韓國文+劉安坤

摘要：運用GARCH（1，1），GARCH（1，1）-M和EGARCH（1，1）模型，對中國滬深兩市收益率進行了收益率均值的周內(nèi)效應和收益率波動性的周內(nèi)效應實證分析。同時對樣本區(qū)間進行分段處理，以檢驗自1996年起實行的漲跌停板制度對股市周內(nèi)效應是否存在削弱作用。研究發(fā)現(xiàn)，中國股票市場在相應的樣本區(qū)間存在顯著的周內(nèi)效應，但是在不同區(qū)間周內(nèi)效應的具體分布不盡相同。同時發(fā)現(xiàn)，股票風險的增加能夠增大收益率，且收益率的波動性存在杠桿效應。

關(guān)鍵詞：周內(nèi)效應；漲跌停板；風險溢價；杠桿效應

中圖分類號：F83091文獻標志碼：A文章編號：10085831（2014）03003309

一、文獻述評

周內(nèi)效應指證券市場一周之內(nèi)各交易日收益率及其波動性存在差異，具體分為“收益率周內(nèi)效應”和“波動性周內(nèi)效應”。其中最常見的有周一效應（周一收益率最小、但風險最大）、周五效應（周五收益率最高、但風險最?。?，此外也有周二效應和周四效應。研究周內(nèi)效應，其理論意義在于合理評價股票市場的有效性和發(fā)展更為現(xiàn)實的資產(chǎn)定價模型，其現(xiàn)實意義在于指導證券市場的監(jiān)管和幫助投資者制定更為精確的投資策略。從Ferd C.Kelly首次發(fā)現(xiàn)周一收益率異常波動的事實，對股票市場周內(nèi)效應的研究就一直沒有間斷過。早期的研究如Fama[1]，Cross[2]，F(xiàn)rench[3]，Keim[4]等都證實了美國股票市場上存在周內(nèi)效應。20世紀80年代中期，周內(nèi)效應的研究范圍從股票市場延伸到債券和期貨等市場。Cornell[5]，Dyl和Moberly[6]的研究發(fā)現(xiàn)美國的股指期貨市場、政府債券市場都存在周內(nèi)效應。Singleton 和Wingender[7]對債務資本的收益率進行了研究，發(fā)現(xiàn)債務資本周一收益率為負數(shù)，而且長期債務資本比短期債務資本具有更明顯的周內(nèi)效應。Jaffe和Westerfield[8]研究了英國、日本、加拿大和澳大利亞股票市場的日收益率，結(jié)果顯示這些證券市場均存在周內(nèi)效應，但是與美國股票市場不同，澳大利亞與日本周二的平均收益率最低，而美國的股票市場周一的平均收益率最低。Barone[9]發(fā)現(xiàn)意大利市場的周內(nèi)效應與澳大利亞和日本相似。G. Kohers等[10]的研究發(fā)現(xiàn)因為市場效率的不斷提高，20世紀80年代美國市場存在的周內(nèi)效應在90年代和21世紀卻逐漸消失了，許多研究轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)型和新興市場經(jīng)濟國家。Choudhry發(fā)現(xiàn)在許多發(fā)展中國家如印度尼西亞、馬來西亞和泰國，其金融市場同樣存在周內(nèi)效應。Richard[11]通過對東歐轉(zhuǎn)型和新興市場經(jīng)濟國家研究發(fā)現(xiàn)廣泛存在周內(nèi)效應。

中國學者對周內(nèi)效應的研究，在方法上經(jīng)歷了從簡單的平均值判斷到復雜的GARCH及非參數(shù)檢驗的過程，在樣本上經(jīng)歷了從整個樣本區(qū)間的研究到分區(qū)間研究的過程。俞喬[12]，戴國強和陸蓉[13]，范鈦和張明善[14]的研究發(fā)現(xiàn)中國證券市場存在周內(nèi)效應，并且滬市的周內(nèi)效應更為明顯。劉彤[15]，田華、陸慶春[16]的研究表明上證市場存在“二五效應”。周少甫和陳千里[17]應用無條件波動的修正Levene檢驗和條件波動的GARCH模型對上海股市的周內(nèi)效應進行研究，結(jié)果顯示上海股市存在顯著的周一高波動現(xiàn)象。何興強[18]的檢驗發(fā)現(xiàn)上證綜合指數(shù)收益和波動性都存在顯著的星期效應：周五平均收益最高，周一平均收益最低，周四波動最大，周五波動最小。李凌波、吳啟芳和汪壽陽[19]對中國開放式基金和封閉式基金的周內(nèi)效應進行了實證檢驗，結(jié)果表明，中國基金市場存在一定的日歷效應。上?；鹬笖?shù)和大部分樣本開放式基金周一收益率相對更高，上半月的日收益率均值低于下半月的日收益率均值，這與股票市場的周內(nèi)效應特點是不同的。崔婧等[20]、王如豐[21]的實證結(jié)果顯示，牛市和熊市中的周內(nèi)效應存在著顯著差異，牛市時期表現(xiàn)出顯著正向的周一效應，其收益率顯著高于其他四個交易日，周四的收益率低于其他四個交易日；而在熊市時期則同時存在著顯著為負的周一、周四效應，以及正向的弱周二效應。張晨曦、楊一文[22]運用混合密度網(wǎng)絡法研究了股市流動性的周內(nèi)效應，實證研究發(fā)現(xiàn)滬深股市在一段時間中存在負的“星期五效應”。

