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    中小板綜合指數(shù)收益率的月份效應研究

    2019-06-30 12:31:59鄒曉峰李則瑤
    企業(yè)科技與發(fā)展 2019年7期
    關鍵詞:GARCH模型

    鄒曉峰 李則瑤

    【摘 要】股票市場中的月份效應是指金融市場與月份有關的非正常收益,是股票市場日歷效應的一種類型,也是一種市場異象。月份效應在股票市場中主要表現(xiàn)為某個或某些月份的平均收益率顯著地異于其他月份的平均收益率。文章以現(xiàn)有研究為基礎,選取2016年1月4日至2018年4月4日兩年的中小板綜合指數(shù)為數(shù)據(jù)樣本,運用包含虛擬變量的GARCH模型對中小板是否存在月份效應這一市場異?,F(xiàn)象進行實證檢驗。研究結(jié)果表明,中小板市場綜合指數(shù)收益率具有六月效應,并且較為顯著。最后結(jié)合研究結(jié)果,針對我國中小板市場上的投資者提出相關建議。

    【關鍵詞】月份效應;虛擬變量;GARCH模型

    【中圖分類號】F224;F832.51【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688(2019)07-0230-04

    月份效應作為一種市場異象,是指股票市場中某個或某些月份的平均收益率顯著地高于或者低于其他月份的平均收益率。國內(nèi)外學者對于股票市場中是否存在月份效應進行了大量的研究,并且國內(nèi)外學者對于股市中月份效應的研究大多集中于主板市場、期貨市場、債券市場。我國股票市場建立較晚,并且股票市場的發(fā)展有待完善,對于市場有效性的相關研究相對于國外來說較為缺乏,而且我國對于中小板市場的月份效應研究很少?;诖?,采用2016年1月4日至2018年4月4日兩年的中小板綜合指數(shù)數(shù)據(jù)來考察我國中小板市場是否存在月份效應,并對其實證結(jié)果進行分析,以期能夠為投資者在未來制定投資策略時提供幫助,同時能夠為中小板各方面功能的提高及中小板市場的完善提供參考和依據(jù)。

    1 文獻回顧

    國外對于股票市場中月份效應的研究頗多,研究成果也十分豐富。Nicholas和Mollera(2008)對1927~2004年美國股市的股票收益率進行了研究發(fā)現(xiàn),美國股市存在顯著的一月效應。Andrew(2010)通過用回歸方程、參數(shù)估計的方法,對澳大利亞股市的月份效應進行研究,結(jié)果表明其股市中存在顯著的九月效應。Dirk(2013)選取20年的數(shù)據(jù),研究了倫敦黃金市場的月份效應,研究發(fā)現(xiàn)該市場存在正的九月效應與十一月效應。

    隨著我國股票市場的發(fā)展與完善,國內(nèi)對于股票市場是否存在月份效應的研究越來越多,并且對于月份效應的研究主要集中于滬深股票市場。徐國棟、田祥新和林丙紅(2004)對滬深股市月份效應進行了系統(tǒng)的研究,結(jié)果表明滬深股市均存在顯著的十二月效應。張?zhí)K林和王巖(2010)對滬深股市月份效應進行研究發(fā)現(xiàn),滬深股市并不存在上述研究發(fā)現(xiàn)的十二月效應和一月效應,而存在五月效應。許偉河(2015)基于GARCH(1,1)-GED模型發(fā)現(xiàn)滬深股市存在顯著為正的九月效應,而不是五月效應。王傳證(2016)分別對上證與深證進行了研究,研究發(fā)現(xiàn)上證存在二月效應,而深證存在十二月效應,說明了上證深證的月份效應在不同的月份出現(xiàn)。田洪紅(2018)基于ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型,選取上證指數(shù)、中小板綜合指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)日收益率數(shù)據(jù)為研究對象,研究了主板、中小板及創(chuàng)業(yè)板的分節(jié)日效應,研究發(fā)現(xiàn),主板市場具有元旦節(jié)后效應和春節(jié)節(jié)前效應,主板和中小板市場具有勞動節(jié)節(jié)后效應,主板市場在國慶節(jié)同時具有節(jié)前效應和節(jié)后效應,中小板和創(chuàng)業(yè)板市場在國慶節(jié)只具有節(jié)后效應。

