第一章 绪论
1.1 研究背景
（1）我国对冲基金发展迅速，规模逐渐扩大，有进一步研究的必要性
对于中国而言，自从 2010 年 3 月份和 4 月份分别开通了融资融券和股指期货业务，对冲基金在中国才算开始发展，到现在近十年，中国对冲基金发展迅速，已经进入了蓬勃发展期，但是现阶段我国对冲基金的投资规模相对较小，投资工具或者策略也相对比较单一。
到目前为止，我国投资策略虽然还是以股票为主，但也出现了债券、套利等多种投资工具。对冲市场发展的这十年，我国市场上的衍生品种类日益丰富，对冲策略也逐渐国际化。截至 2020 年 1 月底，AMAC 上己注册 GP 有 24488 家，己经备案的 PE 有 82597 只，基金规模也达到了 13.82 万亿元之多。
现阶段，虽然对冲市场在中国发展迅速，但是同时也潜藏着很多问题，比如部分的 GP 对于投资策略的选择和应用并不娴熟，和国外的金融人才还有一定的差距，所以我国对冲基金还有进一步完善的空间。
（2）对冲基金是否能抑制市场波动，以及禁止融券卖空操作是否具有稳定市场的作用备受争议
在学术界，人们对对冲基金稳定市场方面的结论主要有三个不同观点，部分学者认为对冲基金对稳定市场起到了正向作用，另一部分学者研究发现，对冲基金确实会造成市场波动，对于股市大震荡有不可推卸的责任，最后还有一部分学者实证研究发现，对冲基金既不会稳定市场也不会加剧市场波动，与市场稳定性没有直接关系。
2020 年以来，由于新冠肺炎疫情爆发和全球石油价格大跌，各国股市发生了剧烈波动，3 月 13 日，韩德等五个国家宣布禁止融券卖空这一政策。西班牙也在同日发布一条消息，即禁止融券卖空部分股票，同时，泰国也表示要暂时对卖空政策进行修改。尽管这几个国家在禁止融券方面下了这么多功夫，但是他们国家股票价格跌幅并没有缓解，比如韩国股票市场一如既往的继续下跌，甚至已经触发了熔断机制，收盘价创近 7 年以来的新低。因为 2020 年新冠肺炎疫情的影响，不论是对冲基金还是全球股市，都出现一定程度下跌，全球多个国家禁止做空。
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1.2 研究意义
本文基于股指期货和融资融券（买空卖空）这两大对冲投资工具，研究了中国对冲基金对我国 A 股市场稳定性的影响及其非对称性效应。这使得本文无论是在理论研究方面还是实践指导方面都有一定意义。
（1）理论意义
第一，补充了中国对冲基金对我国股市稳定性方面的研究。由于在我国，对冲基金出现的比较晚，到目前为主，也仅仅只发展了十年，所以信息量少，其真实数据也很难收集，因此本文着眼于市场稳定性方面来探索对冲基金，丰富了相关的理论文献。
第二，丰富了对冲基金对股票市场稳定性的非对称性效应研究。本文探究的内容能加强对对冲基金现实状况的认知，丰富了相关的文献，让投资者和政府机构对其有一个正确的了解。投资界逐渐发现了对冲基金分散风险和杠杆投机的优势，这也使得它越来越受重视，从而发展的越来越快。而且，也可以为研究对冲基金的投资策略提供理论基础，提高经济的效率。
（2）实践意义
第一，探讨对冲基金对 A 股市场稳定性的影响，有助于做好股民的方向标，为股市的发展注入新的活力。对冲基金对 A 股市场稳定性的影响研究，有助于给投资者指明方向，从而吸引更多投资者的目光，并且，在不断地摸索、研究对冲基金的过程中，不断地改革创新，持续发展。
第二，对冲基金对 A 股市场稳定性的非对称性效应研究为相关部门在制定政策时提供决策思路与实证支持。2020 年由于新冠肺炎疫情和沙特俄罗斯在石油供给方面未达成共识，石油价格大跌，美股 10 天内经历 4 次熔断，多国颁布禁止做空政策，作为新兴市场的中国，个体投资者存在有限理性特征，极易出现羊群效应等群体现象而引发金融风险，研究不同类型对冲基金的非对称性效应，有助于监管机构在不同的市场行情下，对对冲基金的投资策略作出正确的选择，以及思考禁止融券政策是否合理。所以对冲基金对 A 股市场稳定性的非对称性效应研究不仅可以给股票市场参与者提供科学的理论依据，也可以反过来为相关部门在制定政策时提供决策思路与实证支持。
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第二章 国内外文献综述
2.1 对冲基金对证券市场稳定性方面的研究
