中国股市日历效应研究――基于随机优势的方法

1中国股市日历效应研究——基于随机优势的方法2组员：陈宇07105020222李颖07105020224印瑶07105020225郭丽娜07105020218徐瑞彤07105020223张莉07105020217沈阳07105020226彭博071050202203摘要：本文以上证综指1993-2008年的数据为基础，运用随机优势理论对中国股市中存在的日历效应进行了实证检验和分析。结果表明，中国股市存在周末效应，一周内最高日收益率出现在周五，最低日收益率出现在周一。其次，中国股市存在月初效应，月内第一周的平均收益比月内其他周的平均收益高。本文还发现中国股市存在的相对较弱的“二月效应”，上海证券交易所二月份的平均收益大于其他月份。关键词：中国股市日历效应随机优势CalendarEffectinChina’sStockMarket:AStochasticDominanceApproachAbstract:ThispapergivesempiricalanalysisandtestforcalendaranomaliesinChina’sstockmarketusingShanghaiStockCompositeIndexduring1993and2008withastochasticdominanceapproach.Wefindthatthereexiststurn-of-the-weekeffectandrelativelynotrobustweekendandFebruaryeffectinChina’sstockmarket.Keywords：China’sstockmarket;calendaranomalies;stochasticdominance;mean-variance;efficientset4目录：一．导论二．文献回顾三．基本概念四．数据来源和研究方法五．实证检验结果六．有效集分析七．结论5一、导论随着我国将在2007年年内推出股指期货交易，指数期货的相关研究正在成为理论界和实务界面对的课题。以前，学者对指数期货的研究都集中于美、欧、日、韩以及我国港台地区的市场，针对国内首只金融期货——沪深300指数期货的实证分析严重不足，对其标的指数运行特征的研究也部分受限于沪深300指数发布时间较晚而相对匮乏。但作为重要的市场异常现象之一的日历效应，代表着市场呈现某种规律性变动，这对投资者投机、套利和规避风险有着重要的参考意义。行为金融学中关于“日历效应”的研究是一个非常重要的领域，1970年代中期后引起了金融学界的关注，并出现了大量的理论和实证研究，包括对美国等主要成熟股市以及其他新兴市场，以及对于现象的解释。在西方发达国家的股票市场和新兴市场均被发现存在着日历效应，表明股市的弱式有效性遭到一定程度的质疑。Fama（1965）提出有效市场假说（EMH），认为市场对信息的反应是即时的，没有人可以利用这些公开信息长期、持续地获取高于市场风险调整后的收益，也就是说，没有人可以“战胜市场”。然而，行为金融学的诞生正是建立在大量实证和日常观察的基础上，发现金融市场上许多的异常现象，而传统金融学说无法做出完美解释。日历效应正是其中一种著名的异常收益的现象，它包括季节效应、月份效应、星期效应和假日效应等。虽然许多文献都已经证实了在全球各大市场上均存在着日历效应，但由于样本数据的差异和检验方法的区别，其结论并未达成一致。近年来，由于中国经济的迅速崛起和资本市场的逐步开放，对中国股票市场月份效应的研究也不断出现。然而，这些研究成果均存在样本时间较短、检验方法存在弊端等问题，使得结论的可靠性不足。为克服上述缺陷，本文试运用不确定性条件下的投资决策手段——随机优势法（StochasticDominance），基于上海证券交易所1993~2008年的样本数据对日历效应进行重新检验。同时，为了作为对比，我们也加入均值—方差模型的分析结果，使得结论更具可信度。