（统计学专业论文）中国股票市场节日效应实证研究.pdf

t h ee m p i r i c a lr e s e a r c ho n h o l i d a ye f f e c ti nt h e c h i n a ss t o c km a r k e t c h 匣n l a n b e ( h a i n a nn o r m a lu n i v e r s i t y ) 2 0 11 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o r t h ed e g r e eo f m a s t e ro fe c o n o m i c s 1 n s t a t i s t i c s m c h a n g s h au n i v e r s i t yo fs c i e n c e & t e c h n o l o g y s u p e r v i s o r p r o f e s s o rh u y u e h o n g a p r i l ，2 0 1 1 长沙理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：降萼 日期：2 口1 7 年f 月 2 的约束下 关于y 数值最大化： 却讹叫瑞旷2 广胆怯龇 一下k + l 善r 吣锊) 3 3g a r c h 模型的三种主要分布假设 在实践中，许多金融时间序列的无条件分布往往具有比正态分布更宽的尾部， 即存在时间序列的“尖峰厚尾”现象。因而，为了更加准确地描述金融时间序列 分布的特征，还需要对误差项的分布进行假设。不同的分布假设可能对实证结果 产生重要影响，为了考察不同分布假设下的实证研究结果是否存在差异，本文主 要采用正态分布、t 分布、广义误差分布( g e d ) 三个假设来对g a r c h ( p ，q ) 模型的残差进行刻画。以下对这三种分布进行简单介绍。 ( 1 ) 正态分布 正态分布是运用最为广泛的一种分布假设，它有两个参数，和盯，分别决 定了分布的位置和形态。正态分布的概率密度函数为： 2 5 残差为条件广义误差分布( g e d ) ，其似然函数的形式为： ( 3 2 2 ) 其中r 为g e d 的形状参数，控制着分布尾部的厚薄程度。r - - 2 时，g e d 就是 一个标准正态分布；r 2 时，认为具有尾胖特征；r = l 为双指数分布。 2 6 t 分布和g e d 分布相比正态分布而言，都能够更好的来刻画收益率分布的尖 峰厚尾特征，但是这两个分布之间到底哪个分布的刻画效果较好则没有定论。实 际上，在具体的情况下这两种分布的刻画效果可能有所不同，但是可以肯定的是， 这两种分布都比正态分布更适宜用来对收益率分布进行刻画。 3 4 本章小结 本章对本文所采用的节日效应实证研究模型进行了简单介绍。通过引入虚拟 变量，可以在简单线性回归模型的基础上实证检验节日前后的收益率是否显著异 于其他时期的收益率，从而可以用来实证检验节日效应是否存在。但是，简单的 线性回归方法不能解决收益率分布普遍存在的波动集聚现象，因此，本文对简单 线性回归模型可能存在的异方差性进行了考察，采用了g a r c h 模型对异方差性 进行修正，这样，在g a r c h 模型的基础上引入虚拟变量回归的实证结果相比简 单线性回归结果也就更加可靠。 2 7 第四章节日效应实证研究结果及分析 中国股市作为典型的新兴市场，整个市场一个最典型的特征就是经常出现暴 涨暴跌的现象。在这个典型特征下，中国股票市场是否存在节日效应呢? 如果存 在这个异象，又会呈现出一种什么态势呢? 下文将在这个大的背景下对上证a 股 自1 9 9 6 年1 2 月3 1 日以来1 2 年的数据进行实证分析。 4 1 数据样本及其统计特征 本文所采用的是上证a 股指数，以每个交易日的收盘值作为日观测值，来源 于中国银河证券公司网站h t t p ：c h i n a s t o c k c o m 。数据选取时间为1 9 9 6 年1 2 月3 1 日至2 0 0 8 年1 2 月3 0 日，共2 8 9 7 个观测值。由于1 9 9 6 年1 2 月31 日前的数据是 因为此前中国的股票市场很不成熟，受政策或人为因素影响较大，这些因素引起 的收益率巨大波动可能对分析造成影响，从而使结论不具有代表性，故不采用。 本文选取的节日为我国四大有法定假期并休市的黄金节假日：元旦、春节、 五一国际劳动节和国庆节。由于端午、清明、中秋等传统节日在2 0 0 8 年刚刚被列 为法定节日，之前的年份里没有法定假期并且影响力不及前述的四大法定节日， 所以本文暂不考虑。节前和节后数据分别只选取这些节日期间休市之前一天和之 后一天的数据。这四大节假日都是我国股票市场会在节日期间休市的节日。由于 假日经济的因素，某些行业的公司业绩会受到“黄金节假日 的一定影响，从而 反映在股价变动上。