胡躍紅，陳 蘭

（長(zhǎng)沙理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，長(zhǎng)沙 410076）

中國(guó)股票市場(chǎng)節(jié)日效應(yīng)的比較研究

胡躍紅，陳 蘭

（長(zhǎng)沙理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，長(zhǎng)沙 410076）

采用虛擬變量回歸方法，利用上證A股的日收益率數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。進(jìn)一步對(duì)模型施以不同的假設(shè)來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)并對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較研究，結(jié)果表明不同的模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果并不一致，只有總體的節(jié)前效應(yīng)和春節(jié)的節(jié)后效應(yīng)均表現(xiàn)為顯著。這表明模型選擇在節(jié)日效應(yīng)的檢驗(yàn)中是非常關(guān)鍵的，有必要進(jìn)一步研究如何選擇符合現(xiàn)實(shí)的模型。

節(jié)日效應(yīng)；虛擬變量回歸；模型選擇

0 引言

市場(chǎng)異象（如一月效應(yīng)、周末效應(yīng)等）的存在對(duì)有效市場(chǎng)假說(shuō)（EMH）提出了挑戰(zhàn)，如果市場(chǎng)異象真的存在，那么意味著投資者有可能利用股票市場(chǎng)的相關(guān)信息來(lái)獲得超額收益，這表明市場(chǎng)可能并非是有效的。由于對(duì)市場(chǎng)異象的研究具有十分重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義，因而吸引了國(guó)內(nèi)外大量學(xué)者對(duì)市場(chǎng)上存在的異象進(jìn)行深入的研究和分析。

近年來(lái)，一種新的市場(chǎng)異象：節(jié)日效應(yīng)，引起了大量學(xué)者的注意。按陸磊、劉思峰[1]的定義，節(jié)日效應(yīng)是指證券市場(chǎng)上同時(shí)存在節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，即節(jié)日前第一個(gè)交易日和節(jié)日后的第一個(gè)交易日的收益率都與市場(chǎng)平均收益率存在著統(tǒng)計(jì)上顯著的差異。關(guān)于節(jié)前效應(yīng)的研究已經(jīng)相對(duì)成熟，例如 Wilson and Jones[2]、Barone[3]、Cadsby and Ratner[4]等 在 不同國(guó)家股票市場(chǎng)都發(fā)現(xiàn)了不同程度的節(jié)前效應(yīng)。Ryan Chong et al.[5]進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)節(jié)前效應(yīng)隨時(shí)間推移有下降的趨勢(shì)。另外一些學(xué)者研究了節(jié)前效應(yīng)與其他因素的關(guān)系。例如Ariel試圖用日歷效應(yīng)來(lái)解釋節(jié)前效應(yīng)，但結(jié)果并不理想；Fabozzi et al.[7]研究了節(jié)前效應(yīng)和投資者情緒之間的關(guān)系，認(rèn)為投資者積極的情緒可能對(duì)節(jié)前效應(yīng)有一定的影響；Petteagill[8]研究了節(jié)前效應(yīng)和上市公司規(guī)模、股票市場(chǎng)休市之間的關(guān)系?？偟亩裕?jié)前效應(yīng)的存在性已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)同，但是對(duì)節(jié)前效應(yīng)形成的原因還沒(méi)有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，尤其是對(duì)節(jié)后效應(yīng)的研究還比較缺乏。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)節(jié)日效應(yīng)的研究并不多見(jiàn)，儀垂林、劉淄[9]第一次對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行了研究，結(jié)果表明上海市場(chǎng)存在著顯著的“節(jié)日效應(yīng)”。陸磊、劉思峰[1][10]運(yùn)用不同的模型對(duì)中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行了研究，結(jié)果也表明了中國(guó)股市“節(jié)日效應(yīng)”的存在。陳青、夏佑濤[11]對(duì)上證地產(chǎn)股這一特別板塊進(jìn)行了節(jié)日效應(yīng)的研究，結(jié)果表明地產(chǎn)股不具有普遍的節(jié)日效應(yīng)，除春節(jié)前效應(yīng)顯著外，其他節(jié)日效應(yīng)均不明顯。

上述這些研究本質(zhì)上采用的都是虛擬變量回歸方法，但采用的模型卻不盡相同，上述研究并沒(méi)有比較不同模型對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的影響，那么自然而然的需要考慮不同模型假設(shè)的合理性以及對(duì)節(jié)日效應(yīng)的檢驗(yàn)是否具有一致性。本文采用了虛擬變量回歸方法對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)對(duì)模型施以不同假設(shè)考察了節(jié)日效應(yīng)檢驗(yàn)的一致性問(wèn)題。實(shí)證研究的結(jié)果表明不同模型假設(shè)下的檢驗(yàn)結(jié)果具有很大的不一致性。

