陳雁

【摘要】 本文將滬深300股指期貨作為研究的對(duì)象，研究其日歷效應(yīng)。我們用同花順軟件選取樣本數(shù)據(jù)，并且應(yīng)用EXCEL、SPSS、EVIEWS等軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用ARCH模型和GRCH模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，最后發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨存在收益率在星期一顯著為負(fù)，在星期五顯著為正數(shù)的周內(nèi)效應(yīng)的結(jié)論。并在該研究結(jié)論的基礎(chǔ)上提出了針對(duì)性的政策建議。

【關(guān)鍵詞】 滬深300股指期 貨日歷效應(yīng) ARCH模型

一、引言

股指期貨在我國(guó)已經(jīng)經(jīng)歷了四年多發(fā)展，滬深300股指期貨不僅開(kāi)啟了中國(guó)金融期貨的時(shí)代，也豐富了我國(guó)在證券市場(chǎng)上的交易種類(lèi)，使得金融市場(chǎng)更加健全，但仍然存在著各種市場(chǎng)異象。這些異象的存在一方面嚴(yán)重影響了市場(chǎng)的有效性，另一方面也給投資者帶來(lái)巨大的風(fēng)險(xiǎn)。其中主要的異象之一就是日歷效應(yīng)（Calendar Effect），即市場(chǎng)收益率在某一時(shí)間段內(nèi)高出其他時(shí)間段，如果在此時(shí)進(jìn)行交易就可以獲得較高的收益。本文所研究的樣本數(shù)據(jù)選取了2010年5月4日至2014年7月5日內(nèi)所有交易日的收盤(pán)價(jià)，這段時(shí)間是2008年金融危機(jī)后開(kāi)始走向經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇時(shí)段，也是滬深300股指期貨推出到現(xiàn)今的大體時(shí)間。在研究時(shí)間范圍內(nèi)，指數(shù)大體是呈下降的趨勢(shì)，但是走向平緩，沒(méi)有太大的波動(dòng)。采集一組相同背景下具有相似特征的樣本，這便于開(kāi)展研究，也使得研究結(jié)果更具可信度。

二、文獻(xiàn)綜述

美國(guó)學(xué)者Osborne（1962）最早研究周日效應(yīng)的。后來(lái)Cross（1973）和French（1980）運(yùn)用美國(guó)500家上市公司股票指數(shù)的標(biāo)普500指數(shù)（S&P 500 Index）進(jìn)行了日歷效應(yīng)研究和實(shí)證檢驗(yàn)。他們的研究結(jié)果表明在美國(guó)的股票市場(chǎng)中存在著最高平均收益率出現(xiàn)在星期五的周內(nèi)效應(yīng)。在國(guó)內(nèi)，俞喬較早對(duì)上海和深證股市進(jìn)行研究，研究發(fā)現(xiàn)，周末效應(yīng)同樣存在于上海和深證股票市場(chǎng)。徐國(guó)棟等人研究結(jié)果表明，季節(jié)效應(yīng)明顯的存在于上海股票市場(chǎng)，而在深圳股票市場(chǎng)并不明顯。郭彥峰等對(duì)滬深300指數(shù)進(jìn)行了相關(guān)的研究，他們的研究結(jié)果顯示指數(shù)中存在周內(nèi)日歷效應(yīng)。

三、模型設(shè)定與實(shí)證檢驗(yàn)

1、樣本選取

本文通過(guò)同花順軟件，收集了滬深300股指期貨從2010年5月4日到2014年7月5日每個(gè)交易日的成交量和收盤(pán)價(jià)作為研究樣本，有效樣本各為1010個(gè)。然后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，得到每個(gè)交易日的對(duì)數(shù)收益率和成交量變化率，有效樣本數(shù)各為1009個(gè)。本文在計(jì)算的過(guò)程中為了減少檢驗(yàn)誤差對(duì)所有的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。由于對(duì)數(shù)收益率和成交量變化率都比較小，所以將數(shù)據(jù)擴(kuò)大100倍，目的是方便計(jì)算和統(tǒng)計(jì)。

分別對(duì)收盤(pán)價(jià)和成交量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，計(jì)算公式如下：

其中rt代表的是t日當(dāng)天的對(duì)數(shù)收益率，pt代表的是t日當(dāng)天的收盤(pán)價(jià)格，pt-1代表的是t日前一天的收盤(pán)價(jià)格，即t-1日的收盤(pán)價(jià)格。dcjlt代表的是t日當(dāng)天的成交量變化率，cjlt代表的是t日當(dāng)天的成交量，cjlt-1代表的是t日前一天的成交量，即t-1日的成交量。

2、數(shù)據(jù)處理

對(duì)每個(gè)交易日的對(duì)數(shù)收益率做簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)分析，得到表1如下：

從表1的描述統(tǒng)計(jì)可以看出：對(duì)數(shù)收益率平均值在星期三和星期五時(shí)都是正數(shù)，其中星期五的平均值最大，為0.163，而其余三日的平均值為負(fù)數(shù)，其中星期四的平均值最小，為-0.2572；從偏度來(lái)看，星期三和星期四這兩天都是往右偏，其他三日均往左偏；從峰度來(lái)看，星期五的峰度為4.0168，大于3，表示比正太分布要陡峭一些，其余四日峰度均比3要小，所以比正太分布平坦。再?gòu)腏B統(tǒng)計(jì)量可以看出，每個(gè)交易日以及總體的對(duì)數(shù)收益率均不服從正態(tài)分布。

