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一、数据的来源及说明
（一）沪深300指数日收益率的描述性统计
将数据按照事件的发生时点即2010年4月16日分为两部分。2005年4月8日至2010年4月15日共1221个样本，2010年4月15日至2011年4月23日共246个样本。通过软件Eviews5.1计算分析得出结果：（1）股指期货推出后沪深300指数收益率均值低于股指期货推出前，且日平均收益率均不显著异于零；（2）股指期货推出前后指数日收益率的标准差反映出：退出后股指的波动性减小，但差距不大；（3）股指期货推出前后指数日收益率偏度系数均小于零，说明推出前后指数日收益率的分布略呈负偏，但由于偏斜系数都比较小，所以仍可以认为它们的分布大致是对称的。
（二）数据处理及模型建立
沪深300指数日收益率序列自回归滞后阶数的选择。经济系统的惯性以及经济活动的滞后效应往往导致股票指数收益率的时间序列存在着短期自相关，当滞后1阶时，AIC值和SC值最小，且F统计值显著。因此选择滞后1阶较为合适，即回归方程应为：
二、平稳性检验
根据沪深300指数日收益率ADF单位根检验结果，各阶段t统计量值均小于在1%、5%、10%显著性水平下相应的临界值，从而拒绝随机游走的假设，因此本样本时间序列不存在单位根，表明沪深300指数日收益率序列是平稳序列，从而可以对其进行GARCH建模。
三、ARCH-LM检验
沪深300指数日收益率序列的波动具有积聚性，因此可以初步判断其波动具有ARCH效应，所以需要对其进行LM检验，见表1。
对其检验后结果如表1所示，表明ARCH-LM效应显著，即日收益率序列存在波动的积聚性，因此选择GARCH模型。
四、GARCH模型建立及估计
为了反映日收益率的条件异方差性，需要对方差建立GARCH模型。而为了检验股指期货的推出对股票市场波动性的影响，需引入虚拟变量dt，其中dt=0（t=2005年4月8日至2010年4月15日），d t =1（t=2010年4月15日至2011年4月23日）。
选用不同阶数对条件方差方程进行拟合，结合AIC准则和SC准则，当选择GARCH（1， 1）来对沪深300指数期货的推出对股票市场波动性影响来做实证分析，其估计结果为：
由rt-1的系数为0.029086可以看出：沪深300指数日收益率序列呈一阶正自相关性，但从程度上来说，影响比较小。所以前一期的收益率仍是投资者们需要的指标之一，但对当期收益率的影响被削弱很多。
由d t的系数为-1.19×10-7可以看出：沪深300指数期货的推出降低了股票市场的波动性，减弱了市场投机气氛。但是从数值上来看，同样影响很小。这可能是因为股指期货的引入带有价格发现的功能，提高了现货市场的流动性，市场信息可以更快更好地传递，其杠杆性帮助投资者可以更好地套期保值，改善了投资环境，使其波动性减小；但由于股指期货交易时间比较短暂，投资者还需要时间摸索新的投资策略来适应更加复杂的博弈，所以股指期货的推出对现货市场的影响从数值上来说，还比较小。
参考文献
[1]庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2007.
[2]仝玉民.股票市场波动性――来自沪深300指数的证据[J].理论探讨，2008.
作者简介：孙博（1983-）男，汉族，江苏省南通市人，中国国际金融有限公司经理，法学硕士学位，研究方向：经济法学。
（责任编辑：刘影）