1 數(shù)據(jù)樣本選取及基本的統(tǒng)計(jì)和檢驗(yàn)分析

本文選取上證A股指數(shù)的日收益率數(shù)據(jù)作為代表性數(shù)據(jù)，時(shí)間起始區(qū)間為1996年12月31日～2008年12月30日，其中收益率序列定義為rt=100(lnPt-lnPt-1)。本文研究的節(jié)日為元旦、春節(jié)、勞動(dòng)節(jié)和國(guó)慶節(jié)，為了研究的方便，節(jié)前和節(jié)后數(shù)據(jù)分別只選取這些節(jié)日期間休市之前一天和之后一天的數(shù)據(jù)。表1給出了數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)情況。

從表1我們可以發(fā)現(xiàn)，全部節(jié)日的節(jié)前和節(jié)后收益率均值都明顯高于市場(chǎng)總體的收益率均值，其倍數(shù)分別為25.0513倍和16.7800倍。對(duì)具體節(jié)日而言，節(jié)前和節(jié)后的收益率均值和市場(chǎng)總體均值也存在很大的差異，例如勞動(dòng)節(jié)前的48.6853倍和春節(jié)后的49.3387倍。標(biāo)準(zhǔn)偏差方面，節(jié)前的標(biāo)準(zhǔn)偏差都比全部交易日的標(biāo)準(zhǔn)偏差小，而節(jié)后的標(biāo)準(zhǔn)偏差都比全部交易日的標(biāo)準(zhǔn)偏差大。這表明中國(guó)股市可能存在節(jié)日效應(yīng)，并且這種收益率均值之間的差異可能和風(fēng)險(xiǎn)有直接的聯(lián)系。由此我們考慮建立不同的模型來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)股市是否具有節(jié)日效應(yīng)。

表1 上證A股指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

為了選擇合適的模型，首先采用單位根檢驗(yàn)（ADF）來(lái)檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性，結(jié)果如表2所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，收益率序列不存在單位根，因而是一個(gè)平穩(wěn)序列。進(jìn)一步運(yùn)用Ljung-Box Q統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)序列的自相關(guān)性，結(jié)果表明序列不存在一階自相關(guān)，限于篇幅，此處數(shù)據(jù)不再給出。

2 基于上證A股的節(jié)日效應(yīng)實(shí)證分析

為了檢驗(yàn)中國(guó)股市是否具有節(jié)日效應(yīng)，結(jié)合上面對(duì)序列平穩(wěn)性及相關(guān)性的檢驗(yàn)，考慮建立一個(gè)較為簡(jiǎn)單的加入虛擬變量的線性回歸模型：

其中rt為上證A股收益率，Dit為虛擬變量，εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì)i取不同的值代表對(duì)全部節(jié)日、元旦、春節(jié)、五一和國(guó)慶的節(jié)前節(jié)后效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。當(dāng)虛擬變量Dit的系數(shù)α1顯著不為零時(shí)，則表明存在相應(yīng)的節(jié)前或節(jié)后效應(yīng)。表3給出了回歸分析的結(jié)果。

上述結(jié)果表明，在給定顯著性水平為5%的情況下，全部節(jié)日的節(jié)前效應(yīng)顯著，對(duì)單個(gè)節(jié)日而言，只有春節(jié)的節(jié)前效應(yīng)和勞動(dòng)節(jié)的節(jié)后效應(yīng)是顯著的。其他節(jié)前節(jié)日效應(yīng)均不顯著。

古典線性回歸模型的一個(gè)重要假設(shè)是總體回歸方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)具有同方差，但是對(duì)上述線性回歸模型進(jìn)行White異方差檢驗(yàn)的結(jié)果都拒絕同方差這一假設(shè)（限于篇幅，具體檢驗(yàn)結(jié)果不再給出），這說(shuō)明隨機(jī)誤差具有異方差。大量文獻(xiàn)的研究結(jié)果表明通常的GARCH（1，1）模型可以很好的描述解決上述問(wèn)題。本文對(duì)GARCH模型的殘差項(xiàng)分別采用正態(tài)、t分布和GED分布假設(shè)，以此來(lái)對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行比較研究。具體模型如下：

均值方程意義和前面相同，波動(dòng)方程的系數(shù)此處不再解釋。殘差項(xiàng)采用不同的分布假設(shè)下的模型擬合結(jié)果如表4所示。

以上結(jié)果表明，給定5%的顯著性水平，正態(tài)分布假設(shè)下的全部節(jié)日的節(jié)前效應(yīng)、春節(jié)的節(jié)前節(jié)后效應(yīng)是顯著的，t分布假設(shè)下的全部節(jié)日的節(jié)前節(jié)后效應(yīng)、元旦的節(jié)后效應(yīng)、春節(jié)的節(jié)前效應(yīng)是顯著的，GED分布假設(shè)下的全部節(jié)前節(jié)后效應(yīng)、春節(jié)的節(jié)前節(jié)后效應(yīng)、五一的節(jié)前效應(yīng)是顯著的。上述不同假設(shè)下只有總體的節(jié)前效應(yīng)和春節(jié)的節(jié)后效應(yīng)均顯著，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)不同模型下統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的概率值也存在較大差異，這說(shuō)明不同模型對(duì)節(jié)日效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果并不一致。