如果存在节日效应，那么四大节假日的节日效应就会比其他 节日相比更加显著，这四个节日的节日效应研究相对而言比较有代表性。 4 1 1 收益率指标构建 收益率指标采用对数的形式，定义为： r t - 1 0 0 ( 1 n p t 一1 1 1 e 1 ) ( 4 1 ) 其中，表示第t 日的收盘指数，只一，表示第t 1 日的收盘指数。 采用对数形式的指标，主要基于两点考虑： 第一，避免由于指数的绝对值的变动对研究产生的不利影响。我们关心的是 收益率的相对变动，而非绝对值的变动大小，绝对值变动和相对变动的大小既可 2 8 能是同向也可能是反向的。 第二，采用对数指标可以减少模型估计的麻烦。均值一方差( m v ) 模型和资 本资产定价( c a p m ) 模型等一些经典的理论就需要假设收益率服从正态分布特 征，采用这种形式可以部分或全部解释时间序列数据“尖峰长尾”的非正态特征， 从而获得相对稳定的统计结论。 4 1 2 描述性统计特征及其分析 将1 9 9 6 年1 2 月31 日2 0 0 8 年1 2 月3 0 日期间的数据用收益率的对数形式做 描述性统计，得到图4 1 和表4 1 。 图4 1 收益率序列图 从图4 1 可以看出，上证a 股收益率波动剧烈且呈现出明显的波动集聚性。 表4 1 上证a 股指数日收益率数据描述性统计结果 最小值最大值均值标准差样本数倍数 全部交易日 9 4 0 0 5 3l9 3 9 9 8 2 30 0 2 3 5 2 71 7 4 1 0 7 22 8 9 7l 全部节日前 1 9 1 6 6 3 44 7 1 5 1 1 00 5 8 9 3 8 21 3 2 7 9 4 24 82 5 0 5 1 3 全部节日后 5 3 7 5 4 7 98 6 9 3 2 7 20 3 9 4 7 8 42 3 3 2 6 6 94 81 6 7 8 0 0 元旦前 - 1 9 1 6 6 3 44 1 3 5 3 0 3o 11 7 3 0 81 5 4 9 4 2 31 24 9 8 6 1 0 元旦后- 2 7 9 38 9 72 8 9 1 1 9 70 2 5 2 1 8 21 9 4 0 1 3 11 21 0 7 1 8 8 春节前 1 5 6 8 5 0 12 2 6 2 2 0 9o 7 1 9 1 5 81 1 3 9 8 2 91 23 0 5 6 7 3 春节后2 8 2 4 1 5 88 6 9 3 2 7 21 1 6 0 7 9 22 9 1 7 2 5 0 1 2 4 9 3 3 8 7 劳动节前0 8 4 6 5 9 54 7 1 5 1 1 01 1 4 5 4 1 81 3 8 2 4 9 71 24 8 6 8 5 3 劳动节后 2 4 3 8 6 3 83 8 8 2 7 2 70 6 7 31 0 92 11 6 7 1 61 22 8 6 1 0 1 国庆节前1 6 6 0 3 2 42 6 1 5 5 6 40 3 7 5 6 4 31 1 2 9 0 8 4 1 2 1 5 9 6 6 5 国庆节后5 3 7 5 4 7 92 51 3 4 2 30 5 0 6 9 4 82 2 0 4 6 7 61 22 1 5 4 7 5 从表4 1 我们可以发现： 2 9 ( 1 ) 差异。节 收益率均 为元旦节 而春节和 值最小， ( 2 ) 收益率均 节后的收 倍和春节 均收益率 过程是我 ( 3 ) 的标准偏 并且这种 综合 ( 1 ) 是在这几 ( 2 ) 出现，主 负的收益率均值。 ( 3 ) 节日前后的高收益率可能与风险标准差有关，其依据是节日前后的收益 率与普通交易日的收益率有很大差异的同时，它们收益率的标准差也存在着较大 的差异。节日前后的高收益可能是对高风险的补偿 以上的三点推测都有待于下面我们考虑建立不同的模型假设来进一步实证检 验。 4 1 3 平稳性和异方差性检验 经典计量建模方法中模型设定的一个重要假设条件是所研究的时间序列是平 稳的或向量间存在协整关系。一旦假设条件不满足，将导致无意义的回归结果， 3 0 即产生伪回归并基于伪回归而产生错误的统计推断和检验。指数序列平稳是决定 采用何种回归方法的基础。 对时间序列平稳性的检验主要有：图形分析、自相关函数( a c e ) 检验、增广 迪基一富勒( a d f ) 检验、菲利普斯一佩龙( p p ) 检验以及f 检验等。 本文采用单位根检验( a d f ) 来检验序列的平稳性。d i c k e y 和f u l l e r 对a r ( 1 ) 过程建立了检验时间序列是否为单位根过程的统计量( d f 检验) ，并通过随机模拟 得到检验的临界值。之后，他们又推广到一般的a r ( p ) 过程的a d f 检验。 结果如表4 2 所示。 表4 2a d f 检验结果 a d ft e s ts t a t i s t i c - l1 6 0 8 1 01 l e v e l一3 4 3 2 4 2 8 5 l e v e l- 2 8 6 2 3 4 4 1 0 l e v e l2 5 6 7 2 4 2 检验结果表明，a d f 的值11 6 0 8 10 比1 显著性水平的临界值3 4 3 2 4 2 8 还小， 说明收益率序列不存在单位根，因而是一个平稳的时间序列。