對(duì)每個(gè)交易日的成交量變化率進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)分析，得到表2如下：

從表2的描述統(tǒng)計(jì)可以看出：星期一和星期四這兩日的成交量變化率平均值為正數(shù)，其中星期一的最大，為3.1675。其余三日均為負(fù)數(shù)，其中星期三的最小，為-1.9791；從偏度來(lái)看，成交量變化率在一周中均往右偏。再?gòu)腏B統(tǒng)計(jì)量可以看出，每個(gè)交易日以及總體的成交量變化率均不服從正態(tài)分布。

3、ARCH模型檢驗(yàn)

借鑒陳龍的研究，本文構(gòu)建如下ARCH模型。

為了驗(yàn)證ARCH效應(yīng)是否存在于一個(gè)模型的殘差中，通?？梢圆捎美窭嗜粘藬?shù)檢驗(yàn)（ARCH LM檢驗(yàn)）以及殘差平方相關(guān)圖檢驗(yàn)這兩種方法。本文選取了在本文研究時(shí)間范圍內(nèi)的各交易日收盤(pán)價(jià)作為樣本序列，并對(duì)該樣本序列進(jìn)行相關(guān)的驗(yàn)證。將樣本序列進(jìn)行對(duì)數(shù)處理是為了減少誤差。

初步設(shè)定模型的基本形式為：

其中因變量Y所代表的是spt，表示在t日當(dāng)天的對(duì)數(shù)收盤(pán)價(jià)；自變量X代表spt-1，表示在t-1日當(dāng)天的對(duì)數(shù)收盤(pán)價(jià)。

（1）單位根檢驗(yàn)

如果序列中存在單位根，那就說(shuō)明這不是一個(gè)平穩(wěn)的序列，假如對(duì)不平穩(wěn)的序列進(jìn)行回歸分析，會(huì)使得結(jié)果存在誤差，因此要對(duì)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

從上表3的ADF檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，T統(tǒng)計(jì)值等于-31.79750，概率P等于0。因此單位根并不存在于上述序列中，所以得出序列是具有穩(wěn)定性的結(jié)論。

利用OLS估計(jì)，最終得到的結(jié)果如下：

從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，R2=0.9892，R2=0.9892，可決系數(shù)高，說(shuō)明上述的回歸方程是具有顯著性的。而且？籽=0.9948<1，并且經(jīng)過(guò)ADF檢驗(yàn)序列是平穩(wěn)的。

（2）模型檢驗(yàn)

首先，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：因?yàn)镽2=0.9892，R2=0.9892，說(shuō)明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合非常好。

其次，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)：

最后，異方差檢驗(yàn)：通過(guò)對(duì)圖1的觀(guān)察，可以發(fā)現(xiàn)在殘差圖中產(chǎn)生了波動(dòng)成群的現(xiàn)象，說(shuō)明模型可能存在異方差。因此，繼續(xù)進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn)，最終得到滯后七階的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。

此時(shí)的概率P值等于0.0111，即在5%的顯著水平下拒絕回歸方程中不存在A(yíng)RCH效應(yīng)的原假設(shè)，說(shuō)明了ARCH效應(yīng)存在于回歸方程的殘差序列存中。此外，我們從AC系數(shù)和PAC系數(shù)也能夠驗(yàn)證上訴結(jié)論（見(jiàn)表5）。

從表5可以看出，無(wú)論是AC圖還是PAC圖，在滯后二階和七階時(shí)都超出了區(qū)間范圍，其他階都在區(qū)間范圍內(nèi)。因?yàn)樵跍蠖A和七階的AC系數(shù)和PAC系數(shù)均顯著不等于0，并且相對(duì)應(yīng)的Q統(tǒng)計(jì)量較為顯著，因此可以得出：ARCH效應(yīng)存在于模型的殘差序列中。

四、結(jié)論與政策建議

既然滬深300股指期貨存在著周內(nèi)日歷效應(yīng)，說(shuō)明該市場(chǎng)并不是有效的市場(chǎng)。為了提高投資收益率，投資者在進(jìn)入或者退出投資市場(chǎng)時(shí)，可以結(jié)合實(shí)際情況來(lái)利用已掌握到的日歷效應(yīng)信息，通過(guò)日歷效應(yīng)來(lái)改善自身的投資策略，從而更好的規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。比如，在星期五的平均收益率最高，就可以在其他平均收益率低的交易日進(jìn)行買(mǎi)入操作，或者在星期五進(jìn)行賣(mài)出操作。當(dāng)然，我們并不能單單籠統(tǒng)的運(yùn)用日歷效應(yīng)來(lái)進(jìn)行市場(chǎng)操作，因?yàn)槭袌?chǎng)是多變的，要預(yù)測(cè)市場(chǎng)的變動(dòng)需要考慮到多種因素的綜合作用。

（注：本文系廣西哲學(xué)社會(huì)科學(xué)十二五規(guī)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：11EMZ014）和桂林旅游學(xué)院科研項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2011QN01）。）

【參考文獻(xiàn)】

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[2] 郭彥峰、魏宇：我國(guó)股指期貨標(biāo)的指數(shù)的日歷效應(yīng)研究[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2007（5）.

[3] 郭彥峰、黃登仕、魏字：上海期貨市場(chǎng)收益和波動(dòng)的周日歷效應(yīng)研究[J].管理科學(xué)，2008（4）.

（責(zé)任編輯：諶盼）