股票 “雙十一”節(jié)日效應(yīng)研究

吳麗欣

(華東交通大學(xué),江西 南昌 330013)

“雙十一”天貓(淘寶商城)從2011年首次創(chuàng)造銷售額33.6億的成績(jī),到2021年“雙十一”天貓成交額總計(jì)5 403億元,京東銷售額突破2 715億元。2011—2021年天貓(淘寶商城)“雙十一”總銷量額如圖1所示。“雙十一”電商購物節(jié)已經(jīng)成為我國乃至世界的消費(fèi)狂歡季,展示出強(qiáng)大的吸引力與生命力。加之這兩年帶貨直播“出道”成功,中國電商市場(chǎng)的規(guī)模越來越龐大,電商消費(fèi)占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的比重越來越高,國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2021年1—11月全國網(wǎng)上零售額為118 749億元,同比增長(zhǎng)15.4%。其中,實(shí)物商品網(wǎng)上零售額占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的比重為24.5%;在實(shí)物商品網(wǎng)上零售額中,吃類、穿類和用類商品分別增長(zhǎng)18.8%、11.1%和13.1%。那么,中國股市相關(guān)的電商板塊指數(shù)是否會(huì)受其影響呢?

圖1 2011—2021年天貓(淘寶商城)“雙十一”總銷量額

從2013年到2021年“雙十一”行業(yè)銷售額排行榜來看,家用電器是最為火爆的,其次分別是手機(jī)數(shù)碼、家居家裝等,從省份購買力排名來看,浙江、廣東、江蘇位列前三。有效市場(chǎng)假說(EMH)認(rèn)為,如果股票市場(chǎng)是有效的,那么證券價(jià)格將充分反映所有可獲得的信息,投資者將無法通過技術(shù)分析或基本面分析獲得高于市場(chǎng)平均水平的超額利潤(rùn)。然而,大量實(shí)踐表明,股市存在種種有效市場(chǎng)假說無法解釋的異?，F(xiàn)象,節(jié)日效應(yīng)便是其中最為典型的一種。眾多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，節(jié)日效應(yīng)在全球各大股票市場(chǎng)中廣泛存在,但表現(xiàn)形式不盡相同。本文選取的股票為“雙十一”中銷售額領(lǐng)先的家用電器板塊(880387)、通信設(shè)備板塊(880490)、紡織服飾板塊(880367),購買力領(lǐng)先的浙江板塊(880228)、廣東板塊(880212)、江蘇板塊(880226),研究這六大板塊指數(shù)的“雙十一”節(jié)前(含當(dāng)天)3個(gè)交易日和節(jié)后3個(gè)交易日的節(jié)日效應(yīng)。本文研究有助于從整體上評(píng)價(jià)“雙十一”相關(guān)板塊的變化情況,同時(shí)為股票投資者和監(jiān)管者提供清晰圖景。

一、文獻(xiàn)綜述

節(jié)日效應(yīng)是指股市的收益率和波動(dòng)率等性質(zhì)在節(jié)前節(jié)后可能存在明顯異于其他交易日的特征。美國學(xué)者Fields(1934)最早證實(shí)了股票在某些節(jié)日前收益率較高,開啟了研究節(jié)日效應(yīng)的序幕。Fosback(1976)、Pettengill(1989)分別采用S&P500指數(shù)、標(biāo)普500指數(shù)研究發(fā)現(xiàn)美國證券市場(chǎng)的節(jié)前收益率顯著為正,即存在節(jié)前效應(yīng)。Cadsby和RatnerM(1992)則研究發(fā)現(xiàn)顯著的“節(jié)前效應(yīng)”普遍存在于加拿大、德國、英國、日本、澳大利亞、瑞士、中國香港。除了中國香港的節(jié)日效應(yīng)受美國節(jié)日的影響,其他“節(jié)前效應(yīng)”均以當(dāng)?shù)氐膫鹘y(tǒng)節(jié)日為準(zhǔn)。Fabozzi(1994)研究發(fā)現(xiàn)，節(jié)日前的美國期貨市場(chǎng)平均收益率要高于其他交易日的平均收益率。而我國學(xué)者大多集中研究滬深指數(shù)在傳統(tǒng)節(jié)日和法定節(jié)日前后的節(jié)日效應(yīng)。儀垂林和劉淄(2005)采用上證指數(shù)1996—2003年的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),無論是傳統(tǒng)節(jié)日還是法定節(jié)日,滬市均存在節(jié)前和節(jié)后的超額回報(bào),其中最為顯著的是春節(jié)。陸磊和劉思峰(2008)研究發(fā)現(xiàn)，在控制了中國股票市場(chǎng)日歷效應(yīng)后,其節(jié)日效應(yīng)依然顯著為正,即節(jié)日前后存在異常收益。潘麗群等(2017)運(yùn)用ARMA模型分析深證成分指數(shù)1996—2016年的春節(jié)效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)深證指數(shù)存在顯著的春節(jié)效應(yīng),且春節(jié)的節(jié)后效應(yīng)較節(jié)前效應(yīng)更為顯著。喬國榮等(2020)運(yùn)用GARCH模型再次對(duì)A股市場(chǎng)進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)上證綜指春節(jié)、國慶節(jié)效應(yīng)仍較為顯著,但全球發(fā)達(dá)市場(chǎng)和新興市場(chǎng)日歷效應(yīng)隨著市場(chǎng)有效性的提高而開始減弱。