表3 線性回歸分析結(jié)果

表4 殘差項(xiàng)服從不同分布的GARCH（1，1）模型擬合結(jié)果

從下面殘差的Q-Q圖可以看出t分布假設(shè)比正態(tài)分布假設(shè)更加合理（限于篇幅，這里只各取一例）。以往研究表明t分布與GED分布假設(shè)較為合理，但是從前面結(jié)果可以看出，這兩者假設(shè)下的檢驗(yàn)結(jié)果仍然存在較大的不一致性，進(jìn)一步的比較很有必要。

此外，樣本數(shù)據(jù)過(guò)少可能也是檢驗(yàn)結(jié)果不一致的原因。比如檢驗(yàn)單個(gè)節(jié)日的節(jié)前效應(yīng)時(shí)，只有12個(gè)樣本數(shù)據(jù)，這很容易受極值的影響。特別是2008年的熊市可能對(duì)樣本的代表性產(chǎn)生較大的影響。

3 結(jié)論

本文運(yùn)用不同的虛擬變量回歸模型假設(shè)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在不同模型假設(shè)下的檢驗(yàn)結(jié)果并不一致，在給定5%的顯著性水平下，只有總體的節(jié)前效應(yīng)和春節(jié)的節(jié)后效應(yīng)是顯著的。一方面，這與國(guó)內(nèi)外對(duì)節(jié)前效應(yīng)的研究結(jié)論是一致的，這說(shuō)明股票市場(chǎng)存在節(jié)前效應(yīng)的這一結(jié)論可能使穩(wěn)健的；另一方面，在節(jié)后效應(yīng)的結(jié)論上與國(guó)內(nèi)一些學(xué)者的研究結(jié)果有所差別，是否存在節(jié)后效應(yīng)在一定程度上取決于模型的選擇。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)造成這種差別的原因可能在于：(1)模型假設(shè)的選擇不同使得擬合結(jié)果與現(xiàn)實(shí)存在差異，通常認(rèn)為正態(tài)分布假設(shè)不能很好的描述收益率的特征，但是t分布和GED分布假設(shè)下檢驗(yàn)結(jié)果的不一致問(wèn)題還有待進(jìn)一步研究；(2)選取的數(shù)據(jù)與國(guó)內(nèi)其他學(xué)者存在一定的差異。相比國(guó)內(nèi)其他學(xué)者的數(shù)據(jù)，本文2008年熊市的數(shù)據(jù)的加入對(duì)樣本均值等關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量造成了很大的影響；三，總體而言，樣本數(shù)據(jù)并不是很多，例如特定節(jié)日的節(jié)前數(shù)據(jù)只有12個(gè)，很容易受極端數(shù)據(jù)的影響。(3)這些因素都可能造成統(tǒng)計(jì)上檢驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)不一致的情況。

進(jìn)一步的研究可以針對(duì)以上問(wèn)題考慮選擇更加合理的模型來(lái)對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，以使檢驗(yàn)結(jié)果更加可靠。

[1]陸磊，劉思峰.中國(guó)股票市場(chǎng)具有“節(jié)日效應(yīng)”嗎？[J].金融研究，2008,（2）.

[2]Wilson，J.W.，Jones，C.P.Comparison of Seasonal Anomalies across Major Equity Markets：A Note[J].Financial Review，1993,（28）.

[3]Barone，E.The Italian Stock MarketEfficiency and Calendar Anomalies[J].Journal of Banking and Finance，1990,（14）.

[4]Cadsby，C.B.，Ratner，M.T.Turn-of-the-month and Pre-holiday Effects on Stock Returns[J].Journal of Banking and Finance，1992,(16).

[5]Ryan Chong，Robea Hudson，Preh-holiday Effect： International Evidence on the Decline and Reversalofa Stock Market Anomaly[J].Journal of Money and Finance，2005,(24)．

[6]Ariel，R.A.High Stock Returns before Holidays：Existence and Evidence on Possible Causes[J].The Journal of Finance，1990，(7)．

[7]Fabozzi，F(xiàn).J.，Ma，C.K.，Briley，J.E.Holiday Trading in Futures Markets[J].Journal of Finance，1994，44(1)．

[8]Pettengill，G.N.Holiday Closings and Security Returns[J].Journal of Financial Research，1989,(3)．

[9]儀垂林，劉淄.上海股市法定節(jié)日及傳統(tǒng)節(jié)日效應(yīng)的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2005，(5)．

[10]陸磊，劉思峰.節(jié)日效應(yīng)在中國(guó)股票市場(chǎng)中的表現(xiàn)[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2008,（4）．

[11]陳青，夏佑濤.上證地產(chǎn)股指節(jié)日效應(yīng)實(shí)證分析[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)（西部論壇），2009，(5).

（責(zé)任編輯/浩 天）

F830.91

A

1002-6487（2010）18-0128-02

胡躍紅（1959-），男，湖南長(zhǎng)沙人，教授，研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析。