馮俊文，李夢雪

（南京理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇 南京 210094）

基于上證綜指的節(jié)日效應(yīng)實證研究

馮俊文，李夢雪

（南京理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇 南京 210094）

傳統(tǒng)金融理論是在理性人假說和有效市場假說的基礎(chǔ)上建立起來的，但近年來越來越多市場異象的存在使傳統(tǒng)金融理論的地位受到質(zhì)疑。作為市場異象之一，節(jié)日效應(yīng)近年來倍加受到研究者們的重視。文章以上證綜指日收益數(shù)據(jù)為研究對象，使用引入虛擬變量的ARMA-GARCH-GED模型，考察在1999年12月30日-2013年1月4日期間，股指收益率是否存在顯著的節(jié)日效應(yīng)，并對可能影響結(jié)果的星期效應(yīng)進行了檢驗。結(jié)果表明：總體檢驗中，滬市存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)；分節(jié)日檢驗中，元旦節(jié)不存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)；春節(jié)存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，且節(jié)前效應(yīng)更為顯著；勞動節(jié)存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，且節(jié)后效應(yīng)比節(jié)前效應(yīng)更顯著；國慶節(jié)僅存在顯著的節(jié)前效應(yīng)；在考慮了星期效應(yīng)之后，節(jié)日效應(yīng)依然顯著存在。

股票市場；節(jié)日效應(yīng)；市場異象；ARMA-GARCH-GED模型

一、引言

有效市場假說(EMH)理論闡明：在弱式有效市場中，股票價格能夠?qū)Ω鞣N公開的相關(guān)信息做出迅速調(diào)整，因此任何投資者都無法利用股票市場上的相關(guān)信息來預(yù)測未來股價變動，以獲得超額收益[1]。然而越來越多的已被證明的市場異象存在使得EMH理論受到挑戰(zhàn)，節(jié)日效應(yīng)便是證券市場出現(xiàn)的異象之一，它是金融市場不完全有效性的一種表現(xiàn)。文章所關(guān)注的節(jié)日效應(yīng)為股票市場在節(jié)日前后一日出現(xiàn)的收益率顯著異于其他交易日的現(xiàn)象，包括收益率均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差的異常波動兩方面。

文章研究思路如下：首先對國內(nèi)外有關(guān)節(jié)日效應(yīng)的研究進行文獻綜述；其次對本文研究所使用的數(shù)據(jù)和工具進行必要說明；之后對研究方法進行介紹，建立了含虛擬變量的ARMA-GARCH-GED模型；最后進行實證分析檢驗元旦、春節(jié)、勞動節(jié)和國慶節(jié)四個法定節(jié)假日的節(jié)日效應(yīng)，得出我國上海證券交易市場是否存在顯著的節(jié)日效應(yīng)的相關(guān)結(jié)論與啟示。

文章的創(chuàng)新之處：國內(nèi)外有關(guān)日歷效應(yīng)的研究文獻較多，但文章選擇專門研究我國股市所獨有的長假，符合中國國情；選取樣本數(shù)據(jù)緊跟時代。

二、文獻綜述

1.國外文獻綜述

有關(guān)假日效應(yīng)最早的學(xué)術(shù)文獻記載始于Fields[2]報告的在長周末前交易日異常的交易波動。Pettengill[3]用1962-1986年的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)，發(fā)現(xiàn)在不考慮星期效應(yīng)的前提下節(jié)前交易日具有較高的收益率，且還檢驗了假日效應(yīng)與公司規(guī)模的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)小規(guī)模的公司在一月和其它月份的假前日表都好于大公司。Kimand Park[4]發(fā)現(xiàn)假日效應(yīng)存在于美國三個主要股票市場：紐約證券交易所，美國證券交易所和納斯達(dá)克交易市場。他們還指出假日效應(yīng)在英國和日本證券市場也存在，并且是獨立于美國證券市場的，并注意到股票市場的制度性因素不是導(dǎo)致產(chǎn)生假日效應(yīng)的主要原因，最后他們確認(rèn)了Ariel[5]的發(fā)現(xiàn)，即假前日的平均收益中沒有規(guī)模效應(yīng)的因素。