进一步运用 l j u n g - b o xq 统计量来检验序列的自相关性，结果表明序列不存在一阶自相关。 进一步对序列进行异方差性检验得到： 表4 3a r c h l m 检验结果 a r c h l mt e s t f - s t a t i s t i c8 2 1 0 1 7 7 p r o b a b i l i t y 0 0 0 0 0 0 0 o b s + r - s q u a r e d 7 9 8 9 2 0 0 p r o b a b i l i t y 0 0 0 0 0 0 0 从表4 3 可以看出，收益率序列存在明显的异方差性，可以用g a r c h 模型 进行估计。 4 2 实证结果及分析 4 2 1 简单线性回归模型实证结果及分析 表4 1 的统计结果，虽然说明了我国节日前后的收益率与其他交易日收益率 有着显著性差异，但并不能证实节日效应的存在。下一步关键是要从实证上检验 中国股票市场是否具有节日效应。 3 1 针对我国股市的股价指数收益率的统计，我国股市节日前后的指数收益率与 其他交易日相比存在着较大的差距。为了进一步验证中国股市节前效应和节后效 应是否明显的存在，接下来对数据进行虚拟回归分析处理。表4 4 给出了线性回 归分析的结果。 表4 4 线性回归分析结果 s t d e r r o rt - s t a t i s t i cp r o b 全部节日前 0 5 7 5 3 8 80 2 5 3 2 2 82 2 7 2 2 0 90 0 2 3 1 ” 全部节日后 0 3 7 7 5 110 2 5 3 3 5 71 4 9 0 0 3 60 1 3 6 3 元旦前效应 0 0 9 4 1 7 10 5 0 37 3 20 1 8 6 9 4 7o 8 5 1 7 元旦后效应 0 2 2 9 6 0 50 5 0 3 7 170 4 5 5 8 2 20 6 4 8 6 春节前效应 0 6 9 8 5 2 40 5 0 3 5 6 81 3 8 7 1 4 9o 1 6 5 5 春节后效应 1 1 4 1 9 9 50 5 0 3 2 8 82 2 6 9 0 6 70 0 2 3 3 幸木 劳动节前效应 1 1 2 6 5 5 70 5 0 3 3 0 02 2 38 3 4 00 0 2 5 3 劳动节后效应 0 6 5 2 2 8 30 5 0 35 9 01 2 9 5 2 6 80 1 9 5 3 国庆节前效应 o 3 5 3 5 8 00 5 0 3 6 9 3o 7 0 1 9 7 50 4 8 2 8 国庆节后效应 - 0 5 3 2 6 8 20 5 0 3 6 3 81 0 5 7 6 6 80 2 9 0 3 注：表示相应的概率值小于l 的显著性水平，表示小于5 ，表示小于1 0 ，下同。 4 2 2g a r c i - i 模型实证结果及分析 古典线性回归模型的一个重要假设是总体回归方程的随机误差项具有同方 差，但是对上述线性回归模型进行w h i t e 异方差检验的结果都拒绝同方差这一假 设，这说明随机误差具有异方差。因此，使用通常的g a r c h 模型来描述解决上 述问题。 从表4 1 给出的1 9 9 7 - - 一2 0 0 8 年间上证a 股日收益率的一些基本统计量可以看 出，日收益率的平方存在显著的序列相关，可以认为存在g a r c h 效应，为了模型的 识别和参数估计的方便，建立g a r c h ( 1 ，1 )( 记为模型( 1 ) ) 是有必要的。 接下来对g a r c h 模型的残差项分别采用正态、t 分布和广义误差分布( g e d ) 分布假设来进行拟合，以此来对节日效应进行比较研究。拟合结果如表4 5 所示： 表4 5 的结果表明，给定5 的显著性水平，正态分布假设下的全部节日的节 前效应、春节的节前节后效应是显著的，t 分布假设下的全部节日的节前节后效 应、元旦的节后效应、春节的节前效应是显著的，g e d 分布假设下的全部节前节 后效应、春节的节前节后效应、五一的节前效应是显著的。上述不同假设下只有 3 2 总体的节前效应和春节的节后效应均显著，进一步发现不同模型下统计量所对应 的概率值也存在较大差异，这说明不同模型对节日效应的检验结果并不一致。 