    通過對上述文獻的閱讀和梳理,可以發(fā)現(xiàn)國外學者對于股市中月份效應的研究主要集中于美國等發(fā)達國家的股票市場,其原因可能是由于發(fā)達國家的股票市場建立較早,發(fā)展較為完善,歷史數(shù)據(jù)較為豐富。我國金融市場為適應經(jīng)濟的快速發(fā)展迫切想要轉(zhuǎn)型,為應對其轉(zhuǎn)型的需要,國內(nèi)學者對各個市場包括月份效應的日歷效應廣泛關注并進行了相關研究,但是研究領域主要集中在主板市場、期貨市場、債券市場等。由于對中小板市場包括月份效應的日歷效應的研究很少,因此本文基于先前的研究成果,以中小板綜合指數(shù)收益率為樣本,使用更加合理的模型,進行較有新意的研究。

    2 模型的設計

    2.1 研究假設

    當前,我國中小板市場的發(fā)展仍不完善,并且市場中存在非理性投資行為,鑒于投資者的行為特征與市場投資的特點之間的關系,因此假設中小板綜合指數(shù)收益率存在月份效應。

    2.2 樣本數(shù)據(jù)的選擇與處理

    本文主要研究中小板市場是否存在月份效應,考慮到選取的樣本數(shù)據(jù)需要反映出整個中小板市場股票的走勢,因此本文樣本的選取為中小板綜合指數(shù)。數(shù)據(jù)主要來源于RESSET數(shù)據(jù)庫,以中小板綜合指數(shù)收益率為研究對象,研究數(shù)據(jù)選取2016年1月4日至2018年4月4日的日收盤價,共550個數(shù)據(jù)。

    收益率指標采取簡單的計算形式,即

    Rt=Pt-Pt-1/Pt-1

    其中,Rt是第t日的收益率,Pt表示第t日的中小板綜合指數(shù)收盤價格,Pt-1表示第t-1日的中小板綜合指數(shù)收盤價格。

    其中,Rt表示第t日中小板綜合指數(shù)收益率,Dit表示虛擬變量,Dit=1,屬于第i月,i=1…120,其他,εt為殘差項,αi,i=1…12,表示中小板綜合指數(shù)相應月份的收益率的均值估計值。若整個樣本期內(nèi),沒有把原假設否定,那么所有虛擬變量的系數(shù)為0,也就是說月份效應在此樣本中不存在。

    3 實證分析

    3.1 數(shù)據(jù)分析與檢驗

    3.1.1 樣本描述性統(tǒng)計

    由圖1中小板綜合指數(shù)收益率總樣本統(tǒng)計描述可以看出,平均收益率為-0.000 291,標準差為0.014 642,偏度值為-1.501 375,峰度值為10.482 11,所以收益率呈現(xiàn)出了尖峰后尾的特征。而且,JB值為1 489.549,P值為0,因此原假設被拒絕,說明中小板市場指數(shù)收益率序列不服從正態(tài)分布。

    由表1中小板綜合指數(shù)收益率月歷效應基本統(tǒng)計量可以得知,六月份的收益率最高且風險相對較大;八月份的收益率相對較高且風險相對較小。所以,我國中小板綜合指數(shù)收益率存在六月效應和八月效應,但仍然需要對其進行嚴格的檢驗。

    3.1.2 指數(shù)收益率波動性檢驗

    由圖2中小板綜合指數(shù)收益率波動可以看出,中小板綜合指數(shù)收益率的波動呈現(xiàn)出了集聚的現(xiàn)象,說明中小板綜合指數(shù)收益率存在條件異方差的可能性。

    3.1.3 平穩(wěn)性檢驗

    要證實上述的猜想,需要進行下面的檢驗。樣本數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù),為了確保其符合檢驗的要求,對中小板綜合指數(shù)收益率時間序列的平穩(wěn)性進行ADF檢驗。