針對發(fā)展中金融市場的研究主要集中于歐洲地區(qū)。主要有：Chappell[6]&Al-Loughani[7]對科威特股票市場的研究；Coutts，Kaplandis&Roberts[8]對雅典證券交易所的研究；Alex Gakhovich[9]對歐洲中東部地區(qū)的股市研究等。

2.國內(nèi)文獻綜述

俞喬[10]在研究中國股價的周期異常現(xiàn)象時首次提到假日效應(yīng)，認(rèn)為假日效應(yīng)對解釋深圳股價變動有顯著的正向影響，但作者將假日效應(yīng)僅定義為節(jié)假日后的第一個交易日的異?，F(xiàn)象；李慶華和歐陽建新[11]對1992年5月-2004年5月深圳綜合指數(shù)分析了深圳股票市場在不同時段的假日效應(yīng)，研究表明深圳股票市場具有強烈的假日效應(yīng)，而且在實施新的放假辦法以后存在長假效應(yīng)，文章證明了這些效應(yīng)的存在并不是星期效應(yīng)作用的結(jié)果；李占猛[12]對春節(jié)、五一和十一假日效應(yīng)進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)中國股票市場三個長假的效應(yīng)分別有不同的表現(xiàn)，春節(jié)來臨前一個月的行情充分顯示了接下來一年的市場行情。并且春節(jié)前大盤行情在牛市的預(yù)測作用比在熊市中的預(yù)測作用強，五一休市前后大盤行情稍微有所震蕩，但是震蕩的持續(xù)時間不長，十一節(jié)前大盤出現(xiàn)較明顯的下跌行情，節(jié)后大盤無明顯震蕩，股市的十一效應(yīng)體現(xiàn)在節(jié)前；儀垂林、劉淄[13]對上證指數(shù)法定假日和傳統(tǒng)節(jié)日進行實證分析，證明存在顯著的節(jié)日效應(yīng)；陸磊和劉思峰[14]使用ARMA(1，1)-GARCH(1，1)模型就中國股市是否存在假日效應(yīng)進行研究，發(fā)現(xiàn)我國股市同時存在節(jié)前、節(jié)后效應(yīng)，并且節(jié)日前后收益率異常并不是由其他日歷效應(yīng)引起；吳瑋琳[15]沿用陸磊和劉思峰的模型對股票市場節(jié)日效應(yīng)的存在性和持續(xù)性進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)節(jié)日前后一個交易日作為窗口期時，春節(jié)具有顯著的正節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，五一節(jié)存在顯著的節(jié)前收益效應(yīng)。在股票波動率方面，節(jié)前波動率均顯著低于其他交易日，節(jié)后波動率卻顯著高于其他交易日，風(fēng)險溢價理論并不能很好地解釋春節(jié)節(jié)前效應(yīng)；王通運用虛擬變量的方法比較滬深兩市節(jié)日效應(yīng)顯著程度，結(jié)果表明滬深兩市均存在顯著的節(jié)日效應(yīng)，其中深市的節(jié)日效應(yīng)更為顯著，從這一角度反映出兩個證券市場運行效率的差別；陳蘭在其碩士畢業(yè)論文中考察了上證A股是收益率數(shù)據(jù)在4大黃金節(jié)假日前后的表現(xiàn)，實證表明節(jié)日效應(yīng)是穩(wěn)健存在的，中國股票市場尚未達(dá)到真正的弱式有效；劉亞東在其碩士畢業(yè)論文中使用EGARCH模型和虛擬變量的方法，對三個子樣本期進行節(jié)日效應(yīng)的考察；楊恩基于GARCH-M模型和虛擬變量的方法對我國2000-2009年上證綜指節(jié)日效應(yīng)和節(jié)日風(fēng)險進行分析；張宗益、劉蘭以上證行業(yè)板塊股指為研究對象，使用ARMA-GARCH-GED模型考察上證五大行業(yè)板塊股指收益率是否存在顯著的節(jié)日效應(yīng)，結(jié)果表明：五大行業(yè)板塊表現(xiàn)存在差異，考慮節(jié)日效應(yīng)與風(fēng)險波動、其他日歷效應(yīng)的關(guān)系后，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)板塊的節(jié)前超額收益主要源自一月效應(yīng)而非節(jié)日效應(yīng)，工業(yè)和商業(yè)板塊的節(jié)前效應(yīng)還受到周五效應(yīng)的影響，而其節(jié)后效應(yīng)則伴隨著收益風(fēng)險的增大。