表4 5 残差项服从不同分布的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型拟合结果 正态分布t 分布g e d 分布 qz s t a t i s t i cz s t a t i s t i c吼z s t a t i s t i e 总节前 0 4 4 0 2 02 0 8 8 8 6 0 4 9 8 9 l 2 8 2 51 7 0 5 2 7 9 33 2 2 2 1 3 ( 0 2 1 0 7 4 )( 0 0 3 6 7 ) ( o 1 7 6 5 9 )( 0 0 0 4 7 )( o 1 6 3 8 5 ) ( 0 0 0 1 3 ) 总节后 - o o o l 8 0 *0 0 1 9 4 80 3 9 4 1 22 9 4 5 0 8 0 2 9 4 5 62 1 4 8 0 3 i i c ( 0 0 9 2 3 8 )( 0 9 8 4 5 ) ( 0 1 3 3 8 2 ) ( 0 0 0 3 2 ) ( 0 1 3 7 1 3 ) ( 0 0 3 1 7 ) 元旦前 0 0 4 6 2 70 1 3 8 5 l- 0 0 9 4 0 80 3 4 2 0 9o 2 1 0 5 70 7 6 3 4 2 ( 0 3 3 4 0 7 )( 0 8 8 9 8 ) ( 0 2 7 5 0 3 ) ( 0 7 3 2 3 ) ( 0 2 7 5 8 2 ) ( 0 4 4 5 2 ) 元旦后0 0 3 9 6 00 2 2 7 1 60 7 8 3 1 83 2 9 8 1 7 0 3 4 5 7 51 4 8 0 9 8 ( o 1 7 4 3 2 )( 0 8 2 0 3 ) ( o 2 3 7 4 6 ) ( 0 0 0 1 0 ) ( 0 2 3 3 4 6 ) ( 0 1 3 8 6 ) 春节前 1 7 8 5 0 87 4 3 6 6 9 幸水o 9 1 6 4 61 8 8 6 3 9 *0 8 3 4 1 02 0 8 1 3 9 * ( 0 2 4 0 0 4 )( 0 0 0 0 0 ) ( o 4 8 5 8 3 ) ( 0 0 5 9 2 ) ( 0 4 0 0 7 4 ) ( 0 0 3 7 4 ) 春节后- 0 2 6 1 9 5- 2 21 3 3 5 1 0 5 0 4 52 6 8 5 1 0 宰1 1 3 2 0 83 3 9 4 9 6 * i l l ( o 11 8 3 5 )( 0 0 2 6 9 ) ( o 3 9 1 2 1 ) ( 0 0 0 7 3 ) ( 0 3 3 3 4 6 ) ( 0 0 0 0 7 ) 五一前 o 5 3 1 0 30 9 6 0 0 2o 7 1 6 3 01 7 9 2 1 3 0 7 3 5 0 22 0 5 8 9 2 * ( 0 5 5 3 1 4 )( 0 3 3 7 0 ) ( o 3 9 9 6 9 ) ( 0 0 7 3 1 ) ( 0 3 5 6 9 9 ) ( 0 0 3 9 5 ) 五一后0 2 5 8 9 71 0 4 8 6 5o 1 6 5 4 30 5 5 6 4 90 3 6 2 8 01 2 5 1 7 7 ( 0 2 4 6 9 6 )( 0 2 9 4 3 ) ( o 2 9 7 2 7 ) ( 0 5 7 7 9 ) ( o 2 8 9 8 3 ) ( 0 2 1 0 7 ) 国庆前 0 4 3 3 6 60 8 4 0 5 l0 4 2 1 6 71 2 1 5 4 50 5 9 9 3 61 8 3 7 1 5 ( 0 5 1 5 9 4 )( 0 4 0 0 6 ) ( o 3 4 6 9 2 ) ( 0 2 2 4 2 ) ( 0 3 2 6 2 5 ) ( 0 0 6 6 2 ) 国庆后0 1 0 6 4 50 3 9 34 8 0 2 2 0 9 8 0 8 4 0 4 1o 0 1 5 1 30 0 5 4 0 4 ( 0 2 7 0 5 2 )( 0 6 9 4 0 ) ( 0 2 6 2 9 4 ) ( 0 4 0 0 7 ) ( 0 2 8 0 0 5 ) ( 0 9 5 6 9 ) 注：系数下括号内为标准差，统计量括号内为对应的概率值，表示相应的概率值低 于1 的显著性水平，表示低于5 ，表示低于1 0 。 比较图4 2 和图4 3 所示两个残差的q q 图可以看出t 分布假设比正态分布 偶谘雨加合椰一刚t t - t ：珥窈喜甘日t 公布与c t i 口n 辟寿假谘墒喃合硼一侗旦从前而硅里 可以看出，这两者假设下的检验结果仍然存在较大的不一致性，进一步的比较很 有必要。 3 3 图4 2 正态分布的q - q 图 图4 3t 分布的q q 图 此外，样本数据过少可能也是检验结果不一致的原因。比如检验单个节日的 节前效应时，只有1 2 个样本数据，这很容易受极值的影响。特别是2 0 0 8 年的熊 市可能对样本的代表性产生较大的影响。 上文已证明，全部节日的节后收益率标准差与其他交易日收益率标准差有明 显的差异，证实了这种差异可能是由不同节日的收益率的不同而引起的推测( 2 ) 。 本部分拟通过建模和等方差检验来验证。其中建模( 2 ) 是维持模型( 1 ) 中的方 差方程不变，而把均值方程进行一定的变换，得到新的均值方程如公式( 4 2 ) ： ，；= + q 岛+ q ( 4 2 ) 其中i = 1 ，2 ，3 ，4 ，分别代表元旦、春节、劳动节和国庆节；见为第i 个节日 的虚拟变量，如果观察到的收益率是节前或者节后收益率，则晚= 1 ，否则见= o 。 