中国股市的星期效应研究，本文主要内容关键词为：中国论文,效应论文,股市论文,星期论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
星期效应是股票市场上普遍存在的一种现象，即一周中各交易日股票收益率存在一定规律。西方股市的星期效应一般表现为周一收益率为负数，即所谓周末效应。星期效应的存在意味着在不考虑交易成本的前提下，基于股票价格的历史数据就可获得一定收益。
Kelly(1930)在《输赢的原因》一文中第一次论及股票市场的周末效应，并认为造成这种现象的原因是投资者群体中存在一种在周一出售股票的倾向。Gross(1973)和French(1980)研究了纽约证券市场的周末效应。Athanassakos(1994)考察了加拿大股市1975-1989年的数据，发现大盘股周一收益率最低，对坏消息反应滞后的小盘股周二收益率最低。Alex-adis(1994)考察了希腊股票市场，发现1988年前该市场不存在星期效应，但1988年之后，随着外资的进入，也呈现星期效应。
关于亚洲股市星期效应的研究也有很多。Mok(1988)考察了1986-1987年香港股市，没有发现显著的星期效应，Lee、Pettit、Swankoshi(1989)发现香港、台湾、新加坡、韩国、日本股市都存在星期效应。张仁良和胡斌(1998)在《亚太地区股票市场的投资策略》一书中，探讨了亚洲股市的星期效应，他们的结论是5天交易制的股市，如香港、马来西亚，周一的平均收益率最低，甚至为负数，但小于零的T检验不显著，其他各天的平均收益率显著大于零；6天交易制的股市，如日本、韩国、台湾，星期二的收益率最低；不管是5天交易制，还是6天交易制，一周最后一天的收益率最高。
关于中国股市是否存在星期效应，学者们做了一定的研究。俞乔(1994)研究了深、沪两市从开业到1994年4月17日的周末效应，他的结论是深、沪两市周一的收益率最低，并且为负数，随后逐渐增加，周四达到最高，周五略有降低。在刘波(1997)主编的《中国证券市场实证分析》一书中也探讨了星期效应，样本区间为1991.12-1995.12，结论是沪市周一、周二的收益率明显偏低，周四、周五的收益率较高，周三的收益率适中。戴国强和陆蓉(1999)研究了1993年1月5日到1998年12月4日的周末效应，他们在检验周末效应时考虑了收益率的统计特征，引进条件异方差自回归模型，在统计处理上较严谨，他们的结论是沪市周一、周二的收益率为负数，周二的收益率最低，周五收益率最高，深市周一、周二、周四的收益率为负数，周二的收益率最低，周五的收益率最高。
本文讨论利用广义条件异方差自回归模型(GARCH)分析中国股市星期效应的利弊，比较A股和B股、深沪两市、不同时段中国股市星期效应之间的差异，解释中国股市存在星期效应的原因，比较亚洲股市的星期效应。文中交易数据源于钱龙系统，上证A股指数样本区间为1991.1.2-1999.8.19，上证B股指数、深成A股指数和深成B股指数样本区间为1993.1.5-1999.8.19。收益率为对数差分形式，即：
r[,t]=[g(p[,t])-log(p[,t-1])]×100%
其中：p[,t]是t期收盘指数，p[,t-1]是t-1期收盘指数，r[,t]是t期收益率。
二、模型及相关问题
1.模型
GARCH是一种针对具有条件异方差误差的时间序列建模的方法，标准的AR(m)-GARCH(p,q)模型为
2.参数估计过程
参数估计过程如下：第一步，对模型(1)进行最小二乘估计，检验残差υ[,t]的自相关系数是否为零，确定是否需要自相关性校正。一般来说，需要自相关性校正。第二步，对模型(1)、(2)进行逐步回归，最初拟合一个长阶的自相关模型，然后逐步去掉某些参数，直到所有剩下的参数的t检验都是显著的。第三步，对模型(1)、(2)的残差ε[,t]进行异方差检验，确定是否需要异方差性校正。一般来说，需要异方差性校正。第四步，选择适当q,p，估计模型(1)、…、(4)的参数，并检验et的正态性。
下面以上证A股指数1993.1.5-1999.8.19的日收益率为例，来说明参数估计的过程。