三、數(shù)據(jù)說明

文章選用1999年12月30日-2013年1月4日上證綜合指數(shù)共3146個日收盤數(shù)據(jù)作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，其中包含了14年元旦及春節(jié)、勞動節(jié)、國慶節(jié)各13年的節(jié)日前后的指數(shù)數(shù)據(jù)。之所以選擇此樣本區(qū)間進行研究，主要有兩方面的考慮：其一，進入新世紀(jì)以來，我國滬市行情風(fēng)云變幻，針對新時期節(jié)日效應(yīng)的研究尚有一定空白；其二，2008年經(jīng)歷了全國休假制度改革及股市的劇烈波動之后，有必要對節(jié)日效應(yīng)是否仍存在于我國股市進行進一步的研究，以便為今后加強證券市場監(jiān)管，促進其逐漸成熟提供參考。文章選用的上證綜合指數(shù)數(shù)據(jù)來自上海證券交易所官方網(wǎng)站，分析工具采用EVIEWS6.0及EXCEL2007。

文章對上證綜合指數(shù)日收益率的處理如下：

其中，Rt表示第t日的日收盤指數(shù)對數(shù)收益率，Indext表示第t個交易日上證綜合指數(shù)收盤數(shù)據(jù)，Indext-1表示第t-1個交易日上證綜合指數(shù)收盤數(shù)據(jù)。

四、研究方法

1.單位根檢驗

由計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)理論可知，采用非平穩(wěn)經(jīng)濟變量建立回歸模型會產(chǎn)生虛假回歸問題，因此有必要對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。文章采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)檢驗法，檢驗結(jié)果如表1所示，t統(tǒng)計量值小于各個顯著性水平下單位根檢驗的臨界值，因此可以判定對數(shù)日收益率序列Rt是不含有單位根的平穩(wěn)時間序列。

表1 ADF單位根檢驗結(jié)果

2.模型設(shè)計

首先介紹ARMA(p，q)過程的基本內(nèi)容。ARMA(p，q)過程即自回歸移動平均過程，事實上ARMA過程是AR模型與MA模型的組合，通常一個一般的ARMA (p，q)過程可以表示為如下形式：

其中，εt為方差σ2的白噪音過程，c是常數(shù)項，αj和θj分別代表自回歸系數(shù)和移動平均系數(shù)。若將滯后算子引入上式，則α(L)yt=c+θ(L)εt，ARMA過程平穩(wěn)的條件為滯后多項式α(L)的根均在單位圓外。ARMA模型的優(yōu)勢在于它可以被用來模擬非穩(wěn)定時間序列，但同樣有著缺點：它的前提是假定誤差項εt為方差σ2的白噪音過程，即其波動率在整個過程中是恒定的。然而在實際中這個假定不成立，波動率往往隨著時間的波動而波動。

其次介紹GARCH模型的基本內(nèi)容。GARCH模型是描述市場波動性的一個很好的工具，能夠?qū)ν顿Y者在市場風(fēng)險度量與預(yù)測時提供幫助。