受到某些重大金融事件(例如 2008 年全球金融危机)的影响，对冲基金是否加剧市场波动的研究一直备受关注，关于对冲基金能否稳定市场方面的研究大致分为三种看法：第一种是其会加剧市场波动，并要为股市震荡负很大的责任；第二种是其具有市场稳定器的作用，在一定程度上抑制了市场剧烈波动；第三种是其与市场是否波动无关。
第一种看法，对冲基金会引起市场震荡。
Koders 与 Pritsker(1997)研究期货数据时，分析得出不论是 SP500 指数还是 3个月的欧元远期合约，都存在非常明显的跟随现象，从而增加股市震荡。Garbade(1982)，Bogen 和 Krooss (1960)发现两融交易会进一步刺激市场，在市场行情良好时，大家都认为股票价格会继续上涨，此时，买空者建仓，导致对股票的需求大于供给，进一步推高股票价格；同样的，当市场行情不好时，大家认为价格会继续下降，卖空交易者会卖出股票，等到以后股票价格下跌之后再买回来，从而获利，但是这个过程会进一步拉低股价。
有学者研究发现两融交易会对股票市场的波动性产生很大的影响，比如Senchack 与 Starks(1993)就通过实证分析得出，市场信息越公开越透明时，其越能引起股市震荡。Miller(1977)、Dimand 与 Vorrecchia(1987)，Chen 和与 Rhee(2010)，Autore、Billingsley 和与 Kovacs 也给出了大致相似的结果。Jenn 股指期货 er(1994)将样本分为两个小组，其中对实验组公开短期利率，对照组不公开，结果表明，实验组中卖空操作能使股价降低的更多。
在前几年，因为中国股市发展还不够完善，所以进行数据分析时，基本都以中国台湾和香港的数据为主。Henry 与 Mckenzie(2006)收集了 1994 年到 2008 年HSI 日数据，结果可知，融券卖空确实具有加剧市场波动的作用，并且，在熊市背景下这种波动加剧的幅度更加大。Chang（2007）将实验样本分为两组，第一组允许融券卖空股票，第二组不允许，研究得出，第一组股票价格波动明显大于第二组，即第二组相对于第一组更能稳定市场，以此得出结论，两融交易并不能稳定市场。
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2.2 股票市场稳定性的非对称性效应研究
国外的股市己经经过多年成长，对股市稳定性方面的研究早已成熟。在早期探索中，Mandlebrot(1963)就发现了金融时间序列下的波动具有波动聚类特征，表现为大波动和大波动是紧接着发生的，同样小的也是这样。Fama(1965)探究出股票波动性存在尖峰厚尾的统计学特征。在此之后，随着金融理论发展，学者们发现金融时间序列残差的方差是时变的，并且一定程度上还依赖于过去随机扰动项的变化。Engle(1982)创造性开发 Antoregressive Conditional Hetero-8cedasticity，Engle 估计和预测了时间序列下的残差的方差，这个过程中对 ARCH 设定后的因变量方差依赖于自身的过去值，ARCH 模型具有和实际情况较高的拟合程度。因为 ARCH 模型在追踪金融时间序列的残差项的方差方面拥有很大的优势，因此就被广泛的应用在针对金融产品波动特性的研究中。Engle 正是由于这项发现，获得了诺贝尔经济学奖。但是值得肯定的是 ARCH 模型也具有一定的不足，这种模型对参数的约束非常苛刻并且要求这些参数必须符合正态分布，否则模型不适用，正是如此对于 ARCH(p)模型在计算高阶时往往需要过多的参数。
为弥补 ARCH 模型缺陷，Bollerslev(1986)拓展了 ARCH 结构，提出了 GARCH方程。LARCH 模型用一个或多个滞后期多项的随机误差项，简化了高阶情况下的 ARCH 模型，使得该模型的要求和复杂性降低，让该模型更具解释力度。在之后的一些专家学者们的研究中，金融在时间序列下的波动性呈现一种非对称性的规律，通常表现对类似利空冲击或者消极信息的反应更大。Black(1976),Freneh、Schwer 和 Stambuahg(1987),Zakoian,J.M.(1994)专门针对这种非对称的现象进行深入研究，最终证明了时间序列下的非对称性规律是确定存在的。于是Zakoian(1990)通过拟变量对 ARCH 模型增加设定了一个门限(Threshoid)，这就是门限 ARCH 模型(TARCH 模型)，这个新的模型是用虚拟变量来区分和分辨正冲击和负冲击对金融在时间序列下的影响有什么不一致的地方，最终 TGARCH 对波动的规律能很好定义与运用。
