韓國文，劉安坤

(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢 430072)

滬深股市周內(nèi)效應(yīng)再檢驗(yàn)

韓國文，劉安坤

(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢 430072)

運(yùn)用GARCH(1，1)，GARCH(1，1)-M和EGARCH(1，1)模型，對中國滬深兩市收益率進(jìn)行了收益率均值的周內(nèi)效應(yīng)和收益率波動(dòng)性的周內(nèi)效應(yīng)實(shí)證分析。同時(shí)對樣本區(qū)間進(jìn)行分段處理，以檢驗(yàn)自1996年起實(shí)行的漲跌停板制度對股市周內(nèi)效應(yīng)是否存在削弱作用。研究發(fā)現(xiàn)，中國股票市場在相應(yīng)的樣本區(qū)間存在顯著的周內(nèi)效應(yīng)，但是在不同區(qū)間周內(nèi)效應(yīng)的具體分布不盡相同。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，股票風(fēng)險(xiǎn)的增加能夠增大收益率，且收益率的波動(dòng)性存在杠桿效應(yīng)。

周內(nèi)效應(yīng);漲跌停板;風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià);杠桿效應(yīng)

一、文獻(xiàn)述評

周內(nèi)效應(yīng)指證券市場一周之內(nèi)各交易日收益率及其波動(dòng)性存在差異，具體分為“收益率周內(nèi)效應(yīng)”和“波動(dòng)性周內(nèi)效應(yīng)”。其中最常見的有周一效應(yīng)(周一收益率最小、但風(fēng)險(xiǎn)最大)、周五效應(yīng)(周五收益率最高、但風(fēng)險(xiǎn)最小)，此外也有周二效應(yīng)和周四效應(yīng)。研究周內(nèi)效應(yīng)，其理論意義在于合理評價(jià)股票市場的有效性和發(fā)展更為現(xiàn)實(shí)的資產(chǎn)定價(jià)模型，其現(xiàn)實(shí)意義在于指導(dǎo)證券市場的監(jiān)管和幫助投資者制定更為精確的投資策略。從Ferd C.Kelly首次發(fā)現(xiàn)周一收益率異常波動(dòng)的事實(shí)，對股票市場周內(nèi)效應(yīng)的研究就一直沒有間斷過。早期的研究如 Fama［1］，Cross［2］，F(xiàn)rench［3］，Keim［4］等都證實(shí)了美國股票市場上存在周內(nèi)效應(yīng)。20 世紀(jì)80年代中期，周內(nèi)效應(yīng)的研究范圍從股票市場延伸到債券和期貨等市場。Cornell［5］，Dyl和Moberly［6］的研究發(fā)現(xiàn)美國的股指期貨市場、政府債券市場都存在周內(nèi)效應(yīng)。Singleton和Wingender［7］對債務(wù)資本的收益率進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)債務(wù)資本周一收益率為負(fù)數(shù)，而且長期債務(wù)資本比短期債務(wù)資本具有更明顯的周內(nèi)效應(yīng)。Jaffe和Westerfield［8］研究了英國、日本、加拿大和澳大利亞股票市場的日收益率，結(jié)果顯示這些證券市場均存在周內(nèi)效應(yīng)，但是與美國股票市場不同，澳大利亞與日本周二的平均收益率最低，而美國的股票市場周一的平均收益率最低。Barone［9］發(fā)現(xiàn)意大利市場的周內(nèi)效應(yīng)與澳大利亞和日本相似。G.Kohers等［10］的研究發(fā)現(xiàn)因?yàn)槭袌鲂实牟粩嗵岣撸?0世紀(jì)80年代美國市場存在的周內(nèi)效應(yīng)在90年代和21世紀(jì)卻逐漸消失了，許多研究轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)型和新興市場經(jīng)濟(jì)國家。Choudhry發(fā)現(xiàn)在許多發(fā)展中國家如印度尼西亞、馬來西亞和泰國，其金融市場同樣存在周內(nèi)效應(yīng)。Richard［11］通過對東歐轉(zhuǎn)型和新興市場經(jīng)濟(jì)國家研究發(fā)現(xiàn)廣泛存在周內(nèi)效應(yīng)。

