-b2*z)*(y3-a3-b3*z)
series e32=(y3-a3-b3*z)*(y2-a2-b2*z)
scalar se11=@mean(e11)
scalar se22=@mean(e22)
scalar se33=@mean(e33)
scalar se12=@mean(e12)
scalar se21=@mean(e21)
scalar se13=@mean(e13)
scalar se31=@mean(e31)
scalar se23=@mean(e23)
scalar se32=@mean(e32)
matrix(3,3) sig
sig(1,1)=se11
sig(2,2)=se22
sig(3,3)=se33
sig(1,2)=se12
sig(2,1)=se21
sig(1,3)=se13
sig(3,1)=se31
sig(2,3)=se23
sig(3,2)=se32
vector sj1=((T-N-1)/N)/(1+(um^2)/(om2))*(@transpose(a)*@inverse(sig)*(a))
scalar j1=sj1(1)
scalar pj1=1-@cfdist(j1,N,T-N-1)
scalar j2=T*(log(1+j1*N/(T-N-1)))
scalar pj2=1-@cchisq(j2,N)
scalar j3=(T-N/2-2)*j2/T
scalar pj3=1-@cchisq(j3,N)
'j4 与j5 的程序
注：类似j1j2j3 程序，但布莱克情形下的自由度比标准情形下的自由度少一个。
华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文
117
'j6 的程序
vector(3) i
i(1)=1
i(2)=1
i(3)=1
vector
Aa=(1/om2)*@transpose(i-b)*@inverse(sig)*(u-b*um)-um/(om2)*@transpose(i-b)*@inverse(sig)*(ib)
vector
Bb=(1+(um^2)/om2)*@transpose(i-b)*@inverse(sig)*(i-b)-1/(om2)*@transpose(u-b*um)*@inverse(s
ig)*(u-b*um)
scalar sAa=Aa(1)
scalar sBb=Bb(1)
scalar rr=-sBb/(2*saa)
vector(3) Arr
scalar arr1=u1-rr-b1*(um-rr)
scalar arr2=u2-rr-b2*(um-rr)
scalar arr3=u3-rr-b3*(um-rr)
Arr(1)=arr1
Arr(2)=arr2
Arr(3)=arr3
vector sj6=(T-N-1)/N/(1+(um-rr)^2/(om2))*@transpose(Arr)*@inverse(sig)*(Arr)
scalar j6=sj6(1)
scalar pj6=1-@cfdist(j6,N,T-N-1)
'j7 的程序
matrix(3,3) j7gmm
vector sj7=@transpose(a)*@inverse(j7gmm)*(a)
scalar j7=sj7(1)
scalar pj7=1-@cchisq(j7,N)
注：gmm 已经通过eviews4.1 自动算出。