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基于過度反應(yīng)現(xiàn)象的跨日反轉(zhuǎn)交易策略收益的實(shí)證研究

2023-05-30 10:48:04王晉忠曾俊清
中國(guó)證券期貨 2023年2期
關(guān)鍵詞:事件研究法

王晉忠 曾俊清

摘?要:過度反應(yīng)現(xiàn)象是經(jīng)典的市場(chǎng)異象之一。本文利用事件研究法和假設(shè)檢驗(yàn)法,結(jié)合t-eGARCH模型及VAR模型,對(duì)滬深300股指期貨市場(chǎng)中基于過度反應(yīng)現(xiàn)象的跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益,以及相關(guān)的量?jī)r(jià)關(guān)系和資本市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)證研究。研究顯示:①滬深300股指期貨對(duì)重大利好或利空消息存在過度反應(yīng),相應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得顯著的正收益。②若在重大事件日當(dāng)天出現(xiàn)大交易量,跨日反轉(zhuǎn)交易可以獲得比出現(xiàn)小交易量時(shí)更加顯著的收益。③標(biāo)普500指數(shù)的過度波動(dòng)一定程度上可以作為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào),而恒生指數(shù)等其他資本市場(chǎng)指數(shù)的異常波動(dòng)不能成為入場(chǎng)信號(hào)。

關(guān)鍵詞:跨日反轉(zhuǎn)交易策略;事件研究法;假設(shè)檢驗(yàn)法;量?jī)r(jià)關(guān)系;波動(dòng)溢出

作者簡(jiǎn)介:王晉忠,教授,博士,西南財(cái)經(jīng)大學(xué)金融創(chuàng)新與產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究所所長(zhǎng),中國(guó)金融工程學(xué)年會(huì)常務(wù)理事,研究方向?yàn)榻鹑诠こ?;曾俊清,研究方向?yàn)榻鹑诠こ獭?/p>

一、引言

過度反應(yīng)現(xiàn)象是經(jīng)典的市場(chǎng)異象之一,指投資者對(duì)某一重大利好或利空消息過于樂觀或悲觀,導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格非理性地上漲或下跌。經(jīng)過短期的消化后,市場(chǎng)價(jià)格將反向修正回到合理的價(jià)位水平?;谶^度反應(yīng)現(xiàn)象的存在,市場(chǎng)上的投資者們開始利用逆過度反應(yīng)方向的反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行交易,并獲得顯著的利潤(rùn)。

近年來我國(guó)期貨市場(chǎng)快速發(fā)展,如今作為金融市場(chǎng)的重要部分與股票市場(chǎng)有著密不可分的聯(lián)系。過往研究證明股票市場(chǎng)存在過度反應(yīng)現(xiàn)象,我們自然會(huì)思考:期貨市場(chǎng)是否存在相似的過度反應(yīng)現(xiàn)象?投資者是否可以通過相應(yīng)的交易策略獲得超額收益?因此,股指期貨市場(chǎng)中的相關(guān)問題值得深入研究。

我國(guó)期貨市場(chǎng)起步較晚,在成熟度、投資者結(jié)構(gòu)等方面具有特殊性,因此不能照搬發(fā)達(dá)國(guó)家資本市場(chǎng)的結(jié)論。另外,針對(duì)我國(guó)新興的股指期貨市場(chǎng)的研究相對(duì)較少。因此,本文的研究有一定的創(chuàng)新意義。

與以往的研究相比,本文的創(chuàng)新之處主要有四點(diǎn):第一,目前關(guān)于股指期貨過度反應(yīng)現(xiàn)象的文獻(xiàn)較為罕見,本文在一定程度上填補(bǔ)了該領(lǐng)域的空缺。第二,本文在篩選重大事件日的方法上對(duì)相關(guān)研究常用的價(jià)格波動(dòng)的“均值標(biāo)準(zhǔn)差”法進(jìn)行了改進(jìn),同時(shí)創(chuàng)新地將t-eGARCH模型運(yùn)用于股指期貨過度反應(yīng)現(xiàn)象的研究中,在相應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)策略收益的穩(wěn)健性上提供了檢驗(yàn),并能得到更多的交易機(jī)會(huì),相對(duì)于傳統(tǒng)方法有所提升。第三,以往相關(guān)文獻(xiàn)較少結(jié)合交易量指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,而本文將交易量指標(biāo)納入跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益研究,提高了策略執(zhí)行的確定性。第四,以往文獻(xiàn)研究基本僅停留于驗(yàn)證過度反應(yīng)的存在性,而沒有嘗試對(duì)具有實(shí)際參考價(jià)值的重大事件日進(jìn)行尋找,而本文綜合選擇了美國(guó)、中國(guó)香港、英國(guó)和日本共4個(gè)具有代表性的股票市場(chǎng),研究它們與滬深300股指期貨市場(chǎng)之間的價(jià)格波動(dòng)關(guān)聯(lián)性以及過度反應(yīng)的傳遞情況,為逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)策略提供較為明確的入場(chǎng)信號(hào)。

