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滬深300指數收益率的月份效應研究

2020-07-17 16:21:39童盛朱鳴賈新明
現代營銷·經營版 2020年5期

童盛 朱鳴 賈新明

摘 要:20世紀初期,美國著名金融學教授尤金·法瑪提出有效市場假說(EMH),該假說認為股票市場的未來價格趨勢并不依賴于過去的價格走勢。然而如今國內外眾多實證研究發現,證券市場上存在著月份效應這一異象,違反了市場有效性,即投資者可以通過分析過去的價格走勢來預測未來,以此獲得超額收益。本文主要研究我國滬深300指數的月份效應,以2010年5月10至2020年5月8日的有效交易日作為樣本數據,選取滬深300指數每個交易日的收盤價格,采用包含虛擬變量的GARCH模型來分析我國滬深300指數是否存在顯著的月份效應。通過研究結果表明:我國滬深300指數收益率具有較為顯著的二月效應和十月效應。最后結合我國國情和實際情況針對投資者給出滬深300指數收益率存在月度效應的原因并提出相關建議。

關鍵詞:月份效應;虛擬變量;GARCH模型

最早在美國證券市場上發現了“一月效應”。緊接著又在亞太地區股票市場、日本證券市場上發現其他的月份效應。遺憾的是,我國在該方面的研究頗少,對具有獨特性的滬深300指數收益率的月份效應研究更少。而在各類媒體平臺上傳播的“月份效應”又缺乏理論支撐與實證研究。因此本文主要通過探究我國滬深300指數是否存在月度效應,結合最新的數據進行相關分析,希望給國內外從事這方面研究的學者提供相應幫助,為投資者進行指數化投資和最大化資金利用率提供參考。

一、文獻回顧與述評

目前,國內外探討股票市場月份效應這一問題的人頗多,也得到很多類似或者截然不同的結果。Kato和Schallhelm(1985)對日本證券市場的月份效應很感興趣,證明存在著“六月和十二月效應”。Nicholas和Mollera(2008)經過大量檢驗得到1927~2004年美國股市存在較為顯著的月份效應,即“一月效應”。徐國棟、田祥新和林丙紅(2004)通過選取1993年到2003年這10年間的滬深指數,并將其分為三個不同的區間進行相應地檢驗,檢驗表明滬深兩市表現著顯著的十二月效應。徐楓和李云龍(2012)通過建立收益率的時間序列動態模型,實證分析得出,中國股市存在顯著的三月效應、五月效應和九月效應,而不是正的十二月效應。楊隕菽和李曉柯(2019)選取2008年1月至2018年12月的滬深300指數市盈率對月份效應進行分析,并建立線性回歸模型得出中國股市存在顯著的月份效應。這些研究從不同角度檢驗出月份效應的存在,但是仍然存在以下問題:①樣本數據的選取未更新;②虛擬變量的個數設置未符合設置原則;③這些研究大部分針對股票市場,沒有對期貨市場中的應用以及資產管理等進行延伸。

二、模型設計

(一)研究假設

基于行為金融學的角度,考慮到大量非理性投資者的存在因素,因此我們假設我國滬深300指數收益率是存在月份效應的。

(二)樣本數據的選擇與處理

滬深300指數可以最大程度地擬合A股市場的走勢,故我們借助滬深300指數收益率的數據進行研究,選取2010年5月10至2020年5月8日的有效交易日的日收盤價作為樣本數據,共2430個數據。為了更好地解釋時間序列數據并減少模型估計的不便之處,我們事先將收盤指數取對數再變換為收益率,表達式即Rt=lnPt-lnPt-1。其中Pt是在第t日滬深300指數的收盤指數。

(三)分析方法

在經典的經濟計量假設中,為了便于建模,一般變量服從于正態分布。但實際絕大多數的金融數據經常表現出以下特點:股票價格的走勢有一種尖峰厚尾的表現;股票價格具有波動叢聚性;股票價格劇烈下降后特別會以相同幅度的價格上升。為了找到更好的擬合算法,有學者提出了ARCH族模型和GARCH族模型等。

構建含虛擬變量的GARCH模型:學者發現,μt的條件方差σt2和數期之前的變化有密切聯系,這一現象在金融領域內表現突出。在自回歸條件方差模型中,如果對滯后項q階數不加以限制的話,很大可能會違背αi≥0的約束條件。為解決這個問題,Bollerslev通過自己的努力實踐,提出了廣義自回歸條件異方差模型(GARCH模型)。

GARCH(1,1)模型為:

yt=μ+φyt-1+εt,t=1,2,3,…,T? ? ? (1)

σt2=w+αεt-12+βσt-12,t=1,2,3,…,T? ? ? (2)

其中,(1)為帶有殘差項均值方程,(2)是依賴于前期數據的條件方差方程。εt-12為ARCH項,σt-12為GARCH項。另外,本文新構建的包含虛擬變量的GARCH模型如下:Rt=■αiDit+εt其中,Rt表示在第t日滬深300指數的收益率,εt為殘差項,設虛擬變量Dit=1,屬于第 i月,i=2…120,其他

αi中的i =2,3,······,12,αi表示滬深300指數所對應月份的收益率的均值的估計值。如果在整個研究數據范圍內,每個虛擬變量的系數都是0,則表明不拒絕原假設,即月份效應不存在于該樣本中。

