彭愛群

(安徽工商職業(yè)學(xué)院 會(huì)計(jì)系，安徽 合肥 231100)

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中國股票市場的月份效應(yīng)研究

彭愛群

(安徽工商職業(yè)學(xué)院 會(huì)計(jì)系，安徽 合肥 231100)

摘要：選取1990年12月19日至2015年9月30日間上證綜指的日收盤價(jià)和1991年4月3日至2015年9月30日深證成指的日收盤價(jià)作為樣本數(shù)據(jù).運(yùn)用均值—方差等描述性統(tǒng)計(jì)和GARCH模型對我國股票市場的月份效益進(jìn)行定量分析，結(jié)果得出上證交易市場存在收益率為正的“二月效應(yīng)”與收益率為負(fù)的“七月效應(yīng)”，深圳交易市場存在收益為正的“二月效應(yīng)”.

關(guān)鍵詞：股票市場；月份效益；GARCH檢驗(yàn)

1文獻(xiàn)綜述

沈冰等通過建立GARCH(1，1)模型，發(fā)現(xiàn)上海證券市場存在“四月效應(yīng)”和“十二月效應(yīng)”，深圳證券市場存在“二月效應(yīng)”和“十二月效應(yīng)”[1].江州等以1995年至2007年中國股票市場數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，通過建立相關(guān)變量間的GARCH模型，實(shí)證結(jié)果顯示中國股市在1月份表現(xiàn)出較高的收益率，在6月份表現(xiàn)出較低的收益率[2].范辛亭等選取1995年1月至2004年12月作為樣本期，通過對樣本數(shù)據(jù)的簡單描述性統(tǒng)計(jì)及虛擬變量回歸分析，得出我國股市存在3月份平均收益率高于其他月份，12月份收益率低于其他月份[3].謝玉磊以1997年1月1日至2010年3月31日期間上證綜合指數(shù)收盤價(jià)為樣本數(shù)據(jù)，利用GARCH模型對樣本進(jìn)行回歸分析認(rèn)為上海股票市場存在西方發(fā)達(dá)國家股票市場普遍存在的“一月效應(yīng)”[4].劉洪利用GARCH模型分析得出深圳A股市場和深圳B股市場存在顯著的2月小盤股正收益，并且上半年的收益高于下半年收益率[5].

2月份效應(yīng)實(shí)證研究的數(shù)據(jù)來源及簡單描述性統(tǒng)計(jì)

2.1樣本數(shù)據(jù)來源與處理

2.1.1數(shù)據(jù)來源

選取上證綜指1990年12月19日至2015年9月30日6 064個(gè)交易日收盤價(jià)，深證成指1991年4月3日至2015年9月30日6 017個(gè)交易日收盤價(jià)為樣本數(shù)據(jù)，上述數(shù)據(jù)均來自于大智慧股票分析軟件.

2.1.2數(shù)據(jù)處理

本文從滬深兩市的按月份分類的日平均收益率出發(fā)，驗(yàn)證我國股市的月份效應(yīng)，采用簡單收益率形式計(jì)算每個(gè)交易日的收益率

(1)

其中，Rt為第t個(gè)交易日的簡單收益率，Indext為第t個(gè)交易日的指數(shù)收盤價(jià)，Indext-1為第t-1個(gè)交易日的指數(shù)收盤價(jià).

2.2簡單描述性統(tǒng)計(jì)

2.2.1簡單描述性統(tǒng)計(jì)方法

按照樣本數(shù)據(jù)所在月份進(jìn)行分組，共計(jì)12組，再以各組為單位計(jì)算各個(gè)月份的日均收益率、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、樣本個(gè)數(shù)等基本統(tǒng)計(jì)量.通過簡單描述性統(tǒng)計(jì)，可以初步判斷各個(gè)月份股指的收益情況，初步猜測我國股票市場月份效應(yīng)的表現(xiàn)形式.數(shù)據(jù)處采用Eviews 6.0.