3 4 为虚拟变量d i f 的系数，当显著不等于0 时，那么就说明第i 个节日存在显著 的节前或者节后效应。其余的变量及参数含义与模型( 1 ) 相同。 模型( 2 ) 的残差项采用不同的分布假设下的模型拟合结果见表4 5 。结果显 示：给定5 的显著性水平，正态分布假设下春节的节前节后的虚拟变量回归系 数显著且大于0 ，说明节前节后效应是显著的；t 分布假设下元旦的节后效应、 春节的节前效应是显著的；g e d 分布假设下春节的节前节后效应、五一的节前效 应是显著的。国庆节既没有节前效应也没有节后效应。该结果在一定程度上验证 了推测( 2 ) ，说明在不同的节日里，中国股市的节日效应是有差异的。这种现象 也对今后研究国外股票市场的节日效应有所启示，为进一步研究板块间节日效应 的表现的差异及原因提供了新的思路。 4 3 节日效应产生的原因分析 我国股市的节日效应表现为总体的节前效应和春节的节后效应显著，这与我 国的传统文化、独特制度休戚相关。本文对我国股票市场节日效应形成的原因提 出了一些比较可能的解释。 ( 1 ) 节日效应可能与投资者预期有关 我国一般在节日里处于消费旺季，尤其是春节黄金周对于中国各大行业经济 来说都是一年中的黄金时期。在这些消费旺季里，各行业的经营收入会出现显著 的增长，从而构成了对于其上市公司的实质性利好。与此同时，投资者会形成对 于这些上市公司在盈利、成长性方面的良好预期，在预期的作用下构成各成分股 的股价就会被推高上涨，从而使股指数上升，从而表现为节前效应和节后效应。 ( 2 ) 节日效应可能与节日前后的喜庆气氛所导致的乐观情绪等心理因素有关 因为对节日的期盼和亲人团聚后的满足感等乐观的情绪可能会影响到投资者 对未来市场前景的预期，从而通过股利贴现模型这个机制来影响投资者对当前资 产价值的再评估，以此能对节前效应有一定的解释力。再比如，在春节前我国大 部分的公司，企事业单位都会给职工发放工资、奖金和各种津贴和补助，节前投 资者资金充裕，情绪乐观，对市场预期也较为一致，大量的闲散资金涌入资本市 场，从而推动资产价格的迅速上扬，因此，春节节前效应显著，即能获得超额收益。 同时，在新年开始，他们普遍保持高涨的投资热情，对市场预期也较乐观，因此 春节的节后效应也非常显著。 3 5 ( 3 ) 节日效应与国家政策实施、公司信息公布等因素有关 每年的1 月1 日是很多新政策正式开始实施的时间，由于新政策的实施可能 对市场带来无法预测的不利影响，很多投资者在这段时间选择了持币观望或者看 空市场，投资也相当的谨慎。因此，元旦的节前效应和市场风险变化不显著；元 旦节后市场开始变得明朗，节前观望的投资者也纷纷进入市场。同时，我国大多 数上市公司的财务报表资料在春节假期前后就已经编制完成并开始陆续进入市 场。在这些拥有内幕信息的投资者的带动下，必然导致相关股票价格的短期内的 超额收益率，而这个时间段很可能就出现于春节节后，从而产生了春节节后的超 额收益效应和波动效应。 4 4 政策含义 就现阶段的情况来说，我国股票市场还未达到真正的弱式有效。节日效应的 存在，也正说明了我国股票市场制度的不完善，其价格发现、信息披露等功能没 有得到充分的发挥。与我们理想中的状态相比，还有很长的一段路要走。因此， 对于如何改进我国证券市场的效率，完善法律法规，对市场进行实质有效的监管 等现状，我们还有很长的路要走。本文就政府对证券发行市场和交易市场的监管 提出如下几点看法： ( 1 ) 灵活选择与运用市场干预工具和手段 首先，根据我国具体国情和国外成熟市场的经验，在又完善的法律规范机制 和成熟理智的投资者的前提下，我们应当适当的引入注册制的证券发行审核制度， 以减轻政府机构的审核压力，提高证券发行的审核效率。其次，中国股票市场发 展的初期，就须特别强调政府宏观指导在避免出现股价过度波动和资源无效分配 以及可能产生的金融恐慌与危机等行为中的重要性和可操作性。最后，应该灵活 地选择与运用市场干预工具，例如交易量限制、价格限制、最低资本限制、保证 金限制、完善新股发行制度、交易自动停止措施和其它形式的市场干预手段，并 且在特殊情况下对股市进行直接支持。这些举措对非有效的中国股市市场稳健的 发育及完善有着重要的促进作用。 ( 2 ) 规范信息披露透明制度 信息透明是提高证券市场效率的关键因素。信息的透明主要是指公司财务信 息的公开，还包括一些公司合并、经营权转移、新资源及新产品开发等公司运营 3 6 际化和规范化，而且使投资 实际中，我国证券一级市场 在很大反差，无法透明衔接， 严重不对称，在一定程度上 准确性、全面性、及时性、 延误等恶劣行径。 连续交易操纵和联合操纵等 某些特定人群利用职务之便 种各国法律严令禁止的行为 配则会进一步恶化市场运作 ，诱发金融危机。针对这一 者也一直在关注市场操纵问 纵问题缺乏认定标准。