綜上所述,已有的研究對(duì)象主要集中在大盤或龍頭企業(yè)等,實(shí)證分析行業(yè)板塊和地區(qū)板塊的相對(duì)較少。因此,本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)相關(guān)板塊指數(shù)非傳統(tǒng)節(jié)日和法定節(jié)日效應(yīng)的研究進(jìn)行了擴(kuò)展,即引入虛擬變量組合的GARCH模型來分析電商行業(yè)的“雙十一”節(jié)日效應(yīng)。

二、描述性統(tǒng)計(jì)

本文選用2011年1月4日到2021年12月31日的廣東板塊(880212)、江蘇板塊(880226)、浙江板塊(880228)、紡織服飾板塊(880367)、家用電器板塊(880387)和通信設(shè)備板塊(880490)這六大行業(yè)指數(shù)的每日收盤價(jià)來研究我國股市的“雙十一”節(jié)日效應(yīng),如表1所示。本文選用的數(shù)據(jù)全部來自通達(dá)信軟件,分析數(shù)據(jù)的工具有Eviews10和Exce1。根據(jù)指數(shù)的日收盤價(jià),計(jì)算股票指數(shù)收益率對(duì)數(shù):

Rt=ln(Pt/Pt-1)×100

(1)

其中,Rt表示第t日的對(duì)數(shù)收益率,Pt和Pt-1分別表示第t個(gè)和第t-1個(gè)交易日的股票指數(shù)收盤價(jià)。

樣本描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。由表1可知,廣東板塊、江蘇板塊、浙江板塊、紡織服飾、家用電器和通訊設(shè)備這六大板塊在“雙十一”節(jié)后的收益倍數(shù)均遠(yuǎn)高于其他交易日,且為正向收益,說明從整體來看,“雙十一”節(jié)后效應(yīng)可能比節(jié)前效應(yīng)更為顯著。此外,六大板塊節(jié)前節(jié)后收益標(biāo)準(zhǔn)差均遠(yuǎn)小于其他交易日,說明這些板塊可能在“雙十一”期間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)較低。

表1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

六大板塊指數(shù)收益率對(duì)數(shù)每日波動(dòng)變化如圖2所示。從圖2可看出,六大板塊指數(shù)收益率對(duì)數(shù)的均值基本穩(wěn)定。因?yàn)?015年存在中國股災(zāi)大事件,此時(shí)點(diǎn)附近殘差波動(dòng)存在明顯的集聚效應(yīng),而時(shí)點(diǎn)之間波動(dòng)幅度均比較穩(wěn)定,有力地說明了殘差的異方差性。

圖2 六大板塊指數(shù)收益率對(duì)數(shù)每日波動(dòng)的變化

本文進(jìn)一步依據(jù)六大板塊指數(shù)交易日的收益率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),如表2所示。由表2可以發(fā)現(xiàn)，六大板塊收益率K值均大于3,具有尖峰的特性;六大板塊偏度指標(biāo)均顯著小于0,表現(xiàn)向左偏的特征；從JB值和P值可以發(fā)現(xiàn)六大板塊指數(shù)收益率序列并不是服從正態(tài)分布。

表2 六大板塊指數(shù)交易日收益率統(tǒng)計(jì)量

三、實(shí)證分析

單位根檢驗(yàn)旨在檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,以防止“偽回歸問題”的出現(xiàn)。經(jīng)ADF單位根檢驗(yàn),六大板塊指數(shù)的 t 統(tǒng)計(jì)量值分別為:-49.717 90、-48.676 34、-48.346 43、-45.955 58、-38.600 73、-48.114 64,且顯著性均小于0.01,因此認(rèn)為研究對(duì)象不存在單位根,是平穩(wěn)的。至此,根據(jù)所有數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)可用GARCH模型進(jìn)行實(shí)證分析。

常規(guī)的GARCH模型假設(shè)殘差服從正態(tài)分布,且金融時(shí)間序列的條件均值不變,而上述時(shí)間序列存在尖峰厚尾特征,加之現(xiàn)實(shí)中條件均值不變并不總是成立的。通過多次建立模型的擬合程度對(duì)比分析,得出GARCH(1,1)-M 模型的擬合程度最好。故本文選用GARCH-M模型來探討“雙十一”股市的節(jié)日效應(yīng),表達(dá)式為:

Rt=α1+βDt+φRt-1+ησt+εt

(2)

(3)

六大板塊指數(shù)“雙十一”收益率統(tǒng)計(jì)和波動(dòng)率統(tǒng)計(jì)分別如表3、表4所示。

表3 六大板塊指數(shù)“雙十一”收益率統(tǒng)計(jì)量

表4 六大板塊指數(shù)“雙十一”波動(dòng)率統(tǒng)計(jì)量

從表3回歸結(jié)果可知,2011—2021年廣東板塊、浙江板塊、紡織服飾板塊和通信設(shè)備板塊這四大板塊“雙十一”節(jié)后第一個(gè)交易日均通過了不同置信水平下的收益率顯著性檢驗(yàn),且參數(shù)β均為正,說明在此期間投資者可以獲得超額收益。從表4回歸結(jié)果可知,2011—2021年廣東板塊、浙江板塊、紡織服飾板塊、家用電器板塊和通信設(shè)備板塊這五大板塊“雙十一”節(jié)后波動(dòng)率參數(shù)λ顯著為負(fù),說明這五大板塊“雙十一”節(jié)后波動(dòng)幅度收斂,即節(jié)后風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相比存在一定程度的降低。

本文進(jìn)一步對(duì)各樣本進(jìn)行劃分,以五年為一個(gè)樣本期進(jìn)行波動(dòng)率的滾動(dòng)回歸,結(jié)果如表4所示。2011—2021年廣東板塊等四大板塊均通過了不同置信水平下的收益率顯著性檢驗(yàn),且六大板塊參數(shù)λ均由前期的正值轉(zhuǎn)為負(fù)值,一方面說明六大板塊存在基于波動(dòng)率的“雙十一”效應(yīng),另一方面說明近年來六大板塊“雙十一”節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相比存在一定程度的降低,即投資風(fēng)險(xiǎn)由原來的高風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)為低風(fēng)險(xiǎn)。

四、結(jié)論與啟示

(一)主要結(jié)論

從總體的檢驗(yàn)結(jié)果來看,廣東板塊(880212)、浙江板塊(880228)、紡織服飾板塊(880367)和通信設(shè)備板塊(880490)這四大板塊節(jié)后收益倍數(shù)明顯大于其他交易日,節(jié)后第一個(gè)交易日可獲得超額收益,且投資風(fēng)險(xiǎn)比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)低,可以說明“雙十一”節(jié)日給四大板塊帶來的紅利逐步凸顯。同時(shí),江蘇板塊(880226)和家用電器板塊(880387)雖收益率不顯著,但近幾年的波動(dòng)率顯著為負(fù),也存在基于波動(dòng)率的“雙十一”效應(yīng)。因此,可以預(yù)測(cè)未來“雙十一”經(jīng)濟(jì)對(duì)于相關(guān)行業(yè)來說意義重大,后者可以進(jìn)一步詳細(xì)研究,甚至可以以個(gè)股為

研究對(duì)象。本文拓展了現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于節(jié)日效應(yīng)的認(rèn)識(shí),為“雙十一”影響中國股市的途徑提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù),豐富了相關(guān)文獻(xiàn)理論,彌補(bǔ)了以往文獻(xiàn)的不足。

(二)啟示

本文的研究結(jié)果具有如下啟示:對(duì)于市場(chǎng)投資者而言,一方面,隨著“雙十一”電商市場(chǎng)的規(guī)模越來越龐大,受到積極影響的行業(yè)也將越來越廣,股票投資者可以利用本文的研究結(jié)果制定合適的投資策略,進(jìn)而獲得超額收益;另一方面,投資者可以選擇適合自己投資風(fēng)格的方法,查找專業(yè)書籍進(jìn)行深入學(xué)習(xí)與思考,不盲目跟風(fēng),提高獨(dú)立思考的能力,合理分析股票收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。對(duì)于監(jiān)管者而言,一方面,研究結(jié)果表明我國股市的有效性依然不強(qiáng),投資者的投資行為不夠理性,那么政府部門應(yīng)積極推廣投資知識(shí)，加強(qiáng)投資者金融教育，引導(dǎo)投資者理性入市;另一方面,監(jiān)管者應(yīng)加強(qiáng)對(duì)節(jié)日前后不同風(fēng)險(xiǎn)狀況的關(guān)注,合理進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控,維護(hù)市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行,完善股市制度,加強(qiáng)上市公司半年報(bào)和季報(bào)審核,提高股市信息透明度,防止因信息不對(duì)稱和坐莊炒作行為帶來的股市動(dòng)蕩。