对模型(1)的残差υ[,t]进行广义Drbin-Watson检验，结果如下：1阶DW=2.0435,Prob＜DW=0.8514，2阶DW=1.8882,Prob＜Dw=0.0140，由于2阶Drbin-Watson检验在a=0.05的显著性水平下是显著的，高阶DW统计量忽略。指定SAS/ATOREG过程的BACKSTEP选项及NLAG=5,1、4阶不显著，2、3、5阶显著，自回归校正是必要的。
指定SAS/ATOREG过程的ARCHTEST选项进行异方差检验，12阶Q统计量=429.01,LM统计量=248.82，在a=0.01的显著性水平下是显著的。由于ARCH(q)模型是短期记忆过程，它仅用最新的q个残差来估计当前方差，GARCH模型是长期记忆过程，它使用所有过去残差来估计当前方差，高阶LM检验显著意味着应该选择GARCH模型。
3.不同模型参数估计之比较
从表1第7列可知，所有模型都无法通过正态性检验。因此，无法通过正态性标准来判断模型的优劣。在理论上，GARCH并不要求e[,t]服从正态分布，只是SAS/ATOREG中没有给出e[,t]服从其他分布时参数估计的方法。当et不满足正态性要求时，得到的参数估计的可靠性存在问题。另外，不同模型对
的估计有较大影响，GARCH(10,10)参数的符号也发生变化，因此，高阶并不可取。但是，GARCH模型可以改善异方差模型参数的估计，有其可取之处。
权衡利弊，我们决定在实证研究中使用AR(2)-GARCH(1,1)模型。
三、实证结果
表2—表5列出了中国股市星期效应的估计值。
从表2可知，沪市A股1991年—1992年周一、…、周五平均收益率都是正数，都显著大于零。1993年－1994年、1995年－1996年、1997年－1999年周一的收益率或正或负，周二的收益率都为负数，周五的收益率最高，都为正数。因此，沪市A股1993年以来的星期效应的特征基本一致。
从表4可知，深市A股1991年－1992年、1993－1994年周一、周五平均收益率是负数。深市A股1995年－1996年、1997年－1999年周一的收益率或正或负，周二的收益率都为负数，周五的收益率最高，都为正数。因此，沪市A股1995年以来的星期效应的特征基本一致。
从表3和表5可知，B股的星期效应没有明显特征。
四、星期效应的解释
影响星期效应的因素很多，如结算程序因素、信息因素、情绪因素、周末收盘价因素。结算程序因素是指不同的结算制度影响投资成本，进而影响一周中各天的收益。若5天交易制的股市实行T+1制的交易制度，股票成交的第二天进行结算，周一到周四卖出的股票，成交的第二天得到现金，资金的时间成本是1天，周五卖出的股票周一才能得到现金，资金的时间成本是3天，因此，周五的高收益率的原因之一是补偿两天的资金成本。1993年11月22日深市推出A股T+0回转交易，1995年1月1日深、沪A股取消T+0回转交易，实行T+1交易制度。从表4第3行1993-1994年的星期效应来看，周五没有表现出高的正收益率，相反1995年以后，星期五的高收益率较显著，这表明结算程序因素是引起中国股市周五高收益率的重要原因之一。
信息因素是指坏消息在周末到周一出现的频率较高，而好消息均匀地分布在一周之内，这就造成周一的低收益率。1994年10月24日以前中国股市实行信息通报例会制度，一些重要的政策性信息往往在例会上发布，1994年10月24日以后实行信息即时披露制度。因此，1994年以前周一的收益率理应更低，这一点可以从表2和表4的第2列得到证明。另外，由于信息传递的速度较慢，最低收益率出现在周二，这种结果在中国股市得到认证。
情绪因素是指一周内周五人们的情绪比较好，周一的情绪比较差，这就造成周一的低收益率，周五的高收益率。
周末收盘价因素是指造市者有意识地拉抬周五的收盘价，因为周末的收盘价对投资者的心理的影响最大。
五、与亚洲其他股市星期效应的比较
张仁良和胡滨(1998)给出了亚洲股市收益率星期效应的数值特征，结果见表6。
从表6可知，亚洲其他股市的星期效应比中国股市的星期效应更显著，周二到周五的收益率为正数，这一点与中国股市不同。
六、结论
本文的主要结论如下：
1.非正态性和条件异方差是股票收益率的重要特征，研究表明，使用GARCH模型可以克服条件异方差，但无法克服非正态性。
2.中国股市星期效应的特征是周一、周二的低收益率和周五的高收益率。
3.结算制度可以部分解释中国股市周五的高收益率，信息揭示可以部分解释周一和周二的低收益率。
4.中国股市的星期效应没有其他亚洲股市显著。