以華爾街極度恐慌的2008年9月16日為例，當天紐約證券交易所股票成交金額為1366.311億美元，NASDAQ交易所股票成交金額為274.743億美元，合計為1640.054億美元。而截至9月16日，近年來兩市的成交金額分別為15.6441萬億美元和5.9988萬億美元，日均交易金額大致分別為880億美元和300億美元。顯然，現貨市場成交金額大約是平時的兩倍。

　　而股指期貨市場的交易金額則遠大于現貨市場。以S&P500指數1160點計算，一張小型 S&P500 股指期貨合約價值大約5.8萬美元，折合人民幣大約39.8萬元。這樣，2008年9月16日僅小型 S&P500 股指期貨當日成交的6078506張合約，其合約價值最低也達到了3526億美元(實際成交均價在1180點左右，成交金額接近3600億元)。

　　由于股指期貨市場買賣雙方具有對等性，這樣等于空頭當天通過套期保值、套利和價差投機等交易方式，共拋出了價值相當于3600億美元的股票，而多方等于買入了價值相當于3600億美元的股票。可以設想，假如當天沒有股指期貨提供的這3600億美元的流動性，美國股市又會如何呢？

　　結合美國股指期貨市場的投資者結構的特點，能很好地說明這一點。2007年，美國CME市場上機構法人的避險交易占整個股指期貨交易量的61.3%，非避險大額交易人占整個股指期貨交易量的7.5%，小額交易人占整個股指期貨交易量的20.6%，價差交易占整個股指期貨交易量的8.8%。顯然，美國CME市場上機構法人的避險交易占絕對優勢。所以，次貸危機時，股指期貨成交量暴增絕不是偶然的，股指期貨對穩定市場起了重要的積極作用。

　　2、通過套利機制平抑股票市場的波動幅度

　　和股票現貨市場比較單一的交易模式不同，股指期貨市場由套利者、套期保值者、投機者等多元化的投資者構成，以及做空、套利、套期保值等復雜的交易機制，均有利于抑制價格的過度偏離，有助于實現其價格發現功能。其中，套利機制可有效抑制股指期貨合約價格對股票指數的過度偏離，使股指期貨價格和股價指數不致游離得過遠、過久。當然，由于投資者“機關算盡”，成熟市場股指期貨和現貨之間的期現套利，以及股指期貨合約間的跨期套利存在較大市場機會的情況并不多，套利交易在一些市場所占比重也不是很大，但套利機制的威懾作用始終存在，從制度上保證了股指期貨穩定市場的基本功能。

　　3、通過價格發現機制形成遠期價格，扭轉市場預期

　　金融市場在極端情況下會形成非理性上漲或非理性下跌，特別當非理性亢奮或者極端恐慌成為市場上漲或者下跌的最大理由時，市場往往會走向極端。所以，現在行為金融學就認為，金融市場可以利用人們的恐慌情緒進行套利。

　　由于在雷曼兄弟申請破產這樣的巨大外部沖擊下，市場情緒可能完全籠罩在恐怖之中，此時，在非理性市場面前，理性行為顯得蒼白無力。如何讓投資者在恐慌中看到希望，扭轉市場預期至關重要。股指期貨正好在這方面發揮了重要作用。

　　股指期貨合約價格是對未來股價水平的理性預期。由于沒有來自現貨市場急迫的拋售壓力，股指期貨尤其是遠期合約，可以更從容、理性地“思考”未來的股價走勢，通過價格發現機制形成遠期價格，一定程度上可穩定市場情緒。

　　從2008年9月15日、16日CME的S&P500股指期貨市場的交易情況看，有兩個特點很明顯，一是遠期價格波動幅度相對現貨市場小，二是遠期合約價格升水很明顯。遠期價格相對堅挺，有助于重樹投資者對未來的信心。

　　4、通過為市場提供流動性，減輕市場恐慌情緒

　　面對股市崩盤，美國前總統羅斯福在1933年就職演說時說：“我們唯一恐懼的就是恐懼本身—— 一種莫名其妙、喪失理智的、毫無根據的恐懼，它把人轉退為進所需的種種努力化為泡影。”

　　事實上，當市場籠罩于恐懼之中時，缺乏流動性成為市場恐慌產生的重要原因，而股指期貨正好可以為市場提供一定的流動性，讓投資者有避險或者退出市場的機會，從而減輕了市場恐慌情緒。這也正是股指期貨在歷次重大危機中放巨量穩定市場的內在根源。

　　當然，股指期貨作為股市的延伸，只是股票市場風險管理的工具，不可能改變股市運行的基本面情況，也就不可能改變股市運行的基本趨勢，只是有助于減緩股市的崩盤式下跌。

　　四、滬深股市震幅偏大，需要股指期貨管理風險

　　美國次貸危機引發全球性股災。但美國股票價格指數的下跌基本上是有序的，直到2009年3月6日前后，美國主要股票價格指數才達到次貸危機以來的最低點，道瓊斯指數收盤價離最高位14021點下跌了54.43%，低于經濟狀況相對較好的“金磚四國”及其他新興市場。