三、實證研究

(一) 描述性統計

對滬深300指數收益率做描述性統計,如表1所示。

從表一知,滬深300指數收益率序列的偏度值為-0.706067(<0),故該序列總體左偏分布。它的峰度為8.0258,這個數值遠大于正態分布的峰度值3,這說明該指數序列具有尖峰特征;與此同時,在置信水平較低的情況下,該序列的J-B統計量遠大于正態分布下的J-B值。故滬深300指數收益率序列不服從正態分布。

從表二中滬深300指數收益率月份效應基本統計量可得,二月份的收益率較高,其風險相對比較小;十月份的收益率最高,其風險相對比較大;故我國滬深300指數收益率存在二月效應和十月效應,但我們還需對此進行嚴格檢驗。

(二)指數收益率的波動性檢驗

運用Eviews軟件刻畫滬深300指數收益率的每日波動變化,如圖2。

從圖二中,可明顯看到,滬深300指數收益率序列呈現出波動聚集性的現象且樣本中期波動劇烈,說明存在條件異方差性的可能性。

(三)收益率序列平穩性檢驗

本文將采用ADF對樣本數據進行平穩性檢驗。

從圖3可以看出,滬深300指數收益率的ADF為-48.24657,其t統計量比1%、5%、10%顯著性水平下的關鍵值都要小,且p值約為0,其拒絕原假設,即該序列不存在單位根,說明滬深300指數收益率序列是寬平穩的金融時間序列,可以用于構建引入虛擬變量的GARCH模型。

(四)ARCH效應檢驗

檢驗滬深300指數收益率序列的相關性。根據圖四,樣本序列的偏自相關和自相關系數都落入2倍估計標準差內,Q統計量都大于置信度0.05。故該序列不存在顯著的相關性。本文采用ARCH-LM對樣本區間最小二乘法回歸的殘差進行ARCH效應檢驗,據此判斷出該序列是否存在ARCH效應,結果如圖5。

滬深300指數收益率序列的T*R2的值等于92.32326,其伴隨概率等于0,所以拒絕原假設,即殘差存在顯著的ARCH效應,從而可進一步建模分析。

(五)包含虛擬變量的GARCH模型的回歸分析

結果如表3。

5%的顯著性水平下,二、十月存在顯著差異。與基期一月相比,二月高了0.00127,十月高了0.001015。由此可見,滬深300指數收益率的月份效應具體表現為存在顯著為正的“二月效應”“十月效應”。

四、結論與建議

(一)主要結論

近十年滬深指數收益率的月份效應主要體現在二月和十月。二月的估計參數αi為0.001273,十月的估計參數αi為0.001015,在5%的置信水平下都是顯著的。所以滬深300指數存在顯著為正的“二月效應”“十月效應”。

(二)中國視角月份效應成因解釋

投資者對于假日固有的預期是造成“二月效應”和“十月效應的原因之一。對各國來說,假期是消費旺季。由于這種慣例的作用,投資者會在潛意識中形成一種心理暗示,即在節假日到來之際,消費會帶動各相關上市公司股票價值的上漲,故會形成一種對這些公司在成長性、營利性方面的良好預期。這種良好預期推動相關成分股股價上漲,導致股指上升。投資者的情緒波動也是原因之一。春節、國慶這類節日可以帶給投資者因親人團聚的滿足感;且企事業單位會在此時發放各類獎金和津貼等,投資者手頭資金充足,加之對市場的樂觀預期,導致大量的閑置資金涌入資本市場,使得資產價格快速上漲。最后,股票市場休市更是原因之一。因為春節和國慶是中國最長的兩個假期,在這段時間內,投資者會抱有一些“僥幸”心理,即國家會出臺相關利好政策或公司信息公布等。

(三)相關建議

滬深300指數的月份效應為投資者提供了獲取超額收益率的可能。依據月份效應的具體表現形式,分析了利用月份效應進行期保值、套利以及投機的基本思路。具體來說,套利者會通過研究滬深300指數期貨的價差波動,確定出其波動的合理范圍,當價差的波動超出其合理范圍時,投資者通過買低賣高的操作,等價差朝有利的方向變化時進行對沖交易。

參考文獻:

[1]Nicholas,Mollera,Shlomo.The evolution of the January effect[J].Journal of Banking&Finance, 2008,32(03):447-450.

[2]Kato,K.,and Schallhelm,J.S.,Seasonal and Size Anomalies in the Japanese Stock Market[J],Journal of Financial and Quantitative Analysis 20,1985,6:243-60.

[3]張曉峰.我國滬深300指數期貨周內效應及策略研究[D].山西財經大學,2012.

[4]蔡華.中國A股市場月份效應實證檢驗[J].天津理工大學學報,2006,22(06):82-84.

[5]徐國棟,田祥新,林炳紅.中國股市季節效應實證分析[J].財經理論研究,2004,17(01):63-66.

[6]鄒曉峰,李則瑤.中小板綜合指數收益率的月份效應研究_基于含有虛擬變量的GARCH模型[J].企業科技與發展,2009(07):230-235.

作者簡介:童盛(1999-),女,漢族,浙江省寧波市人,本科。研究方向:金融工程;朱鳴,(1998-),女,漢族,浙江省嘉興市人,本科。研究方向:金融工程;賈新明(1977-),女,滿族,遼寧省丹東市人,博士,副教授。研究方向:數字經濟。

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