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第三章 对冲基金交易制度存在的问题及影响股票市场的路径分析..............................13
对冲基金交易制度方面存在的问题.....................................14
3.1.1 融资融券型对冲基金的交易制度存在的问题................................. 14
3.1.2 股指期货型对冲基金交易制度存在的问题..................................... 15
第四章 融资融券型对冲基金对 A 股市场稳定性的影响.......................................19
4.1 VAR 模型定义.......................19
4.2 实证分析.........................19
4.3 小结..................................28
第五章 股指期货型型对冲基金对 A 股市场稳定性的影响................................... 29
5.1 ARCH 模型的定义................................29
5.2 实证分析.........................29
5.3 小结............................34
第六章 股指期货型和融资融券型对冲基金对 A 股市场稳定性的非对称性效应研究
6.1TARCH 模型的定义
经典的 CAPM 模型认为，投资者对于利好和利空消息的反馈是一样的，不论价格是上涨还是下跌，所带来的波动的绝对值是一样的，具有对称性。但是近代大量学者分析发现，股民受到好坏消息的影响不一样，有人更注重“得”，有人更注重“失”。
传统的杠杆效应是指接收到等量好坏信息时，股民对坏消息的反馈更大，即“失”大于“得”，而反杠杆效应正好相反，股民对好消息的反馈更大，即“得”大于“失”。
本文通过研究 2002 年 1 月 4 日到 2020 年 1 月 9 日的 SYL 数据，构建 TARCH模型，并增设 1 个哑变量 DR，以两融的实行时间当作分割节点，根据推出的前和后分别将 DR 对应赋值为 0 和 1。建立模型之前的一系列检验在上一章已经给出。 现在建立 TARCH (1，2)模型。
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第七章 结论与建议
7.1 结论
本文构建了 VAR 模型和 GARCH 模型，分别研究融资融券型和股指期货型对冲基金对 A 股市场稳定性的影响，同时通过 TARCH 模型研究了对冲基金对 A股市场稳定性的非对称性效应，得出了以下结论。
（1）融资融券型对冲基金与 A 股市场稳定性正相关
本文针对融资融券开通前后的数据研究分析，发现融资融券非但不会造成股市动荡，反而能够稳定股价。本文通过拟合 VAR 和 VEC 模型，融资融券型对冲基金具有降低股市波动的作用，但是，在我国衍生品交易制度下，这种降低作用很有限。
（2）股指期货型对冲基金能够稳定股价
本文构建 GARCH 模型来拟合股指期货型对冲基金对 A 股市场稳定性的影响。第一步先引入虚拟变量 DF，得到 DF 的系数为负，说明股指期货具有稳定市场的作用，然后以股指期货实行为时间分割点，发现股指期货推出之后，股市的波动程度降低，同时也证明了对 A 股市场的稳定性是有利的。
（3）股指期货型和融资融券型对冲基金对 A 股市场稳定性的影响具有非对称性
搜集 2002 年冬到 2020 年冬的 HS300 指数日收益率数据，以此为样本建立TARCH 模型，首先发现股票市场对于信息接收存在非对称性，明显投资者对于坏消息的反应更大，相比于“得”更注重“失”。同时可以看到，对于利好消息，股指期货的反应程度远远大过融资融券，针对利空的消息，股指期货的反应也要远远大于融资融券，说明，在市场上行时，我们应该更加重视对利好消息反应更大的股指期货型对冲基金，在市场下行时，我们不应该先放弃融资融券，更不能盲目跟风“禁止融券做空”政策，必要时，宁愿先禁止对利空消息反应更大的股指期货型对冲基金。
本文针对我国主要的两种对冲工具进行实证分析，对对冲基金是导致股市动荡的原因进行了有力驳斥。长期来看，在对冲基金的角度进行创新是中国金融业走向国际的必然趋势。
参考文献（略）