中國學(xué)者對周內(nèi)效應(yīng)的研究，在方法上經(jīng)歷了從簡單的平均值判斷到復(fù)雜的GARCH及非參數(shù)檢驗(yàn)的過程，在樣本上經(jīng)歷了從整個(gè)樣本區(qū)間的研究到分區(qū)間研究的過程。俞喬［12］，戴國強(qiáng)和陸蓉［13］，范鈦和張明善［14］的研究發(fā)現(xiàn)中國證券市場存在周內(nèi)效應(yīng)，并且滬市的周內(nèi)效應(yīng)更為明顯。劉彤［15］，田華、陸慶春［16］的研究表明上證市場存在“二五效應(yīng)”。周少甫和陳千里［17］應(yīng)用無條件波動(dòng)的修正Levene檢驗(yàn)和條件波動(dòng)的GARCH模型對上海股市的周內(nèi)效應(yīng)進(jìn)行研究，結(jié)果顯示上海股市存在顯著的周一高波動(dòng)現(xiàn)象。何興強(qiáng)［18］的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)上證綜合指數(shù)收益和波動(dòng)性都存在顯著的星期效應(yīng):周五平均收益最高，周一平均收益最低，周四波動(dòng)最大，周五波動(dòng)最小。李凌波、吳啟芳和汪壽陽［19］對中國開放式基金和封閉式基金的周內(nèi)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明，中國基金市場存在一定的日歷效應(yīng)。上海基金指數(shù)和大部分樣本開放式基金周一收益率相對更高，上半月的日收益率均值低于下半月的日收益率均值，這與股票市場的周內(nèi)效應(yīng)特點(diǎn)是不同的。崔婧等［20］、王如豐［21］的實(shí)證結(jié)果顯示，牛市和熊市中的周內(nèi)效應(yīng)存在著顯著差異，牛市時(shí)期表現(xiàn)出顯著正向的周一效應(yīng)，其收益率顯著高于其他四個(gè)交易日，周四的收益率低于其他四個(gè)交易日;而在熊市時(shí)期則同時(shí)存在著顯著為負(fù)的周一、周四效應(yīng)，以及正向的弱周二效應(yīng)。張晨曦、楊一文［22］運(yùn)用混合密度網(wǎng)絡(luò)法研究了股市流動(dòng)性的周內(nèi)效應(yīng)，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)滬深股市在一段時(shí)間中存在負(fù)的“星期五效應(yīng)”。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了研究樣本容量，采用1995年5月5日至2009年7月27日期間上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)日收益率為樣本，共計(jì)3 452個(gè)樣本，極大彌補(bǔ)了早期研究樣本容量不足的問題;并分區(qū)間研究中國漲跌停板制度的實(shí)施對收益率及其波動(dòng)性周末效應(yīng)的影響，采用條件異方差模型對時(shí)間序列的殘差進(jìn)行擬合，并且每一樣本區(qū)間均采用GARCH模型、GARCH-M模型和E-GARCH模型對其進(jìn)行檢驗(yàn)，后兩者分別就風(fēng)險(xiǎn)對收益率的影響和“好壞消息”對收益率影響進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