我们 验，使我国证券市场的法律 资金流动、消费习惯的季节 出股市的资金较少，股市相 的资金较多，股价波动也较 场变动的这种特征，因时制 够的把握，从而使投资结构 不合理、投资行为欠理性。因此，政府应当有计划性的合理引导投资者进行理性 决策。严厉制止任何媒体或者股评专家的推波助澜行为，加大对传播媒介宣传的 监管力度。 ( 6 ) 完善证券市场风险规避的手段 我国证券市场历史与国外相比，仍处于起步阶段，受国家政策影响很大，数 3 7 据量也比较小，可能会忽略一些初露端倪的现象，或者夸大一些政策因素造成的 现象。证券市场上对风险规避的手段相当缺乏，造成了股市极强的波动率。政府 应有意识的对这一方面进行完善，以促进股市的稳定持续发展。 4 5 本章小结 节日效应是一种新的市场异象。从实证分析结果中我们可以发现，春节等黄 金节假日对我国股票市场的上市公司将产生重大的影响，也因此影响了我国股票 市场上的投资者预期，从而将影响资产的定价行为，从而使股价异常波动。节日 效应的存在使得我们可以合理地规避风险和赚取超额收益。 ( 1 ) 从实证分析结果来看，机构投资者或者小投资者可以在节日前如春节前， 对某些受黄金节假日影响较大的行业进行重点配置，以获得节冲击对股价的正向 影响，并将投资重心转到这些行业，比如他们可以选择在其他交易日买进股票， 并在节前和节后的第一个交易日卖出来获得超额收益。 ( 2 ) 针对黄金节假日分别来看，尤其值得注意的是国庆节后，理论上国庆节 应该会对上司公司带来业绩的实质性利好，但是，可能由于投资者往往由于预期 超前或者之后，实证检验得出市场在此时并没有表现出一定的正向节日效应，投 资者在国庆节后在进行配置，并不能享受到节日带来的正面影响，反而有可能受 到负面冲击，从而面临较大的机会成本。 3 8 结论与研究展望 节日效应是金融学研究的一个重要问题。本文以我国上证a 股为研究对象， 以1 9 9 6 年1 2 月3 1 日至2 0 0 8 年1 2 月3 0 日为样本期，运用不同的虚拟变量回归 模型假设对中国股票市场的节日效应进行了检验。综合前面全部的实证分析研究， 我们可以主要得出以下结论： ( 1 ) 我国股票市场在不同的节日前后，确实表现出存在异常的收益率，此时 的收益率值明显大于其他交易日的收益率均值。这说明，节日效应确实是稳健存 在的，这与国内外对节前效应的研究结论是一致的。而且我们可以认为节日期间 的异常回报并不是因为休市引起的。异常回报可能是对高风险的补偿。投资者有 可能通过节日效应这种异象获得无风险的收益。而节日前后可以成为短线投资者 获取低风险高收益的最佳时机。 ( 2 ) 在不同的节日里，节日效应有着很大的差别，主要表现在总体的节前效 应和春节的节后效应是正向显著的，国庆节有负的节日效应，同时发现有节后效 应的节日，他们的收益率方差都与其它交易日收益率方差有较大差异，并且前者 大于后者，进一步说明节后效应带来的高收益率来自于对高风险的补偿。 ( 3 ) 在对节日进行检验时发现，在不同模型假设下的检验结果并不一致，在 节后效应的结论上与国内一些学者的研究结果有所差别，是否存在节后效应在一 定程度上取决于模型选择。 ( 4 ) 我国实证验明节日效应的存在对若是有效市场形成了有力挑战，至少从 这个角度来讲，中国股票市场确实尚未达到弱式有效阶段，过去的股价变动与预 期之外的价格震荡对股价的未来变化有强烈的影响，这与其他学者得出的结论比 较一致。 虽然本文在系统地对上证a 股收益率的节日效应进行实证研究的时候，力求 使结论科学合理，但是由于本人才疏学浅，文中还存在许多不足之处。 ( 1 ) 由于数据库资源及本人能力有限，目前的研究还只能局限于中国股票市 场，而且只涉及了市场综合指数。由于各个板块受节日影响程度各异而使得节日 效应可能存在差别，因此对各个板块的节日效应进行分别研究是很有意义的。此 3 9 外，对中外节日效应的差异性研究也是今后研究的一个方向。 ( 2 ) 本文中采用的样本数据并不是很多，因为中国的股市发展至今不过短短 二十年，特别是本文采用的数据的样本期更是短短十二年，样本偏小，因此部分 结论可能会因此而受到影响，统计上检验结果会产生偏误。比如检验单个节日的 节前效应时，只有1 2 个样本数据，这很容易受极值的影响。相比国内其他学者的 数据，本文2 0 0 8 年熊市数据的加入对样本均值等关键统计量造成了很大的影响。 进一步的研究可以加入近几年最新的数据对节日效应进行检验，以使检验结果更 加可靠。 ( 3 ) 针对出现了检验结果不一致的问题，模型假设的选择不同使得拟合结果 与现实存在差异，通常认为正态分布假设不能很好的描述收益率的特征，但是t 分布和g e d 分布假设下检验结果的不一致问题还有待进一步研究； ( 4 ) 本文在研究投资者行为时，没有更细致地从各个行业层次尤其是一些受 节日影响比较大的行业比如旅游业和零售业等、个股、上市公司的规模财务、市 场的交易量、政策信息与非政策信息以及其他日历效应的影响这些其他重要的角 度考虑。这些不足是今后的研究需要进一步完善的地方。 