　　而無論是和成熟市場相比，還是和與我國情況相似的印度、巴西相比，滬深股市不但本輪跌幅大，波動性在全球主要市場中也處于前列。

　　我們對海內外20個股票市場的每日最大波動情況進行了比較，發現各市場總體平均值為1.831%。滬深股票價格指數的波動性明顯偏大。統計顯示，上證綜合指數2000年1月4日至2009年10月9日共計2333個交易日的日均波動幅度為2.003%。其中，2006年1月4日以來的日均波動幅度達2.687%，2007年1月4日以來的日均波動幅度更是高達3.000%；滬深300指數2005年1月4日至2009年10月9日共計1155個交易日的日均波動幅度為2.579%，2006年1月4日以來的日均波動幅度達2.833%，2007年1月4日以來的日均波動幅度更是高達3.189%。

　　最明顯的例子是2005年至2007年底，A股的滬深300指數漲幅高達478%，漲幅遠居全球前列，而2008年股市下跌中，滬深市場跌幅居全球主要市場前列，上證綜指、深證綜指、滬深300指數一度跌幅均超過了71%。

　　與我國最具可比性的是印度。根據印度政府2008年8月7日公布的數據顯示，截至7月26日的一周，印度通貨膨脹率同比達12.1%，為該國13年來通脹率首次超過12%，而在2008年8月7日的一周里，印度通貨膨脹率一度高達12.63%。但我們看到，雖然經歷了連續幾年的股市大漲，印度BSE SENSEX 指數離2007年7月份的高位21206.77點的跌幅只有63.7%，而截至2009年10月9日距本輪最低點的漲幅則高達116.21%。

　　印度宏觀經濟等很多指標完全沒有我國好，其股市下跌相對和緩，總體跌幅也比我國小，與其擁有一個比較發達的股指期貨市場有很大關系。

　　作為新興市場最典型的代表，印度國家股票交易所(NSE)2000年上市S&P CNX Nifty股指期貨后，近幾年印度金融衍生品市場呈現爆炸式增長。印度國家證券交易所2008年衍生品交易量增長46.63%； 2007年S&P CNX Nifty股指期貨交易量達到了1.38億張合約，年增長幅度高達97.47%，居全球股指期貨交易量第三位。2001-2008年，印度股指期貨及期權增長了345倍。

　　鑒于此，我們認為滬深股市急需自己的風險管理工具和避險機制，推出股指期貨時不我待。

　　

	次貸危機以來最低點指數	最低點時間	20091009收盤指數	20091009收盤指數	比2007年底漲跌幅(%)	比最高點指數漲跌幅(%)	最低點比最高點指數跌幅(%)	10月9日距最低點漲幅(%)	2009年10月9日比2008年底漲幅(%)
道瓊斯指數	6470.11	2009 　　0306	9864.94	9864.94	-25.63	-30.52	-54.43	52.47	12.40
S&P500指數	666.79	2009 　　0306	1049.71	1049.71	-28.51	-33.40	-57.69	57.43	16.21
NASDAQ	1265.62	2009 　　0309	2139.28	2139.28	-19.34	-25.24	-55.77	69.03	35.65
英國FT 100指數	3460.71	2009 　　0309	5161.87	5161.87	-20.06	-23.57	-48.76	49.16	16.41
法國CAC 40指數	2465.46	2009 　　0309	3799.61	3799.61	-32.32	-38.40	-60.03	54.11	18.07
德國DAX指數	3594.00	2009 　　0309	5711.88	5711.88	-29.20	-29.76	-55.80	58.93	18.75
日經225指數	6994.90	2008 　　1028	10016.39	10016.39	-34.57	-45.27	-61.78	43.20	13.06
印度BSE SENSEX 指數	7697.39	2008 　　1028	16642.66	16642.66	-17.96	-21.52	-63.70	116.21	72.51
印度S&P CNX NIFTY指數	2252.75	2008 　　1028	4945.2	4945.2	-19.44	-22.21	-64.56	119.52	67.12
巴西BVSP指數	29435.11	2008 　　1027	64071.01	64071.01	0.29	-3.69	-55.76	117.67	70.63
俄羅斯RTS Index	498.20	2009 　　0123	1372.11	1372.11	-40.10	-41.86	-78.89	175.41	117.14
上證綜指	1664.93	2008 　　1028	2911.72	2911.72	-44.66	-52.45	-72.81	74.89	59.91
深證綜指	452.33	2008 　　1104	997.32	997.32	-31.08	-37.05	-71.45	120.49	80.25
滬深300指數	1606.73	2008 　　1104	3163.71	3163.71	-40.74	-46.30	-72.73	96.90	74.05

　　

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