本文在已有研究的基礎上擴展了研究樣本容量，采用1995年5月5日至2009年7月27日期間上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)日收益率為樣本，共計3 452個樣本，極大彌補了早期研究樣本容量不足的問題；并分區(qū)間研究中國漲跌停板制度的實施對收益率及其波動性周末效應的影響，采用條件異方差模型對時間序列的殘差進行擬合，并且每一樣本區(qū)間均采用GARCH模型、GARCH-M模型和E-GARCH模型對其進行檢驗，后兩者分別就風險對收益率的影響和“好壞消息”對收益率影響進行了實證檢驗。

二、數(shù)據(jù)及分析方法

（一）數(shù)據(jù)及其描述性統(tǒng)計分析

鑒于1995年以前，中國股票市場的交易制度為T+0制度，從1995年開始實行T+1制度，而且1995年以前的市場規(guī)范性較差，因此我們選取1995年5月5日至2009年7月27日滬深兩市的股票價格作為研究樣本。1996年12月26日，中國開始實行漲跌板制度，因此我們在運用模型識別法（即波動率模型）時就全樣本、1995年5月5日至1996年12月25日和1996年12月26日至2009年7月27日進行分析比較，檢驗漲跌停板制度對周內(nèi)效應的影響。因為描述統(tǒng)計不涉及變量系數(shù)的顯著性分析，所以統(tǒng)計分析只對全樣本進行比較（表1、表2）。本文數(shù)據(jù)來源于深圳國泰安信息技術(shù)開發(fā)有限公司的CSMAR數(shù)據(jù)庫，采用上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)的日收益率HR和SR作為研究對象，其中HR=lnPt-lnPt-1，SR同樣定義，Pt表示第t期指數(shù)收盤價格。

從表1可以看出，滬深兩市的股票收益率的分布有左偏且峰度遠大于3，有尖峰胖尾特征，而且J-B統(tǒng)計量遠大于臨界值都說明了滬深兩市的股票日收益率非正態(tài)分布。

（二）研究模型及方法

目前，對于股票市場周內(nèi)效應的主流研究方法主要包括模型識別法、非參數(shù)檢驗法。本文主要采用前一種方法對滬深兩市的股票收益率進行實證檢驗。整個檢驗過程通過EVIEWS6.0實現(xiàn)，主要步驟如下：（1）對股票收益率進行平穩(wěn)性檢驗，通過單位根檢驗（ADF）實現(xiàn)。（2）用股票收益率HR或者SR對虛擬變量周內(nèi)交易日（i=2，3，4，5）進行OLS回歸，含常數(shù)項；首先對回歸的殘差進行序列相關(guān)檢驗，以判斷收益率是否存在自相關(guān)性，若存在自相關(guān)性，同時要確定自相關(guān)階數(shù)，并進行修正。（3）對步驟2的回歸方程的殘差，進行ARCH-LM檢驗，以確定是否存在條件異方差性。（4）如果步驟3驗證模型存在條件異方差，就要分別建立GARCH、GARCH-M和EGARCH模型檢驗風險對收益率的影響是否顯著和正面信息與反面信息對收益率變化的影響是否對稱，最終通過AIC準則和SIC準則選擇最優(yōu)的模型。（5）實證分析結(jié)果陳述。

ARCH和GARCH模型都屬于波動率模型，是對一般回歸模型的方差進行擬合。在金融市場上，金融資產(chǎn)收益率的波動率（用條件方差反映）往往具有以下特征：波動率存在聚類性（volatility clustering），即大的變化之后是大的變化，小的變化之后是小的變化；波動率不趨于無窮，在一定范圍內(nèi)變化；波動率具有杠桿效應，研究表明當股票價格下跌時，收益率的波動率變大，即壞消息帶來了更大的波動性，這表現(xiàn)為波動率變化的非對稱性。這些波動率的變化特征表現(xiàn)為條件異方差，由此產(chǎn)生了條件異方差模型（ARCH）。

Bollerslev對ARCH模型進行了推廣，提出了廣義自回歸條件異方差模型，即GARCH模型。GARCH只是ARCH的延伸，如果說ARCH是關(guān)于條件方差的自回歸模型，那么GARCH 就是條件方差的自回歸平滑（ARMA）模型。 本文將運用GARCH（1，1）-M和EGARCH（1，1）模型，分別是均值方程和條件異方差方程，在此給出兩者的表達式及檢驗指標。

