我国上证指数周内效应研究.docx

1、我国上证指数周内效应研究摘 要：随着股市对于经济发展的作用越来越大，以及自身规模的不断扩充，对于股市的周内效应的研究由来已久。文章以我国的上证指数作为研究的对象，研究股市的平均收益率与波动性的周内效应，研究表明：在长达 12 年的样本周期内，上证指数平均收益率具有负的“周四效应”，而在波动性上具有“周二效应”。 下载 关键词：上证指数 波动性 周内效应 GARCH 模型 中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1004-4914（2015）02-110-03 一、引言 周内效应也称为星期效应，特指股票市场中表现出来的某些现象，具体来说是研究股票市场中各个交易日的收益率和波动性的变

2、化规律，即在一周的股票交易周期中，某一天的收益率显著区别于其他交易日，或者某一天的波动性明显不同于其他交易日，以此我们总结出的具有一定规律的效应称之为周内效应。 研究股市周内效应的文献很多，而且结论也存在很大的不一致性。从国外来说，Cross（1973）最早发现周内效应现象，得出纽约股票交易所周五的平均收益最高，而周一最低的结论。French（1980）也发现了类似现象的存在。后来 Keim（1984）再次印证了美国股市收益率表现为正周五效应和负周一效应的结论。Jaffe 和 Westerfield（1985）发现澳大利亚、加拿大、日本、英国四个工业化国家股票市场也存在周内效应，具体表现为英国

3、和加拿大股票市场周一的平均收益率最低、日本和澳大利亚的股票市场周二的平均收益率最低。Solnik 和 Bousguet（1990）证明巴黎证券交易所股票收益率表现为周二效应。Barone（1990）研究意大利的股票市场得出类似的结论。 众多学者在对中国股市的研究中也发现存在周内效应。赵俊等人（1994）探讨了 1993 年 7 月 1 日至 1994 年 5 月 1 日上证股市 12 种股票和上交所综合股价指数收益的周内效应，发现股票平均收益周一最低且为负，周四最高且为正。俞乔（1994）也发现沪深股市收益存在显著的周内效应。徐剑刚（1995）利用 GARCH 模型对沪深股市股市 1992 年

4、1994 年间收益率的周内效应进行检验，发现周一平均收益最低且显著为负。杨朝军（1997）对上证股市 1993 年1995 年收益率的星期效应进行 F 检验表明，周一、周二的收益率明显偏低，周四、周五的收益率较高。严太华、孟卫东等（2000）对上证股市 1992 年1999 年间收益率周内效应进行了Levene 和 Kruskal-Wallis-H 检验，得出结论认为周二平均收益最低，周五平均收益最高。封立城（2000）通过对沪深股市 1992 年1998 年间的数据分析，得出沪深股市均存在负的周二效应和正的周五效应的结论，由于其仅仅使用普通最小二乘法，结论的可信性比较低。任燕燕等（2001）

5、结合主成分分析和 GARCH 模型对我国股票市场周内效应进行检验，结果显示平均收益周二最低、周五最高。何兴强（2003）使用 AR（m）-GARCH 模型得出周五平均收益最高，周一平均收益最低和周四波动最大，周五波动最小的结论。王玉龙（2009）使用 GARCH 模型对上证综指 1996-2008 年的数据进行分析，发现存在负的周四效应。 我们认为，对周内效应的实证研究的差异来自于三个方面：一是研究市场的不同，不同市场可能会表现出不同的收益特性；二是研究方法的不同，不同模型基于不同假设从而对特定市场的适应性不同，研究结论也会不同；三是样本期间的不同，同一市场不同时期也会表现出不同的收益特性。本

6、文关心的问题是，在较长的周期内，我国上海证券交易所是否存在稳定的星期效应。本文通过运用最小二乘法、GARCH-M 模型以及修正的 GARCH-M 模型对上述数据进行研究，以分析我国上证指数的周内效应。 二、模型 对于最小二乘法我们选取多个变量做线性回归。下面主要是对 GARCH-M模型以及修正的 GARCH-M 模型的介绍。在此之前我们必须要对 ARCH 模型做一个简单的介绍。 （一）ARCH 模型 ARCH 模型（autoregressive conditional heteroskedasticity model）由恩格尔（Engle，R.）在 1982 年提出。ARCH 模型的主要思想是

7、：扰动项 t 的条件方差依赖于它的前期值 t-1 的大小。ARCH（1）模型就是时刻 t 的 t 的条件方差（2t）依赖于时刻（t-1）的扰动项平方的大小，即依赖（二）GARCH-M 模型 博勒斯莱文（Bollerslev，T.）于 1986 年将 ARCH 模型发展成为 GARCH模型（generalized ARCH model）。在 GARCH 模型中，要考虑两个不同的假定：一个是条件均值，另一个是条件方差。 （1）常数项：； （2）用均值方程的扰动项平方的滞后来度量从前期得到的波动性信息：2t-1（ARCH 项）； （3）上一期的预测方差：2t-1（GARCH 项）。 其中 0，0，同

8、时保证 GARCH（1，1）模型是平稳的，要求 + Keim D， Stambaugh F. A furture investigation of the weekend effects in stock returns ield R. The weekend Effect in common Stock Return： The International Evidence et L. Day-of-the-week effect on the Paris Bourse ne E. The Italian Stock Market 赵俊，项红周，殷弘.上海证券市场价格行为分析A.第二届中国证券

9、市场发展与中外证券市场比较会议论文，1994 俞乔.市场有效，周期异常与股价波动对上海、深圳股票市场的实证分析J.经济研究，1994（9） 徐剑刚.上海和深圳股票市场报酬的条件异方差和周末效应J.经济数学，2001（6） 杨朝军，邢靖.上海股票市场价格行为实证研究，中国证券市场实证分析M.上海：学林出版社，1997 严太华，孟卫东，杨杰.上海股市 1992-1999 周末效应的实证研究J.经济科学，2000（2） 封立城.中国股票市场的“周内效应”J.经济研究，2000（11） 任燕燕，刘锦粤，胡金焱.中国股票市场星期效应的实证分析主成分分析J.经济数学，2001（6） 何兴强.上证指数收益和波动性的星期效应检验J.中山大学学报，2003（6） 王玉龙.上海股市周内效应检验J.经济金融观察，2009（390） 高铁梅等.计量经济分析方法与建模M.北京清华大学出版社 史代敏.上海股票市场波动的周内效应J.数量经济技术经济研究，2003（6） 陈雄兵，张宗成.基于修正 GARCH 模型的中国股市收益率与波动周内效应实证研究J.中国管理科学，2008（8） （作者简介：中国社会科学院研究生院政府政策与公共管理系 2012 级国民经济学专业博士生 北京 102488） （责编：贾伟）