GARCH族模型是基于平穩(wěn)序列而構(gòu)建。由圖1可以看出，樣本區(qū)間內(nèi)上證綜合指數(shù)的日收盤指數(shù)對數(shù)收益率表現(xiàn)出明顯的波動性集群現(xiàn)象，該現(xiàn)象給我們進行OLS估計帶來了一定困難，同時，集群現(xiàn)象從另一個側(cè)面反映出被處理的數(shù)據(jù)具有較高的異方差，即反映了金融資產(chǎn)的波動率，而資產(chǎn)的波動率又體現(xiàn)了資產(chǎn)的風(fēng)險。為了對資產(chǎn)的風(fēng)險進行有效衡量，通常廣泛采用以自回歸條件異方差A(yù)RCH模型為核心的計量方法，當(dāng)用ARCH模型描述某時間序列，LM檢驗的階數(shù)q取值較大時（如q＞7），可以采用廣義自回歸條件異方差模型，即GARCH模型。

圖1 1999年12月30日-2013年1月4日上證綜合指數(shù)日收盤指數(shù)對數(shù)收益率數(shù)據(jù)

若式可以寫成下面的形式：

則稱序列服從GARCH(p，q)過程。在一定條件下，GARCH模型可以轉(zhuǎn)化為無限階的ARCH模型，與無限階（或高階）的ARCH模型相比，GARCH模型的結(jié)構(gòu)更為簡潔，因此可以替代描述高階ARCH過程，從而使得模型具有更大的適用性。

ARMA(p，q)-GARCH(m，n)-GED模型具有如下形式：

之所以采用ARMA(p，q)-GARCH(m，n)模型，是因為該模型可以較好的解決股票收益率序列及回歸誤差項所具有的自相關(guān)和異方差性問題。通過多次建立模型的比較分析，得出ARMA(1，1)-GARCH(1，1)模型的擬合程度最好，限于篇幅，將ARMA(p，q)-GARCH (m，n)的參數(shù)均確定為1。另外，若對以上模型中的誤差項采用廣義誤差分布(GED)的假設(shè)，還能解決金融時間序列存在的“尖峰厚尾”的問題[14]。因此，文章選擇廣義誤差分布(GED)對ARMA(1，1)-GARCH(1，1)模型的殘差進行刻畫，其分布的概率密度函數(shù)為：

其中是階乘函數(shù)在實數(shù)與復(fù)數(shù)上擴展的Gamma函數(shù)，v是GED的形狀參數(shù)，可以通過v的變化控制分布函數(shù)尾部的厚薄程度，當(dāng)v=2時表示服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，v＜2時則認(rèn)為其具有肥尾特征，且該特征隨著值的逐漸減小愈發(fā)顯著，本文使用v=1.5。

同時，引入表示節(jié)日的虛擬變量對原始模型進行修正，得到的ARMA(1，1)-GARCH(1，1)-GED模型建立如下：

模型各參數(shù)含義如下：Rt代表1999年12月30日-2013年1月4日上證綜合指數(shù)日收盤指數(shù)對數(shù)收益率；c、a1、b1、dk、w、α1、β1為模型系數(shù)；引入虛擬變量Dk（k=1，2分別代表節(jié)前/后一個交易日），若捕捉到法定節(jié)假日前/后一個交易日的收益率時，則令Dk=1，否則令Dk=0。通過檢驗Dk的系數(shù)dk是否顯著為零，來驗證滬市是否具有顯著的節(jié)日效應(yīng)；ht代表條件方差項；εt為誤差項，本文選擇其服從廣義誤差分布；v是廣義誤差分布函數(shù)的形狀調(diào)整參數(shù)。