二、理論基礎(chǔ)與假設(shè)提出

(一)過度反應(yīng)現(xiàn)象的存在性

對(duì)于過度反應(yīng)現(xiàn)象的研究結(jié)論不盡相同,且對(duì)股指期貨市場(chǎng)少有涉及。國(guó)外研究方面,Ma等(1989)發(fā)現(xiàn)芝加哥期貨交易所的美國(guó)國(guó)債期貨存在過度反應(yīng)現(xiàn)象。Gay等(1994)研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)期貨市場(chǎng)的主要期貨合約存在反應(yīng)不足。Miffre和Rallis(2007)發(fā)現(xiàn)美國(guó)商品期貨市場(chǎng)存在月度動(dòng)量效應(yīng)。Wang和Yu(2004)發(fā)現(xiàn)美國(guó)期貨市場(chǎng)存在周度反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Bianchi等(2015)發(fā)現(xiàn)美國(guó)期貨市場(chǎng)存在短期動(dòng)量效應(yīng)和長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)效應(yīng)。國(guó)內(nèi)研究方面,周志明和唐元虎(2006)通過事件研究法,發(fā)現(xiàn)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)對(duì)重大信息不存在過度反應(yīng)。林樹和陳浩(2014)通過賣出贏家組合買入輸家組合來構(gòu)建套利組合,發(fā)現(xiàn)在我國(guó)期貨市場(chǎng)存在動(dòng)量效應(yīng)。曾嘯波(2017)利用周度交易數(shù)據(jù)為樣本,并結(jié)合成交量與持倉(cāng)量信息,發(fā)現(xiàn)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng),同時(shí)發(fā)現(xiàn)交易活躍度助推了市場(chǎng)的非理性過度交易。

本文主要利用事件研究法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),Chen(1998)對(duì)該方法的內(nèi)涵給出了較好的闡述:過度反應(yīng)現(xiàn)象具有普遍性和持續(xù)時(shí)間上的短暫性,暗含著逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略能獲得顯著正利潤(rùn)的啟示,即出現(xiàn)利好事件后建立期貨空頭頭寸、出現(xiàn)利空事件后建立期貨多頭頭寸并在次日平倉(cāng)的交易策略能帶來統(tǒng)計(jì)上顯著的回報(bào)。

重大利好或利空事件日主要通過價(jià)格的異常波動(dòng)來定義。Glosten和Milgrom(1985)最早開始研究重大事件對(duì)金融資產(chǎn)收益率的影響,其研究表明金融資產(chǎn)收益率的小幅變化可以由普通信息和日常流動(dòng)性交易解釋,而大幅波動(dòng)則基本由重大事件引起。Aggarwal和Incaln(1999)的實(shí)證表明市場(chǎng)波動(dòng)都與重大事件相關(guān)聯(lián),且新興國(guó)家的表現(xiàn)比發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)更為顯著。對(duì)于我國(guó)新興的期貨市場(chǎng),本文認(rèn)為沿用如上思想是較為合理的。因此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)1:在重大利好或利空事件發(fā)生后,建立逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得顯著大于0的收益。

(二)價(jià)格波動(dòng)與交易量的關(guān)聯(lián)

相關(guān)文獻(xiàn)研究證明,交易量的異常變化也與投資者的過度反應(yīng)有關(guān)。Copeland(1976)較早通過研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)市場(chǎng)交易者全部為樂觀或悲觀交易者時(shí),交易量達(dá)到最大,且市場(chǎng)價(jià)格的絕對(duì)變化與交易量正相關(guān)。Admati和Pfleiderer(1988)的研究表明市場(chǎng)波動(dòng)與交易量之間存在正相關(guān)關(guān)系。Statman等(2006)通過研究發(fā)現(xiàn),發(fā)達(dá)市場(chǎng)中當(dāng)期交易量和滯后的投資回報(bào)之間存在聯(lián)系。王書平等(2010)利用實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),過度自信心理會(huì)造成交易者合約交易量的增加。張小勇和任德平(2013)利用滬深300股指期貨高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨成交量與價(jià)格波動(dòng)之間表現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。鄭振龍等(2015)的研究表明,總持倉(cāng)額因子對(duì)商品期貨收益率有顯著預(yù)測(cè)能力。因此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)2:若在重大事件日t當(dāng)天出現(xiàn)大交易量,對(duì)應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得相比出現(xiàn)小交易量時(shí)更加顯著的收益。