本文余下部分的结构安排如下：（二）对过去研究文献的回顾和检验方法的评述。（三）阐述数据来源和研究方法。（四）提供实证检验结果。（五）进行有效集分析。（六）总结全文。引言“日历效应”是金融市场微观结构理论研究中重要的发现.早在1985年,McInish和Wood利用分钟数据发现日内的波动率都是开盘与收盘时高,中间低,即通常所说的波动率的日内“U”型模式[1];Admati与Pfleiderer,Brock与Kleidon各自给出了日内“U”型模式的理论解释[2—3],Hedvall对他们的解释进行了比较[4];另外,Andersen和Bollerslev研究了“日历效应”与波动持续性之间的关系[5];Andersen和Bollerslev系统地分析了“日历效应”,并解释了它产生的原因,并研究了德国马克对美元的汇率数据的“日历效应”[6].但是,金融市场微观结构理论还只是从定量的角度研究“日历效应”,为了对金融市场有更深刻地理解,需要从定量的角度去研究“日历效应”.由于“日历效应”本质上是一种非线性关系,所以本文提出用小波神经网络(WaveletNeuralNetwork,简称WNN)来定量刻画高频数据“日历效应”.Pati和Krishnaprasad最早提出了离散仿射小波网络模型[7].Szu提出连续小波变换的两种自适应小波神经网络模型[8]:一种用于信号表示,偏重于函数逼近;另一种偏重于选取合适的小波作特征提取.Baskshi和Stephanopolous采用正交小波函数作为神经元的激活函数,提出了正交多分辨小波神经网络[9].ZhangJun选用正交且具有紧支特性的尺度函数对函数逼近[10].高协平和张钹针提出一种小波区间网络模型[11—12].本文下面的研究是这样安排的:第1节详细讨论了“日历效应”的概念,并提出使用的小波神经网络(WNN)模型来定量地刻画“日历效应”;第2节在上证指数高频数据的基础上,利用小波神经网络(WNN)模型对上海股票市场的“日历效应”进行估计;第3节是结语部分,对本文研究作了总结,对未来6的研究作了展望。证券的流动性是指证券的变现能力。从证券流动性的概念来看，其本质是指在现在价位不变的情况下或在价位波动较小的情况下，能够卖出证券的数量或金额，如果能够卖出的数量或金融较大则该证券的流动性较好。从另外一个角度来看，流动性还指在现在价位不变或在价位波动较小的情况下，能够买入证券的数量或金额，这也是证券市场比较普遍存在的流动性问题。个人投资者对流动性的要求较低，而机构投资者则异常关注流动性的风险问题。如封闭式基金分红、开放式基金面临巨额赎回时都会遇到资产变现的问题，尤其是后者。中国股票市场波动性较大，在市场上涨时，基金管理者希望提高仓位来获取股市上扬带来的收益；但市场下跌时经常出现交易量急剧减少的情况，如果这时出现较大数额的基金赎回申请，基金需要进行仓位调整，这就涉及到资产的变现问题，基金面临的流动性风险将最终影响单位资产净值。近期开放式基金扩容速度不断加快，前期市场讨论的封闭式基金转开放的问题也已经浮出水面，基金银丰契约中规定1年后由封闭转开放，届时封闭转开放将会成为市场趋势，这也对目前封闭式基金投资运作中的仓位控制提出了更高的要求。相应的流动性风险研究、测度就成为各基金管理公司进行风险管理的首要问题。另外，固定受益证券如国债、企业债相对于股票而言，市场的流动性较低，因此基金在买卖国债、企业债时，较难获得合理的价格或者要付出更高的费用。二、文献回顾（一）周日历效应周日历效应是指一周中某一个交易日金融市场的平均收益或平均波动水平明显不同于其余交易日。周日历效应的研究始于Osborne(1962)和Cross(1973)的研究。从20世纪80年代至今,金融市场的周日历效应得到了广泛的研究。现有实证文献主要集中在研究股票市场周日历效应上,对期货市场周日历效应的研究相对来说比较匮乏。