五、實證分析

1.描述性統(tǒng)計分析

由表2可以看出，在樣本期間內(nèi)的上證綜指日收盤指數(shù)對數(shù)收益率平均值為0.000165，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.016335，偏度為-0.82998，峰度為7.102740，JB統(tǒng)計量為2210.069，相伴概率P值為0.00000。與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比，樣本數(shù)據(jù)偏度為-0.82998峰度為7.1027403，所以樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)左偏、尖峰的分布形態(tài)。同時，P值為0.00000，表明至少可以在99%的置信水平下拒絕零假設(shè)，即Rt序列不服從正態(tài)分布。

表2 上證綜指日收盤指數(shù)對數(shù)收益率描述性統(tǒng)計表

隨后，對1999年12月30日-2013年1月4日內(nèi)各年元旦、春節(jié)、勞動節(jié)、國慶節(jié)四個法定節(jié)假日的前后一個交易日的收益率進行統(tǒng)計分析，計算各節(jié)日的收益率均值與標(biāo)準(zhǔn)誤差，并將其與全部交易日的收益率均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差進行分析比較，計算結(jié)果如表3所示。

從表3可以發(fā)現(xiàn)交易日數(shù)據(jù)存在如下特征：

表3 法定節(jié)日前后一個交易日上證綜合指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計

第一，四個全國法定節(jié)日前后一個交易日的收益率水平都明顯高于其他交易日和全部交易日的收益率均值，而市場風(fēng)險差異不大。

第二，元旦節(jié)前平均收益率約為全部交易日收益率的28.86倍而風(fēng)險（波動率）約為樣本總體風(fēng)險的0.87倍；元旦節(jié)后平均收益率約為全部交易日收益率的21.83倍而風(fēng)險約為樣本總體風(fēng)險的1.17倍。數(shù)據(jù)表明我國滬市元旦節(jié)前效應(yīng)比節(jié)后效應(yīng)更為顯著，而市場風(fēng)險變化不甚顯著。

第三，春節(jié)節(jié)前平均收益率約為全部交易日收益率的28.41倍而風(fēng)險約為樣本總體風(fēng)險的0.63倍；春節(jié)節(jié)后平均收益率約為全部交易日收益率的37.98倍而風(fēng)險（波動率）約為樣本總體風(fēng)險的1.80倍.數(shù)據(jù)表明我國滬市春節(jié)節(jié)后效應(yīng)比節(jié)前效應(yīng)更為顯著，而市場風(fēng)險變化不甚顯著。

第四，勞動節(jié)節(jié)前平均收益率約為全部交易日收益率的57.64倍而風(fēng)險約為樣本總體風(fēng)險的0.86倍；勞動節(jié)節(jié)后平均收益率約為全部交易日收益率的41.65倍而風(fēng)險（波動率）約為樣本總體風(fēng)險的1.24倍。數(shù)據(jù)表明我國滬市勞動節(jié)節(jié)前效應(yīng)比節(jié)后效應(yīng)更為顯著，而市場風(fēng)險變化不甚顯著。

第五，國慶節(jié)節(jié)前平均收益率約為全部交易日收益率的33.01倍而風(fēng)險約為樣本總體風(fēng)險的0.67倍；國慶節(jié)節(jié)后平均收益率約為全部交易日收益率的14.81倍而風(fēng)險約為樣本總體風(fēng)險的1.60倍。數(shù)據(jù)表明我國滬市國慶節(jié)節(jié)前效應(yīng)比節(jié)后效應(yīng)更為顯著，而市場風(fēng)險變化不甚顯著。

第六，其他交易日與全部交易日收益率相比存在明顯差異，其他交易日收益率均值為負(fù)，而風(fēng)險倍數(shù)與全部交易日相比沒有顯著差異。數(shù)據(jù)表明去掉節(jié)日前后一日的交易數(shù)據(jù)后，其他樣本數(shù)據(jù)的收益率較低，而市場風(fēng)險變化沒有太大差異，即全部交易日中的收益率為正，有一定程度是由于節(jié)日前后收益率明顯異常造成的。由上述特征，作者做出如下推測：