二、數(shù)據(jù)及分析方法

(一)數(shù)據(jù)及其描述性統(tǒng)計(jì)分析

鑒于1995年以前，中國股票市場的交易制度為T+0制度，從1995年開始實(shí)行T+1制度，而且1995年以前的市場規(guī)范性較差，因此我們選取1995年5月5日至2009年7月27日滬深兩市的股票價(jià)格作為研究樣本。1996年12月26日，中國開始實(shí)行漲跌板制度，因此我們在運(yùn)用模型識別法(即波動(dòng)率模型)時(shí)就全樣本、1995年5月5日至1996年12月25日和1996年12月26日至2009年7月27日進(jìn)行分析比較，檢驗(yàn)漲跌停板制度對周內(nèi)效應(yīng)的影響。因?yàn)槊枋鼋y(tǒng)計(jì)不涉及變量系數(shù)的顯著性分析，所以統(tǒng)計(jì)分析只對全樣本進(jìn)行比較(表1、表2)。本文數(shù)據(jù)來源于深圳國泰安信息技術(shù)開發(fā)有限公司的CSMAR數(shù)據(jù)庫，采用上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)的日收益率HR和SR作為研究對象，其中HR=lnPt-lnPt-1，SR同樣定義，Pt表示第t期指數(shù)收盤價(jià)格。

從表1可以看出，滬深兩市的股票收益率的分布有左偏且峰度遠(yuǎn)大于3，有尖峰胖尾特征，而且J-B統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于臨界值都說明了滬深兩市的股票日收益率非正態(tài)分布。

表1 滬深兩市日收益率全樣本描述性統(tǒng)計(jì)

表2 滬深兩市周一到周五描述性統(tǒng)計(jì)

在表2中，(1)從均值看，兩市具有相似性，兩個(gè)市場中周二與周四的平均值都為負(fù)，且周二的日均收益率一周最低;周一、周三和周五的平均值都為正，周三為最高，周五次高，兩者相差不大。因此就收益率的均值看，滬深兩市的確存在著劉彤的“二五效應(yīng)”，只是周三收益率更高。(2)從標(biāo)準(zhǔn)差分析，即從日均收益率的波動(dòng)性看，兩市的最大標(biāo)準(zhǔn)差均出現(xiàn)在周一，說明經(jīng)過三天的信息量集中反映在周一，導(dǎo)致其波動(dòng)性最大，這也與國際股票市場的“周一效應(yīng)”相符。(3)需要注意的是，兩市中周三的平均收益率是最大的，而標(biāo)準(zhǔn)差是最小的，這與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)理論不符合，需要進(jìn)一步探討。(4)從偏度、峰度和J-B統(tǒng)計(jì)量看，兩市的股票平均收益率都呈非正態(tài)分布，因?yàn)榉宥却笥?，J-B統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值。結(jié)合滬市和深市的收益率與標(biāo)準(zhǔn)差圖形(圖1、2)可以有更直觀的認(rèn)識。

圖1 滬市交易日收益率與標(biāo)準(zhǔn)差關(guān)系圖

圖2 深市交易日收益率與標(biāo)準(zhǔn)差關(guān)系圖

但是，描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果推導(dǎo)出的結(jié)論并不一定可靠，其結(jié)論不具有一般性，必須進(jìn)行嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)與計(jì)量檢驗(yàn)，才能說明收益率與波動(dòng)性的顯著性。

(二)研究模型及方法

目前，對于股票市場周內(nèi)效應(yīng)的主流研究方法主要包括模型識別法、非參數(shù)檢驗(yàn)法。本文主要采用前一種方法對滬深兩市的股票收益率進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。整個(gè)檢驗(yàn)過程通過EVIEWS6.0實(shí)現(xiàn)，主要步驟如下:(1)對股票收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，通過單位根檢驗(yàn)(ADF)實(shí)現(xiàn)。(2)用股票收益率HR或者SR對虛擬變量周內(nèi)交易日(i=2，3，4，5)進(jìn)行OLS回歸，含常數(shù)項(xiàng);首先對回歸的殘差進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)，以判斷收益率是否存在自相關(guān)性，若存在自相關(guān)性，同時(shí)要確定自相關(guān)階數(shù)，并進(jìn)行修正。(3)對步驟2的回歸方程的殘差，進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，以確定是否存在條件異方差性。(4)如果步驟3驗(yàn)證模型存在條件異方差，就要分別建立GARCH、GARCH-M和EGARCH模型檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)對收益率的影響是否顯著和正面信息與反面信息對收益率變化的影響是否對稱，最終通過AIC準(zhǔn)則和SIC準(zhǔn)則選擇最優(yōu)的模型。(5)實(shí)證分析結(jié)果陳述。