2.2.2簡單描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表1給出了1990年12月19日至2015年9月30日間上證綜指各月份內(nèi)日均收益率數(shù)據(jù).從數(shù)據(jù)可以看出，在樣本期內(nèi)，上證綜指上半年除6月份外，各個(gè)月份日均收益率均為正值，其中2月份日均收益率在全年最高，為0.002 282；下半年走勢弱于上半年，其中7月份日均收益率最低，為-0.000 711.以此為依據(jù)推測上海股票市場可能存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”和日均收益率為負(fù)的“七月效應(yīng)”.

表1　上證綜指日均收益率的簡單描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2給出了1991年4月3日至2015年9月30日深證成指各月份內(nèi)日均收益的簡單描述性統(tǒng)計(jì).從數(shù)據(jù)可以看出，深證成指上半年中僅6月份日均收益率為負(fù)值，下半年中有3個(gè)月份的收益率為負(fù)值，表明上半年的行情明顯強(qiáng)于下半年，其中2月份日均收益率最高，為0.002 253；6月份日均收益率最低，為-0.000 925.以此為依據(jù)推測深圳股票市場可能存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”和日均收益率為負(fù)的“六月效應(yīng)”.

表2　深證成指日均收益率簡單描述性統(tǒng)計(jì)

3月份效應(yīng)實(shí)證分析

3.1GARCH模型簡介

在嘗試最小二乘法之后發(fā)現(xiàn)，對參數(shù)的估計(jì)通不過顯著性檢驗(yàn).下文將通過GARCH模型對股價(jià)收益率的月份效益進(jìn)行分析.GARCH模型可以在金融時(shí)間序列存在異方差的情況下得出有效的參數(shù)估計(jì).

采用GARCH(1,1)模型對我國股票市場的月份效應(yīng)進(jìn)行分析，模型的具體形式為

(2)

(3)

(4)

以上的簡單描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果初步推測，上海股票市場存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”和日均收益率為負(fù)的“七月效應(yīng)”，深圳股票市場存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”和日均收益率為負(fù)的“六月效應(yīng)”.

3.2GARCH模型統(tǒng)計(jì)結(jié)果與分析

在驗(yàn)證回歸系數(shù)的顯著性時(shí)，可將z統(tǒng)計(jì)值與臨界值對比進(jìn)行判斷，在1%的顯著性水平下，z檢驗(yàn)值的臨界值為2.58；在5%的顯著性水平下，臨界值為1.96；在10%的顯著性水平下，臨界值為1.65.

3.2.1上證綜指的GARCH模型檢驗(yàn)結(jié)果與分析

從GARCH檢驗(yàn)結(jié)果來看(表3)，在1%的顯著性水平下，3月、5月、6月、9月的回歸系數(shù)不顯著為0，說明這4個(gè)月份日均收益率與2月份日均收益率的差異是顯著的；在5%的顯著性水平下，1月的回歸系數(shù)不顯著為0，說明1月份日均收益率與2月份日均收益率的差異是顯著的.因此我們拒絕了原假設(shè)，接受了各虛擬變量回歸系數(shù)不同時(shí)為0的假設(shè)，即上海股票市場存在“二月效應(yīng)”.

表3　上證綜指“二月效應(yīng)”的GARCH模型檢驗(yàn)結(jié)果

從GARCH檢驗(yàn)結(jié)果來看(表4)，在1%的顯著性水平下，2、3、8、10、11月份的回歸系數(shù)顯著不為0，說明這5個(gè)月份日均收益率與2月份日均收益率差異是顯著的；在10%的顯著性水平下，4月、5月的回歸系數(shù)也顯著不為0.因而可以接受“各參數(shù)系數(shù)不同時(shí)為0”的假設(shè)，說明上海股票市場存在日均收益率為負(fù)的“七月效應(yīng)”.