第一，中國滬市可能存在節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)；

第二，中國滬市節(jié)日效應(yīng)可能因節(jié)日而異，可能只存在與一個或幾個節(jié)日前后，推測依據(jù)是各個節(jié)日的收益率均值存在很大差異；

第三，中國滬市節(jié)日效應(yīng)可能還受到其他日歷效應(yīng)的影響，因此有必要剔除星期效應(yīng)等因素對滬市存在的影響。

以上推測都有待于進一步的證實。

表4 全部交易日節(jié)日效應(yīng)綜合檢驗

2.節(jié)日效應(yīng)檢驗

首先對全部交易日數(shù)據(jù)中包含的節(jié)日效應(yīng)進行綜合檢驗。從表4可以看出，在均值方程中，代表所有法定節(jié)日節(jié)前效應(yīng)與節(jié)后效應(yīng)的虛擬變量的系數(shù)d1、d2在1%顯著性水平下均通過檢驗且為正，說明我國滬市存在顯著的正的節(jié)日效應(yīng)，驗證了之前對于我國滬市存在節(jié)日效應(yīng)的猜想。并且由于d1＞d2，因此可以推斷出我國滬市節(jié)前效應(yīng)比節(jié)后效應(yīng)更為顯著。

其次對元旦、春節(jié)、勞動節(jié)和國慶前節(jié)前節(jié)后第一個交易日節(jié)日效應(yīng)進行檢驗。由表5可看出：節(jié)前效應(yīng)分析中，除元旦節(jié)外，其他三個法定節(jié)日虛擬變量的回歸系數(shù)均顯著異于0；節(jié)后效應(yīng)分析中，只有春節(jié)和勞動節(jié)存在顯著的節(jié)后效應(yīng)，其虛擬變量的回歸系數(shù)顯著異于0。結(jié)果表明，元旦節(jié)不存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)；春節(jié)存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，且節(jié)前效應(yīng)更為顯著；勞動節(jié)存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，且節(jié)后效應(yīng)比節(jié)前效應(yīng)更顯著；國慶節(jié)僅存在顯著的節(jié)前效應(yīng)。

該結(jié)果在一定程度上反映了之前的猜測，即在不同的法定假日里，我國股市的節(jié)日效應(yīng)存在一定的差異。該現(xiàn)象也對今后研究國內(nèi)外股票市場節(jié)日效應(yīng)提供了一種新的思路，為研究節(jié)日效應(yīng)相關(guān)課題指引了方向。

表5 各法定假日節(jié)日效應(yīng)檢驗

3.星期效應(yīng)檢驗

根據(jù)國外的研究，如果節(jié)日前后第一個交易日比較集中的出現(xiàn)在一個星期的某一天或某幾天，則此時的假日效應(yīng)很可能受到星期效應(yīng)的影響，因此有必要對星期效應(yīng)進行分離。作者首先考察整個樣本期間內(nèi)節(jié)日前后一個交易日在一周內(nèi)的分布情況[18]，統(tǒng)計結(jié)果見表6。

從表6中可以看出，上海股票市場的節(jié)前第一個交易日大多集中于星期五，節(jié)后第一個交易日大多集中于星期一。因此筆者確實有必要考慮星期效應(yīng)對股市收益率異常波動帶來的影響，由于前人的研究結(jié)果表明我國股市存在較高的星期五收益率和較低的星期一收益率，所以文章發(fā)現(xiàn)的節(jié)前第一個交易日收益率較高而節(jié)后第一個交易日收益率較低的現(xiàn)象很可能是受到星期效應(yīng)的作用。為了驗證這一猜想，我們在之前模型的基礎(chǔ)上，在均值方程中加入代表周五或周一效應(yīng)的虛擬變量，方差方程保持不變。新的均值方程如下：

