(二)波动性冲击的检验

为了分析涨跌停板制度对期货市场波动性冲击的影响，本文采用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对其进行实证分析。在实证检验前我们有必要对样本序列进行自相关检验、单位根检验、正态性检验以及异方差检验，以此判断能否对其进行GARCH检验。

第一，根据Ljing-Box Q检验和对应的P值，可以判定天然橡胶的收益率序列与一阶滞后项存在显著正相关性(见表2)。因此，我们采用AR(1)模型。

第二，对收益率数据分别进行滞后四阶的单位根检验，其ADF检验值皆小于5%水平上的Mackinnon临界值，可以判断所有的收益率序列不存在单位根过程(见表3)。

第三，从样本序列的统计描述来看，样本期收益率表现出明显的尖峰和厚尾现象，是不能简单地运用正态分布来拟合收益率序列详见天然橡胶期货价格收益率图。

以上的检验结果表明可以利用GARCH模型对样本序列进行检验，本文建立如下模型：

从参数估计(见表4)来看，γ3在5%的置性水平下统计显著且大于零，但γ2统计不显著，这说明天然橡胶在达到跌停板时，下一交易日的波动性增大，但在达到涨停板时对下一交易日的波动影响不大。这显示了停板制度对价格波动具有“杠杆”效应，即负的冲击相对正的冲击导致了更大程度的价格波动。这一结论对涨跌停板设定幅度的确定具有重要参考意义，也许采用非对称的停板制度更有效。

(三)流动性干扰的检验

笔者这里采用分组比较法将期货合约划分为达到涨跌停板限制以及发生大幅度涨跌但没有达到涨跌停板限制的不同合约组别，进而检验这些不同组别的期货合约在大幅度涨跌后的流动性差异。如果发生大幅度涨跌但没有达到涨跌停板限制的不同合约组别的流动性不存在明显差异，但是，这一组别却同达到涨跌停板限制的组别的流动性指标存在显著的差异，即可以将差异原因归于涨跌停板限制的影响。

分组过程如下：第一组为达到涨跌停板的一组，记为A1;第二组为达到涨跌幅限制90%但未达到涨跌停板的一组，记为A2;第三组为达到涨跌幅限制80%，但未达到涨跌幅限制90%的一组，记为A3。对A1 、A2 和A3两对期货合约样本之间的流动性差异进行Kruskal-Wallis非参数检验。

作为非参数检验方法，K-W检验不依赖于研究变量的分布特征，其原假设H0为K个序列服从均值相同的分布。其步骤是：首先，将多组样本数据按升序混合排序，并求出每个观察值的秩，然后对多组样本的秩求平均数，最后计算K-W统计量：

式中：k表示有k组样本(对于日周效应，k=5)，每组样本观察值个数为ni个，[AKX-]为平均秩。

在大样本条件下，K-W值近似服从自由度为k-1的卡方分布。如果计算出的K-W相伴概率值小于或等于显著性水平，则拒绝原假设，可以认为比较样本之间存在显著性差异。否则的话就表明各样本之间不存在显著性差异。

通过K-W检验，天胶在涨幅限制下，A1、A2 和A3不存在显著性差异(K-W值为2-45)，但在跌幅限制下，A1 、A2 和A3存在显著性差异(K-W值为20-23)，而且达到跌幅限制的样本数据的流动性指标①要显著低于其他两个数据样本。所以从这一点来看，涨停板没有影响市场的流动性，但跌停板在一定程度上影响了市场的流动性，这与刘文财等(2004)得出的结论一致。但有一点应值得注意，由于在期货市场上，同一标的商品存在多个不同交割月份的期货合约在同时进行交易，而涨跌停板制度是针对不同交割月份的期货合约分别设立的，在某一交割月份期货合约的期货价格出现涨跌停板时，其他交割月份的期货价格未必也同时出现涨跌停板，因此，投资者仍可选择其他未出现涨跌停板的期货合约进行交易，这将导致市场出现所谓的“停板成交量转移效应”。笔者通过分析发现，对于天胶市场而言，涨跌停板制度存在明显的“停板成交量转移效应”(由于篇幅有限，具体的检验过程略)，即当某交易日主力合约达停板时，交易者将选择未达停板的邻近合约进行交易，因此这也在一定程度上减轻了停板对市场流动性的干扰。

四、结论

本文系统讨论了涨跌停板制度对天胶市场的价格发现功能、价格波动性以及市场流动性的影响。实证分析显示，涨跌停板制度对于天然橡胶期货的价格发现功能并没有产生不利影响，但该制度对天然橡胶的价格波动产生“杠杆”效应(相比正冲击，负冲击产生了更大幅度的价格波动)，而且该制度在一定程度上影响了市场的流动性，但由于市场存在明显的“停板成交量转移效应”，这也就减轻了涨跌停板制度对市场流动性的负面影响。

涨跌停板制度虽然在一定程度上影响了价格波动性和市场流动性，但涨跌停板制度在抑制价格的过度波动、防范期货违约风险和降低交易成本等方面都起到了积极作用。因此，目前设置涨跌停板制度仍是一种可行的政策。考虑到停板制度对价格波动具有“杠杆”效应，今后我国期货市场可以考虑采用非对称的涨跌幅限制制度，即跌停板幅度要适当大于涨停板幅度。

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