ARCH和GARCH模型都屬于波動(dòng)率模型，是對一般回歸模型的方差進(jìn)行擬合。在金融市場上，金融資產(chǎn)收益率的波動(dòng)率(用條件方差反映)往往具有以下特征:波動(dòng)率存在聚類性(volatility clustering)，即大的變化之后是大的變化，小的變化之后是小的變化;波動(dòng)率不趨于無窮，在一定范圍內(nèi)變化;波動(dòng)率具有杠桿效應(yīng)，研究表明當(dāng)股票價(jià)格下跌時(shí)，收益率的波動(dòng)率變大，即壞消息帶來了更大的波動(dòng)性，這表現(xiàn)為波動(dòng)率變化的非對稱性。這些波動(dòng)率的變化特征表現(xiàn)為條件異方差，由此產(chǎn)生了條件異方差模型(ARCH)。

Bollerslev對ARCH模型進(jìn)行了推廣，提出了廣義自回歸條件異方差模型，即GARCH模型。GARCH只是ARCH的延伸，如果說ARCH是關(guān)于條件方差的自回歸模型，那么GARCH就是條件方差的自回歸平滑(ARMA)模型。本文將運(yùn)用GARCH(1，1)-M和EGARCH(1，1)模型，分別是均值方程和條件異方差方程，在此給出兩者的表達(dá)式及檢驗(yàn)指標(biāo)。

GARCH(1，1)-M的均值方程:

其中關(guān)鍵系數(shù)為ξt，若ξt為正且顯著，表明收益率風(fēng)險(xiǎn)自身(方差)能夠增加收益率，即滿足風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)定理;若ξt不顯著，則不存在風(fēng)險(xiǎn)增加收益的效果。

EGARCH(1，1)的條件方差方程:

其中關(guān)鍵檢驗(yàn)系數(shù)為c(8)，若c(8)＞0，則說明市場中正面消息對股票收益率波動(dòng)性帶來的影響大于負(fù)面消息帶來的影響，股票市場中存在波動(dòng)率杠桿效應(yīng);若c(8)＜0，則結(jié)論相反。

根據(jù)平均收益率的變化情況，我們可知其波動(dòng)率存在聚集性，同時(shí)與GARCH模型相結(jié)合，我們建立如下模型，其中R為HR或SR。

均值方程:

條件方差方程:

vt獨(dú)立同分布白噪聲過程，并且E(vt)=0，Var(vt)=1。

根據(jù)虛擬變量選擇規(guī)則，一般選擇m-1個(gè)虛擬變量，以避免進(jìn)入“虛擬變量陷阱”。虛擬變量含義為，以TUE為例，當(dāng)t是為周二時(shí)TUE=1，其他情況等于0。其余同樣定義。需要注意的是，在方程中當(dāng)所有虛擬變量都為0時(shí)，常數(shù)項(xiàng)為周一(MONDAY)的系數(shù)，而其他虛擬變量的系數(shù)須加上常數(shù)項(xiàng)后才為其自身對平均收益率的影響程度。

三、實(shí)證分析與結(jié)果檢驗(yàn)

(一)收益率均值周內(nèi)效應(yīng)檢驗(yàn)

對滬市、深市股票收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 滬市、深市股票收益率平穩(wěn)性檢驗(yàn)

通過ADF檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)量絕對值大于1%和5%的臨界值，同時(shí)其相伴概率小于0.01，因此拒絕零假設(shè)(序列存在單位根)，接受備擇假設(shè)。因此滬市和深市的股票收益率均不存在單位根，因此其時(shí)間序列是平穩(wěn)的，可以用最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)。