表6 1999年12月30日-2013年1月4日節(jié)日前后一個交易日在周內(nèi)天數(shù)分布

六、結(jié)論與啟示

文章以上證綜合指數(shù)日收益數(shù)據(jù)為研究對象，使用ARMA(1，1)-GARCH(1，1)-GED模型并引入虛擬變量，考察了上海證券交易所在1999年12月30日至2013年1月4日期間股指收益率是否存在顯著的節(jié)日效應(yīng)，并對可能影響結(jié)果的星期效應(yīng)進行了檢驗。結(jié)果表明：

在總體檢驗中，滬市存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)；分節(jié)日檢驗中，元旦節(jié)不存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)；春節(jié)存在顯著的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，且節(jié)前效應(yīng)更為顯著；勞動節(jié)存在顯著地節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，且節(jié)后效應(yīng)比節(jié)前效應(yīng)更顯著；國慶節(jié)僅存在顯著的節(jié)前效應(yīng)；在考慮了星期效應(yīng)之后，節(jié)日效應(yīng)依然顯著存在。

上述研究結(jié)果既有一定理論意義，也有一定實踐意義：

表7 引入星期效應(yīng)虛擬變量后的擬合結(jié)果

使用包含最近幾年的日收益率數(shù)據(jù)作為研究對象，采用與之前學(xué)者研究相同的模型，可以通過對比顯著性系數(shù)判斷我國上海證券市場金融發(fā)育程度是否有所深化；選取我國四大法定節(jié)假日作為研究內(nèi)容，符合我國國情；上述研究結(jié)果對投資者進行決策也有一定的指導(dǎo)意義，投資者可以充分利用市場上出現(xiàn)的節(jié)日效應(yīng)異象，設(shè)計相應(yīng)的投資策略，例如在其他交易日買入股票，在節(jié)前或節(jié)后交易日賣出股票，用極小的代價獲取超額收益。

作者認(rèn)為，需要進一步研究的問題，可以從以下幾個方面展開：其一是從個股規(guī)?；蛐袠I(yè)層面對節(jié)日效應(yīng)進行研究；其二是研究節(jié)日效應(yīng)對成交量的影響；其三是調(diào)查在節(jié)日前后，投資者情緒與股票收益率的影響，以探究節(jié)日是否會使投資者情緒波動進而影響其投資行為模式。

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（責(zé)任編輯：WDY）

Empirical Study on Holiday Effect based on the Shanghai Composite Index

FENG Jun-wen，LI Meng-xue
（School of Economics&Management，Nanjing University of Science&Technology，Nanjing Jiangsu 210094，China）

Traditional Financial Economic Theory is based on the rational man hypothesis and the efficient market hypothesis .However，more and more market anomaly has been proven，which challenge the efficient market hypothesis.As one of the market anomaly， the effect of holidays attaches many researchers'attention in recent years.Based on the Shanghai Composite Index daily returns data for the study，the ARMA-GARCH-GED model with virtual variables is established to investigate whether there is a significant holiday effect and other factors which have great influence on the outcomes.Additionally，the sample period is from December 30th，1999 to January 4th，2013.The results showed that:on the overall statistical test，the Shanghai stock market has significant pre-holiday effect and post－h(huán)oliday effect.On the individual holiday statistical test，here was no significant holiday effect on the New Year's Day.The Spring Festival and Labor Day have pre－h(huán)oliday effects and post-holiday effects significantly，and the pre-holiday effects are more significant.While the National Day only has significant pre-holiday effect.After considering the effect of the week，the outcomes remain significant.

The stock market；Holiday effect；Market anomaly；ARMA-GARCH-GED model

F832.5

A

1004-292X（2014）06-0108-06

2014-01-22

教育部人文社會科學(xué)基金項目資助（10YJA630031）。

馮俊文（1960-），男，山西太原人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事項目管理、技術(shù)經(jīng)濟及管理，運籌學(xué)與多目標(biāo)決策、系統(tǒng)工程、風(fēng)險管理、區(qū)域發(fā)展規(guī)劃等研究。