    由圖3可知,ADF值為-25.298 37,P值為0,說明中小板綜合指數(shù)收益率時間序列具有平穩(wěn)性。

    3.1.4 ARCH效應檢驗

    檢驗中小板綜合指數(shù)收益率序列的相關性。由圖4可以看出,樣本序列的自相關和偏自相關系數(shù)均落入2倍的估計標準差內(nèi),并且Q-Stat統(tǒng)計量對應的p值均大于置信度0.05,說明指數(shù)收益率序列不存在顯著的相關性,因此設定均值方程為白噪聲,設立模型Rt=πt+εt,將中小板綜合指數(shù)收益率去均值化,再對其殘差的平方相關圖檢驗,判斷指數(shù)收益率序列是否存在ARCH效應,檢驗結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出,Q-Stat統(tǒng)計量對應的p值為0.000,指數(shù)收益率序列存在自相關,因此原假設被拒絕,說明樣本序列殘差存在ARCH效應。

    從表2可得知,2016年1月4日至2018年4月4日間的樣本,在一年內(nèi),平均收益率的絕對值大于0.001的為一月、二月、四月、六月、七月和十月,其中平均收益率最高的為六月,且顯著為正,并在10%的顯著性水平下顯著。四月份的平均收益率最低。十一月份的平均收益率為正,八月份的平均收益率為負,與上述總體樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果相比較可以看出,中小板綜合指數(shù)收益率存在顯著為正六月效應。

    4 結(jié)論與建議

    4.1 主要結(jié)論

    (1)通過對所選取樣本進行描述性統(tǒng)計分析可知,六月份的收益率最高,八月份的收益率也相對較高。所以,單從描述性統(tǒng)計的結(jié)果分析,相對其他月份來說,六月份和八月份的收益率較高,所以我國中小板綜合指數(shù)收益率存在六月效應和八月效應,但仍需對其進行嚴格的檢驗。

    (2)對含虛擬自變量的GARCH模型進行檢驗得出,總體樣本中12個月的收益率有正有負,其中收益率最高的是六月份且在10%的顯著水平下具有顯著性,八月的收益率為負且不顯著,所以中小板綜合指數(shù)收益率存在顯著為正六月效應,不存在八月效應。

    4.2 相關建議

    本文通過對我國中小板綜合指數(shù)收益率月份效應的研究,發(fā)現(xiàn)我國中小板綜合指數(shù)收益率存在顯著為正的六月效應,所以投資者在中小板市場上進行投資時,可以以此作為投資的時機,但也不能將此結(jié)論作為投資的唯一籌碼,投資者需理性地對市場各因素進行全面分析,有目標且有選擇地投資,使得收益最大化。

    參 考 文 獻

    [1]Nicholas,Mollrea,Shlomo.The evolution of the Ja-nuary effect[J].Journal of Banking&Financed,2008,32(3):447-450.

    [2]Dirk GBaur.The autumn effect of gold research in international[J].Business and Finance,2013(27):1-11.

    [3]徐國棟,田祥新,林丙紅.中國股市季節(jié)效應實證分析[J].廣西財政高等專科學校學報,2004(2):63-66.

    [4]張?zhí)K林,王巖.中國股票市場異常下跌時期的日歷效應分析[J].財政與金融,2010(6):78-84.

    [5]許偉河.我國股票市場日歷效應再檢驗——來自于上證綜指的經(jīng)驗證據(jù)[J].福建工程學院學報,2015(4):19-22.

    [6]王傳證.中國股票市場月內(nèi)收益效應研究——以上證和深證為例[J].財稅金融,2016(1):45-46.

    [7]田洪紅.中國股票節(jié)日效應分節(jié)日研究[J].科技經(jīng)濟前沿,2018(10):13-14.

    [8]張舒涵.上證指數(shù)收益率的月份效應研究——基于含虛擬變量的GARCH模型[J].經(jīng)濟學、管理學研究,2015(2):99-102.

    [責任編輯:高海明]

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