我国上证指数周内效应研究.docx

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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)

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