3.2.2深證成指GARCH模型檢驗(yàn)結(jié)果與分析

從檢驗(yàn)結(jié)果來看(表5)，在1%的顯著性水平下，1月、4月的回歸系數(shù)顯著不為0，表明1月、4月日均收益率與2月份日均收益率差異顯著；在10%的顯著性水平下，7月、8月的回歸系數(shù)顯著不為0，表明7月、8月日均收益率與2月份日均收益率差異顯著.從檢驗(yàn)結(jié)果來看，接受“各參數(shù)回歸系數(shù)不同時(shí)為0”的假設(shè)，說明深圳股票市場存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”.

表4　上證綜指“七月效應(yīng)”的檢驗(yàn)結(jié)果

表5　深證成指“二月效應(yīng)”的GARCH檢驗(yàn)結(jié)果

從檢驗(yàn)結(jié)果來看(表6)，各個(gè)參數(shù)回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下均顯著為0，表明深圳股票市場6月份日均收益率與其他月份收益率并無顯著差異，不存在前文推測的“六月效應(yīng)”.

表6　深證成指“六月效應(yīng)”的GARCH檢驗(yàn)結(jié)果

4結(jié)論

4.1上證綜指月份效益

通過簡單描述性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及GARCH模型實(shí)證結(jié)果分析得出，上海證券交易所存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”，同時(shí)存在日均收益率為負(fù)的“七月效應(yīng)”.

4.2深證成指月份效應(yīng)

通過簡單描述性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及GARCH模型實(shí)證結(jié)果分析得出，深圳證券交易所存在日均收益為正的“二月效應(yīng)”，不存在日均收益率為負(fù)的“六月效應(yīng)”.

綜上所述，可以發(fā)現(xiàn)上海股票市場和深圳股票市場存在日均收益率為正的“二月效應(yīng)”，同時(shí)上海股票市場還存在日均收益率為負(fù)的“七月效應(yīng)”.從本文的檢驗(yàn)結(jié)果來看，滬深兩市與西方成熟股票市場“一月效應(yīng)”的“二月效應(yīng)”相比有些許差別.不過影響股市價(jià)格變化的因素眾多，本文的分析僅能部分解釋現(xiàn)階段中國股票市場的月份效應(yīng)，隨著中國股市的發(fā)展和完善，對中國股市的月份效應(yīng)需進(jìn)一步深入分析.

參考文獻(xiàn)

[1]沈冰,廖杰，余函.中國股票市場月份效應(yīng)的實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)問題研究,2014(6)：57-61.

[2]江州,謝赤,張振宇.中國股票市場月份效應(yīng)研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2008(5):65-69.

[3]范辛亭，董文卓.中國股票市場的月份效應(yīng)——基于消費(fèi)習(xí)慣的解釋[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2007，47(3):97-104.

[4]謝玉磊.中國股市月份效應(yīng)和節(jié)日效應(yīng)的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)與法:2011(7):214-216.

[5]劉洪.股票市場月份效應(yīng)——基于中國時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[D].杭州:浙江大學(xué),2011.

Study of Month Effect of Chinese Stock Market

PENG Aiqun

(SchoolofAccounting,AnhuiBusinessVocationalCollege,Hefei231100,China)

Abstract:Choosing closing price of Shanghai Composite Index from 1990-12-19 to 2015-09-30, and closing price of Shenzhen Composite Index from 1991-04-03 to 2015-09-30 as samples. By mean-variance and GARCH model, analyze these data, in order to confirm that there exists month effect in Chinese stock market. It shows during February, July in Shanghai stock market and during February in Shenzhen stock market.

Key words:stock market; month effect; GARCH test

中圖分類號：B84

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-0834(2016)01-0032-05

doi：10.3969/j.issn.1007-0834.2016.01.008

作者簡介：彭愛群(1988—)，女，安徽蚌埠人，安徽工商職業(yè)學(xué)院會(huì)計(jì)系教師.

收稿日期：2015-10-29