国外研究主要包括:Chiang和Tapley(1983),Cornell(1985)对商品期货和指数期货价格收益,Dyl和Maberly(1986)对指数期货非交易期价格收益,及Gay和Brian对美国商品研究局发布的长达29年的期货价格指数周日历效应的研究。国内仅见于华仁海(2002,2004),徐建刚和唐国兴(2006)以及郭彦峰等(2008)的论述。我国从1990年的第一只粮食期货开始,到目前的年交易总额达到70万亿,期货经历了蓬勃发展的历程,其市场规模逐渐扩大,在经济中的重要性日渐突出。本文通过实证分析,对我国期货市场收益率及其波动周日历效应进行研究,得出期货市场的收益率和波动均存在一定的周日历效应,收益率的周日历效应要强于波动的周日历效应等结论。（二）一月效应“一月效应”是指证券市场在一月份的平均收益率比其他月份的平均收益率要高，且在统计上显著。关于“一月效应”的研究开始于美国股市。Rozeff、Kinney（1976）对1904—1974年间纽约股票交易所股指进行验证，发现一月的收益率明显高于其他11个月。Gultekin(1983)对17个国家1970—1979年间的股市进行研究，发现其中很多国家存在“一月效应”，因而是一种普遍现象。随后Berges、McConnell和Schlarbaum（1984）发现加拿大股市也存在着显著的“一月效应”。同样在亚太地区新型市场的日历效应研究也逐步展开。Kato、Schallheim（1985）发现日本股市存在“一月效应”。Nassir、Mohammad（1987）和Pang（1988）对亚洲新兴市场的研究支持在马来西亚和香港股市存在“一月效应”。Aggarwal、Rivoli（1989）对香港、新加坡、马来西亚和菲律宾这四个新兴股市的月份效应进行了检验，发现除菲律宾外，在其余三个市场上，一月的收益明显高于其他月份。Ho（1990）发现6个亚洲新兴股市具有一月效应，但Chueng、Coutts（1999）则并没有找到香港股市存在一月效应的证据。针对“一月效应”，学者提出了许多解释，其中两个假说引起了广泛注意，即“避税售卖假说”和“窗口修饰假说”。但是，这两种假说也面临许多证据的挑战。如Jones、Pearce和Wilson（1987）将Rozeff、Kinney（1976）的检验数据扩展到1871年，发现一月效应早在收入税发生作用之前就已经存在了。Brown、Keim、Kleidon、Marsh（1983）采用澳大利亚股7票收益的数据，对“避税售卖假说”进行了检验，其结果表面：这个假说在澳大利亚市场上并不成立。Berges、McConnell和Schlarbaum（1984）也证明加拿大股市在1972年征收资本所得税之前就存在一月效应。对于中国股市日历效应的检验，出现了一系列的相关研究。刘鹏（2004）采用上证综指和深证成指1993—2004收盘数据进行GARCH和Granger检验，发现中国股市的“一月效应”并不显著，而存在显著为负的“十二月效应”。其次，中国股市一月的收益率和十二月的收益率不存在显著的互相解释关系。徐炜等（2005）以沪深两市开业至2004年5月31日的日收盘价为样本，得出的结论是从长期看中国股市一月份效应明显存在，而滚动样本法所使用的短期数据样本检验出的结果却并不显著，说明股市一月份效应与样本的选择有较大关系。中国股市存在显著为负的“十二月效应”，但该现象近年来正逐步消失。何晓光等（2006）以上证、深证综指1997.1—2003.6为样本区间进行计算，发现中国股市三月及一月存在显著为正的收益率，而七月、九月则表现出显著为负的收益率。（三）月初效应“月初效应”指证券市场在一个月中的头几个交易日的平均收益率比同月其它交易日的平均收益率要高得多，且在统计上显著为正。Ariel（1987）对1963—1981年间的美国股市进行研究，将每个月分为两部分：第一部分是从前一个月的最后一个交易日到本交易月的第九个交易日，第二部分为本月的剩余交易日。然后，他将这两部分的累计收益率进行比较，实证结果发现正的收益率仅来自于每