根據(jù)前述均值方程Rt=c+λtTUE+λwWED+λthTHU+λFFRI+ε，進(jìn)行最小二乘法回歸(OLS)。分別對滬深兩市全樣本、1995年5月5日至1996年12月25日和1996年12月26日至2009年7月27日進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表4。

表4 最小二乘法的估計(jì)結(jié)果

從OLS結(jié)果來看，(1)在全樣本區(qū)間，滬深兩市周內(nèi)交易日的系數(shù)呈現(xiàn)不顯著的特征，深市的一階自回歸系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)，說明深市上期的收益率會(huì)明顯影響下期的日均收益率;(2)在1995-1996年區(qū)間，滬市的收益率序列存在一階自相關(guān)，深市在周二的收益率為周內(nèi)最低，并且顯著為負(fù)，周一的系數(shù)同樣顯著，但是為正，因此本區(qū)間收益率存在周二效應(yīng);(3)1996-2009年區(qū)間內(nèi)，類似全樣本區(qū)間，只有深市存在一階自相關(guān)，其他均不顯著。造成系數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn)的原因很可能是回歸方程的殘差存在條件異方差，導(dǎo)致假設(shè)檢驗(yàn)失效。下面進(jìn)行收益率的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。

對步驟2的回歸殘差進(jìn)行ARCH效應(yīng)的Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和ARCH-LM檢驗(yàn)，結(jié)果見表5。為確保檢驗(yàn)的有效性，階數(shù)取12。

表5 ARCH效應(yīng)的Q統(tǒng)計(jì)量和LM 檢驗(yàn)

通過ARCH效應(yīng)的Q統(tǒng)計(jì)量和LM檢驗(yàn)可以看出，統(tǒng)計(jì)量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值，而且兩者相伴概率也均說明滬深兩市的股票收益率存在明顯的ARCH效應(yīng)，有必要建立ARCH模型。

本文對全樣本區(qū)間、1995-1996年區(qū)間和1996-2009年樣本區(qū)間的股票收益率分別建立了GARCH(1，1)、GARCH-M(1，1)和 EGARCH(1，1)模型，從 AIC 和 SIC 準(zhǔn)則、R-adjusted 等檢驗(yàn)準(zhǔn)則出發(fā)，選擇各自最合適的模型進(jìn)行分析。分析將按照時(shí)間區(qū)間對滬深兩市的收益率模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

對于全樣本區(qū)間，滬市和深市的三個(gè)模型的AIC準(zhǔn)則量見表6。

表6 全樣本期間三個(gè)模型的AIC準(zhǔn)則量

表6說明對于滬市和深市在全樣本區(qū)間都是GARCH(1，1)-M的AIC準(zhǔn)則最小，因此我們又綜合考慮了R-adjusted和SIC準(zhǔn)則，在全樣本區(qū)間兩市均選擇GARCH(1，1)-M模型。其實(shí)證分析結(jié)果見表7。

表7 全樣本區(qū)間GARCH估計(jì)結(jié)果

在全樣本區(qū)間，滬市在周四的系數(shù)顯著為負(fù)，且為一周的次低水平，最低出現(xiàn)在周二但是不顯著，因此滬市的收益率均值并未表現(xiàn)出與前述文獻(xiàn)相符的周內(nèi)效應(yīng)，但是其ht的系數(shù)ξt在10%顯著性水平下，顯著為正，說明滬市股票市場收益率自身的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)帶來相應(yīng)較大的收益率，與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)理論相符;深市則表現(xiàn)出典型的周內(nèi)效應(yīng)，即周一的系數(shù)顯著為負(fù)，周五的系數(shù)顯著為正，雖然均不是周內(nèi)收益率的最低和最高值，但是其他交易日的系數(shù)均不顯著，因此在5%的顯著性水平下，深市在全樣本期間是存在周內(nèi)效應(yīng)的，并且與Cross和Frank的周內(nèi)效應(yīng)分布特征相符合。