4 0 参考文献 1 】r o z e l l fa n dk i n n e y c a p i t a lm a r k e ts e a s o n a l i t y ：t h ec a s eo f s t o c k r e t u r n s j o u r n a l so ff i n a n c i a le c o n o m i c s ，19 7 6 ( 3 ) ：37 9 - 4 0 2 【2 】李小晗中国股票市场的月相效应检验一基于心理学视角的研究工作论 文，上海财经大学会计学院，2 0 0 9 【3 】陆磊，刘思峰节日效应在中国股票市场中的表现数理统计与管理，2 0 0 8 ( 4 ) ：7 1 2 7 2 0 4 】a r i e l ，r a h i g hs t o c kr e t u r n sb e f o r eh o l i d a y s ：e x i s t e n c ea n de v i d e n c eo n p o s s i b l ec a u s e s t h ej o u r n a lo ff i n a n c e ，1 9 9 0 ，7 ：1 6 11 1 6 2 6 【5 】c a d s b y ，c b ，r a t n e r ，m t t u r no f t h em o n t ha n dp r e - h o l i d a ye f f e c t so ns t o c k r e t u r n s j o u r n a lo f b a n k i n ga n df i n a n c e ，1 9 9 2 ( 1 6 ) ：4 9 7 5 0 9 6 】f a b o z z i ，f j ，m a ，c k ，b r i l e y ，j e h o l i d a yt r a d i n gi nf u t u r e sm a r k e t s j o u r n a l o ff i n a n c e ，1 9 9 4 ，4 4 ( 1 ) ：3 0 7 - 3 2 4 【7 】仪垂林，刘淄上海股市法定节日及传统节日效应的实证研究经济研究， 2 0 0 5 ，5 ：9 9 1 0 4 8 】俞乔市场有效、周期异常与股价波动经济研究，1 9 9 4 ，9 【9 】奉立诚中国股票市场的“月份效应”和“月初效应 管理科学，2 0 0 3 ， 1 6 ( 1 ) 【1 0 】陆磊，刘思峰中国股票市场具有“节日效应”吗? 金融研究，2 0 0 8 ( 2 ) ： 1 2 7 - 1 3 9 【1 1 】陈青，夏佑涛上证地产股指节日效应实证分析重庆工商大学学报( 西部 论坛) ，2 0 0 9 ，5 ：1 0 3 - 1 0 5 【1 2 】m e h r a ，r ， a n de c p r e s c o t t t h ee q u i t yp r e m i u m ：ap u z z l e ，j o u r n a l o f m o n e t a r ye c o n o m i c s ，1 9 8 5 ，1 5 ( 2m a r c h ) ：1 4 5 - 1 6 1 【1 3 】m e h r a ，r ，a n de c p r e s c o t t t h ee q u i t yp r e m i u mi nr e t r o s p e c t i nh a n d b o o k o ft h ee c o n o m i c so ff i n a n c e e d i t e db yg m c o n s t a n t i n i d e s ，m h a r r i s ， a n dr s t u l z a m s t e r d a m ，n e t h e r l a n d s ：n o r t h h o l l a n d 【14 】b e r n a d ，v s t o c kp r i c er e a c t i o n st oe a r n i n g sa n n o u n c e m e n t s i n r t h a l e r ( e d ) ，a d v a n c e si nb e h a v i o r a lf i n a n c e n e wy o r k ：r u s s e l ls a g e f o u n d a t i o n f 1 5 1d eb o n d t ，w ，r i c h a r dh t h a l e r d o e ss t o c km a r k e to v e r r e a c t ? t h e j o u r n a l o f f i n a n c e ，1 9 8 5 ，x l ( 3 ) 7 9 3 8 0 7 【16 j e g a d e e s h ，n a n ds t i t m a n r e t u r n s t ob u y i n gw i