其中關(guān)鍵系數(shù)為ξt，若ξt為正且顯著，表明收益率風險自身（方差）能夠增加收益率，即滿足風險溢價定理；若ξt不顯著，則不存在風險增加收益的效果。

根據(jù)平均收益率的變化情況，我們可知其波動率存在聚集性，同時與GARCH模型相結(jié)合，我們建立如下模型，其中R為HR或SR。

均值方程：

根據(jù)虛擬變量選擇規(guī)則，一般選擇m-1個虛擬變量，以避免進入“虛擬變量陷阱”。虛擬變量含義為，以TUE為例，當t是為周二時TUE=1，其他情況等于0。其余同樣定義。需要注意的是，在方程中當所有虛擬變量都為0時，常數(shù)項為周一（MONDAY）的系數(shù)，而其他虛擬變量的系數(shù)須加上常數(shù)項后才為其自身對平均收益率的影響程度。

三、實證分析與結(jié)果檢驗

（一）收益率均值周內(nèi)效應檢驗

對滬市、深市股票收益率進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。

對于全樣本區(qū)間，滬市和深市的三個模型的AIC準則量見表6。

滬市在全樣本區(qū)間并未顯示顯著的周內(nèi)效應，這可能反映了上海股市消息的平衡性，另一方面也預示著兩個股票市場在信息的吸收、消化上存在著差異，或者表明所用的模型并沒有能夠很好地反映出上海股市報酬所隱含的內(nèi)在特性，因此有必要進一步探討。

由此對比分析看出，1995-1996年間，滬市沒有明顯周內(nèi)效應，而到1996-2009年間，具有了明顯的周一效應；深市從具有周五效應轉(zhuǎn)至其后的周一效應。而且在1996-2009年間，滬市和深市均表現(xiàn)出顯著的周一效應。這一結(jié)論與馬丹的漲跌停板制度削弱了周內(nèi)效應的結(jié)論不一致。漲跌板停制度并未對股票市場的有效性有顯著的效果。

（二）收益率波動性周內(nèi)效應檢驗

股票市場的周內(nèi)效應不僅表現(xiàn)在收益率均值隨著交易日的變化而改變，同時也表現(xiàn)在收益率的波動性上，即其條件方差隨著各交易日的不同而各異。我們通過構(gòu)造條件方差方程進行波動率的實證分析。

與均值方正周內(nèi)效應的結(jié)果相似，通過比較分析認為，漲跌停板制度削弱股票市場波動率的周內(nèi)效應同樣不顯著，2006年后股票市場的有效性仍未有很大提高。而整個樣本區(qū)間，滬深股票市場的報酬波動率同樣具有顯著的周內(nèi)效應。

四、結(jié)論

通過以上實證檢驗和分析，我們發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論：（1）在全樣本區(qū)間，就均值方程而言，深證市場存在顯著的周內(nèi)效應，周一的收益率為一周最低，而周五的收益率為一周內(nèi)最高，與前述文獻的周內(nèi)效應概念相符；而滬市的周一和周三的收益率分別顯著地為周內(nèi)最低和最高，表明滬市同樣存在周內(nèi)效應，只是其具體分布與前述分布有所差異。而從條件方差看，滬市和深市的收益率波動性也具有明顯的周內(nèi)效應，但是分別出現(xiàn)在周五和周一。（2）從分段區(qū)間的比較發(fā)現(xiàn)，漲跌停板制度對于股票收益率均值的周內(nèi)效應及其波動率的周內(nèi)效應均表現(xiàn)出明顯的削弱作用。（3）本文運用GARCH（1，1）-M模型對股票市場風險（波動性）對于其收益率的影響進行了檢驗，發(fā)現(xiàn)在深市的全樣本區(qū)間和1995-1996年區(qū)間、滬市1996-2009年區(qū)間，隨著股票自身風險的增加其收益率也顯著地增加，這與風險溢價理論是相符的。（4）本文還運用EGARCH（1，1）模型對滬深兩市股票波動率的杠桿效應進行了實證，發(fā)現(xiàn)在滬市的全樣本區(qū)間和1995-1996年區(qū)間、深市的1996-2009年區(qū)間，負面信息對股票收益率波動性的影響大于正面信息帶來的影響，也說明在這些區(qū)間上，波動率杠桿效應的存在。由以上結(jié)論，可以看出中國股票市場的周內(nèi)效應是較為明顯的，主要是因為中國股市壞消息在周末到周一出現(xiàn)的頻率較高，而好消息均勻分布在一周之內(nèi)，加上中國股市投機氣氛濃厚和多年形成的“政策依賴癥”，短線炒作者在周末博利好消息推高周五的股價，造成周五的高收益率。而在下周一，無論是猜中利好消息而獲利，還是出現(xiàn)利空而虧損或消息真空，短線投資者都會拋出股票，從而造成周一的低收益率。另外投資者的情緒也會對周內(nèi)效應產(chǎn)生影響?？傊袌龅挠行赃€有待進一步提高，而這些需要交易制度進一步規(guī)范，信息發(fā)布進一步公開。

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