滬市在全樣本區(qū)間并未顯示顯著的周內(nèi)效應(yīng)，這可能反映了上海股市消息的平衡性，另一方面也預(yù)示著兩個(gè)股票市場在信息的吸收、消化上存在著差異，或者表明所用的模型并沒有能夠很好地反映出上海股市報(bào)酬所隱含的內(nèi)在特性，因此有必要進(jìn)一步探討。

我們對所有的周一進(jìn)行細(xì)化，并定義為M1、M2、M3、M4和M5，分別表示每月的第一個(gè)周一、第二個(gè)周一、第三個(gè)周一、第四個(gè)周一和第五個(gè)周一。在原模型中加入這五個(gè)變量，以期發(fā)現(xiàn)滬市股票市場的內(nèi)在規(guī)律性。三個(gè)模型中，GARCH(1，1)更好地反映了其規(guī)律。但是EGARCH中c(8)=-0.021 168，并且顯著，說明滬市負(fù)面消息對收益波動(dòng)率的影響大于正面消息帶來的影響。GARCH(1，1)的估計(jì)結(jié)果見表8。

表8 GARCH(1，1)的估計(jì)結(jié)果

鑒于滬市股票收益率在全樣本區(qū)間的特殊性，在此將其均值方程與條件方差方程一并討論。從均值方程來看，平均收益率在M5時(shí)顯著為負(fù)，并低于其他交易日的收益率，周三和周五的系數(shù)均顯著為正，并且周三大于周五，因此滬市的收益率特點(diǎn)是:在第五個(gè)周一具有最低周內(nèi)收益率，在周三具有最高收益率，可以稱為“一三效應(yīng)”;從條件方差方程看，除去第三個(gè)周一不顯著外，其他交易日的系數(shù)均顯著，其中最高波動(dòng)率出現(xiàn)在每月的第一個(gè)周一，其系數(shù)顯著正，說明每月的第一個(gè)周一可能由于月末的積累信息對月初開始的股票價(jià)格造成波動(dòng)。最低波動(dòng)率出現(xiàn)在周二并且其系數(shù)顯著為負(fù)。

鑒于1996年12月26日開始實(shí)行漲跌停板制度，我們將全部樣本分為1995年5月5日至1996年12月25日和1996年12月26日至2009年7月29日兩個(gè)區(qū)間，在此對其周內(nèi)效應(yīng)的變化進(jìn)行對比分析。兩個(gè)區(qū)間中 GARCH(1，1)、GARCH-M(1，1)和 EGARCH(1，1)模型的 AIC 準(zhǔn)則量見表9。

表9 分階段區(qū)間模型AIC準(zhǔn)則量

由以上AIC判定并結(jié)合可決系數(shù)和SIC準(zhǔn)則，在1995-1996年區(qū)間滬市選擇EGARCH(1，1)模型，深市選擇GARCH-M(1，1)模型;在1996-2009年區(qū)間，滬市選擇GARCH-M(1，1)模型，深市選擇EGARCH(1，1)模型。其均值方程的估計(jì)結(jié)果見表10。

表10 滬深兩市分區(qū)間實(shí)證檢驗(yàn)

1995-1996年期間，滬市通過EGARCH(1，1)分析，均值沒有表現(xiàn)出顯著的周內(nèi)效應(yīng)，深市則表現(xiàn)出顯著的周五效應(yīng)，周五的系數(shù)為正，而且通過5%顯著性水平下的檢驗(yàn)。h■t的系數(shù)大于0，且在10%的顯著性水平下通過，表明深市在這一期間隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加，股票的收益率隨之增加。1996-2009年期間，滬市周一的收益率顯著為負(fù)，在5%顯著性水平下，滬市顯示出顯著的周一效應(yīng)，且收益率波動(dòng)性的增加能夠顯著增加平均收益率。而深市通過EGARCH(1，1)檢驗(yàn)，在周一的系數(shù)顯著為負(fù)，表現(xiàn)出顯著的周一效應(yīng)。