n n e r sa n ds e l l i n gl o s e r s i m p l i c a t i o n sf o rs t o c km a r k e te f f i c i e n c y j o u r n a lo f f i n a n c e ，19 9 3 ，4 8 ( 1 ) ： 6 5 9 1 【17 】g u l t e k i n ，m a n dn b s t o c km a r k e ts e a s o n a l i t y ：i n t e r n a t i o n a le v i d e n c e j o u r n a l o ff i n a n c i a le c o n o m i c s ，19 8 3 ( 12 ) ：4 6 9 4 81 【1 8 】f a m a ，e f e f f i c i e n tc a p i t a lm a r k e t si i j o u r n a lo f f i n a n c e ，1 9 9 1 ，4 6 ( 5 ) ： 1 5 7 5 1 6 1 7 【19 】f u l l e r ，r u s e l lj b e h a v i o r a lf i n a n c ea n dt h es o u r c e so fa l p h a c f a ，2 0 0 0 ( 2 ) 【2 0 s i m o nh a i n v a r i a n t so fh u m a nb e h a v i o r a n n u a lr e v i e w o f p s y c h o l o g y ， 1 9 9 0 ，4 1 ( 1 ) ：1 2 0 f 211b i a s ，b r u n o o nt h es u r v i v a lo fi r r a t i o n a lt r a d e r s ：ad a r w i n i a n a p p r o a c h e u r o p e a ne c o n o m i cr e v i e w ，2 0 0 0 ，4 4 14 6 9 - 4 9 0 【2 2 】s t a t e m a nm e i r b e h a v i o r a lf i n a n c e ：p a s tb a t t l e s ，f u t u r ee n g a g e m e n t s f i n a n c i a l a n a l y s tj o u r n a l ，1 9 9 9 ，5 5 ( 6 ) ：1 8 - 2 7 【2 3 】s t a t m a nm e i r b e h a v i a lp o r f o l i o s ：h o p ef o rr i c h e sa n dp r o t e c t i o nf r o m p o v e r t y p e n s i o nr e s e a r c hc o u n c i lw o r k i n gp a p e r ，2 0 0 3 【2 4 】b e r n a r d ，v i c t o rl a n dj a c o bk ，t h o m a s p o s t - e a r n i n g s - a n n o u n c e m e n td r i f t ： d e l a y e dp r i c er e s p o n s e o rr i s kp r e m i u m ? j o u r n a lo fa c c o u n t i n gr e s e a r c h ， 19 8 9 ，s u p p l e m e n t ，1 - 3 6 2 5 】k a h n e m a n ，d a n da t v e r s k y c h o i c e ，v a l u e s ，a n df r a m e s n e w y o r k ：r u s s e l l s a g ef o u n d a t i o n c a m b r i d g eu k ：c a m b r i d g eu n i v e r s i t yp r e s s ，2 0 0 0 2 6 】p h e l p sa n dp o l l a k o ns e c o n d b e s tn a t i o n a ls a v i n ga n dg a m e 。e q u i l i b r i u m g r o w t h r e v i e wo fe c o n o m i cs t u d i e s ，19 6 8 ( 35 ) ：18 5 19 9 【2 7 】w e r n e r s ，r u s s m u t u a lf u n dh e r d i n ga n dt h ei m p a c to n