由此對比分析看出，1995-1996年間，滬市沒有明顯周內(nèi)效應(yīng)，而到1996-2009年間，具有了明顯的周一效應(yīng);深市從具有周五效應(yīng)轉(zhuǎn)至其后的周一效應(yīng)。而且在1996-2009年間，滬市和深市均表現(xiàn)出顯著的周一效應(yīng)。這一結(jié)論與馬丹的漲跌停板制度削弱了周內(nèi)效應(yīng)的結(jié)論不一致。漲跌板停制度并未對股票市場的有效性有顯著的效果。

(二)收益率波動(dòng)性周內(nèi)效應(yīng)檢驗(yàn)

股票市場的周內(nèi)效應(yīng)不僅表現(xiàn)在收益率均值隨著交易日的變化而改變，同時(shí)也表現(xiàn)在收益率的波動(dòng)性上，即其條件方差隨著各交易日的不同而各異。我們通過構(gòu)造條件方差方程進(jìn)行波動(dòng)率的實(shí)證分析。

而各個(gè)時(shí)期模型的選擇與上述的AIC準(zhǔn)則應(yīng)該一致，以保持均值方程與方差方程的一致。其分析結(jié)果見表11和表12。

表11 GARCH-M方差方程分析

表12 EGARCH(1，1)方差方程分析

如前所述在全樣本區(qū)間，滬深兩市通過GARCH(1，1)-M模型檢驗(yàn)，滬市周五的系數(shù)顯著為正，說明周五的報(bào)酬波動(dòng)性大于其他交易日;深市則表現(xiàn)出周一顯著為正，說明從1995-2009年期間，股市報(bào)酬波動(dòng)率都有周一效應(yīng)發(fā)生，但是具體波動(dòng)性的時(shí)間段表現(xiàn)不一致，可能是風(fēng)險(xiǎn)傳遞機(jī)制的差異造成。

在1995-1996年期間，運(yùn)用EGARCH(1，1)對滬市進(jìn)行檢驗(yàn)，如前所述，若c(8)＜0且顯著，則表明股票市場負(fù)面消息的影響大于正面消息，而滬市在這一期間c(8)＜0，且通過了5%顯著性水平的檢驗(yàn)，周一、周二和周五的系數(shù)均顯著，后兩者為負(fù)，而周五的波動(dòng)率波動(dòng)性表現(xiàn)為周內(nèi)最小，這與前述的波動(dòng)率周五效應(yīng)是相符的。深市在周三周四和周五均通過顯著性檢驗(yàn)，而且最低的波動(dòng)率出現(xiàn)在周三。

在1996-2009年期間，運(yùn)用GARCH(1，1)-M對滬市進(jìn)行檢驗(yàn)，整個(gè)周內(nèi)交易日都通過了5%顯著性水平下的檢驗(yàn)，且周二表現(xiàn)出最低的波動(dòng)率水平，但是周五與其相差不大同時(shí)也顯著為負(fù)，因此可以認(rèn)為存在弱的周五效應(yīng);運(yùn)用EGARCH(1，1)對深市進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，c(8)＜0且顯著，表明深市股票收益波動(dòng)性存在杠桿效應(yīng)。而周二至周五的波動(dòng)率也顯著為負(fù)，且在周二達(dá)到最低水平，這與滬市的波動(dòng)率水平相符，表明1996-2009年期間，股票市場的波動(dòng)率周內(nèi)效應(yīng)，具體表現(xiàn)為周二效應(yīng)。

與均值方正周內(nèi)效應(yīng)的結(jié)果相似，通過比較分析認(rèn)為，漲跌停板制度削弱股票市場波動(dòng)率的周內(nèi)效應(yīng)同樣不顯著，2006年后股票市場的有效性仍未有很大提高。而整個(gè)樣本區(qū)間，滬深股票市場的報(bào)酬波動(dòng)率同樣具有顯著的周內(nèi)效應(yīng)。

四、結(jié)論

通過以上實(shí)證檢驗(yàn)和分析，我們發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論:(1)在全樣本區(qū)間，就均值方程而言，深證市場存在顯著的周內(nèi)效應(yīng)，周一的收益率為一周最低，而周五的收益率為一周內(nèi)最高，與前述文獻(xiàn)的周內(nèi)效應(yīng)概念相符;而滬市的周一和周三的收益率分別顯著地為周內(nèi)最低和最高，表明滬市同樣存在周內(nèi)效應(yīng)，只是其具體分布與前述分布有所差異。而從條件方差看，滬市和深市的收益率波動(dòng)性也具有明顯的周內(nèi)效應(yīng)，但是分別出現(xiàn)在周五和周一。(2)從分段區(qū)間的比較發(fā)現(xiàn)，漲跌停板制度對于股票收益率均值的周內(nèi)效應(yīng)及其波動(dòng)率的周內(nèi)效應(yīng)均表現(xiàn)出明顯的削弱作用。(3)本文運(yùn)用GARCH(1，1)-M模型對股票市場風(fēng)險(xiǎn)(波動(dòng)性)對于其收益率的影響進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在深市的全樣本區(qū)間和1995-1996年區(qū)間、滬市1996-2009年區(qū)間，隨著股票自身風(fēng)險(xiǎn)的增加其收益率也顯著地增加，這與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)理論是相符的。(4)本文還運(yùn)用EGARCH(1，1)模型對滬深兩市股票波動(dòng)率的杠桿效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證，發(fā)現(xiàn)在滬市的全樣本區(qū)間和1995-1996年區(qū)間、深市的1996-2009年區(qū)間，負(fù)面信息對股票收益率波動(dòng)性的影響大于正面信息帶來的影響，也說明在這些區(qū)間上，波動(dòng)率杠桿效應(yīng)的存在。由以上結(jié)論，可以看出中國股票市場的周內(nèi)效應(yīng)是較為明顯的，主要是因?yàn)橹袊墒袎南⒃谥苣┑街芤怀霈F(xiàn)的頻率較高，而好消息均勻分布在一周之內(nèi)，加上中國股市投機(jī)氣氛濃厚和多年形成的“政策依賴癥”，短線炒作者在周末博利好消息推高周五的股價(jià)，造成周五的高收益率。而在下周一，無論是猜中利好消息而獲利，還是出現(xiàn)利空而虧損或消息真空，短線投資者都會(huì)拋出股票，從而造成周一的低收益率。另外投資者的情緒也會(huì)對周內(nèi)效應(yīng)產(chǎn)生影響。總之，市場的有效性還有待進(jìn)一步提高，而這些需要交易制度進(jìn)一步規(guī)范，信息發(fā)布進(jìn)一步公開。

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Empirical Research on Week Effect of Stock Returns in China

HAN Guowen，LIU Ankun
(School of Economics and Management，Wuhan University，Wuhan 430072，P.R.China)

The week effect is one of the anomalies in financial markets，which means that the returns on different trading day are different and statistically significant.Week effect includes the weekday effects on average stock returns and its volatility.This paper applies GARCH(1，1)， GARCH(1，1)-M and EGARCH(1，1)models to the Shanghai and Shenzhen's stock returns.Meanwhile，time interval was made to analyze whether price limits implemented since 1996 weakens the week effects.Study finds that in China's stock market in the corresponding sample interval，the significant week effect exists， while the specific distribution of week effects is different from each other.Moreover，the yield increases with the volatility and the leverage effect of yield volatility exists.

week effect;price limits;risk premiums;leverage effect

F830.91

A

1008-5831(2014)03-0033-09

10.11835/j.issn.1008-5831.2014.03.005

2013-03-20

教育部規(guī)劃基金(10YJAZH024);教育部和國家人事部留學(xué)回國人員基金(第36批);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金

韓國文(1968-)男，甘肅慶陽人，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院金融學(xué)教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，主要從事金融市場研究。

(責(zé)任編輯 傅旭東)