(三)資本市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)

在金融發(fā)展全球化的背景下,各國(guó)資本市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)溢出效應(yīng)。Grant和Vance(1993)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),一國(guó)經(jīng)濟(jì)基本面的變動(dòng)會(huì)造成與其他國(guó)家市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng),發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)對(duì)其他資本市場(chǎng)的波動(dòng)溢出可被視作重大經(jīng)濟(jì)基本面信息的傳遞。

作為全球最受關(guān)注的資本市場(chǎng),美國(guó)股市的價(jià)格波動(dòng)往往會(huì)影響世界其他資本市場(chǎng)的波動(dòng)。Eun和Shim(1989)較早的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),信息可以快速地從美國(guó)市場(chǎng)向其他市場(chǎng)傳遞。King等(1990)的研究發(fā)現(xiàn),美國(guó)股票市場(chǎng)對(duì)韓國(guó)等新興國(guó)家股市具有顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)。Yang等(2004)的實(shí)證研究表明,美國(guó)的股指期貨市場(chǎng)在世界9個(gè)主要的股指期貨市場(chǎng)中處于引領(lǐng)地位。Fung等(2010)的研究發(fā)現(xiàn),日本等5個(gè)地區(qū)的股指期貨市場(chǎng)在美國(guó)市場(chǎng)極端波動(dòng)后存在日內(nèi)價(jià)格逆轉(zhuǎn)。因此,美國(guó)市場(chǎng)的異常波動(dòng)在一定程度上也會(huì)導(dǎo)致滬深300股指期貨市場(chǎng)的異常波動(dòng),實(shí)現(xiàn)過度反應(yīng)現(xiàn)象的傳遞效應(yīng)。同時(shí),其他發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)也可能對(duì)我國(guó)股指期貨市場(chǎng)存在波動(dòng)溢出。張碧瓊(2005)利用EGARCH模型實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),中國(guó)香港、紐約、倫敦對(duì)我國(guó)滬深A(yù)股市場(chǎng)日收益具有波動(dòng)溢出效應(yīng)。封思賢等(2010)以我國(guó)香港H股指數(shù)期貨為樣本進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)其是大陸主要股指的Granger原因,其波動(dòng)也會(huì)溢出到A股市場(chǎng)。

在資本市場(chǎng)間波動(dòng)溢出的研究方面,本文將沿用Fung等(2010)中的假設(shè)檢驗(yàn)法,其理論思路如下:若發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)在t日發(fā)生了過度反應(yīng),且該過度反應(yīng)對(duì)滬深300股指期貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)有溢出效應(yīng),則在t+1日滬深300股指期貨會(huì)隨之表現(xiàn)出異常的價(jià)格波動(dòng)。若在t+2日,滬深300股指期貨市場(chǎng)的價(jià)格相對(duì)于t+1日有明顯反轉(zhuǎn),則說明在t+1日其跟隨發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)產(chǎn)生了過度反應(yīng)。若該現(xiàn)象顯著存在,則發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)在t日發(fā)生的異常波動(dòng)則可以成為逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略的在t+1日的入場(chǎng)信號(hào)。因此,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)3:發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)在t日的過度反應(yīng)會(huì)導(dǎo)致滬深300股指期貨t+1日的過度反應(yīng),則在t+1日建倉(cāng),t+2日平倉(cāng)的逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得統(tǒng)計(jì)上顯著的正收益。

三、數(shù)據(jù)說明與變量選擇

(一)數(shù)據(jù)說明

本文以滬深300股指期貨為研究對(duì)象。滬深300指數(shù)的樣本股選自滬市和深市中市值大、流動(dòng)性好的主流股票,相較于中證500指數(shù)和上證50指數(shù)而言更具代表性。但是,不同于股票,期貨合約到期后便會(huì)終結(jié),而當(dāng)月連續(xù)合約可以將所有最近一個(gè)月份的合約連續(xù)起來,當(dāng)?shù)狡谌蛰^早的主力合約終結(jié)后,便將新的主力合約當(dāng)作連續(xù),因此本文選取滬深300股指期貨當(dāng)月連續(xù)(IF當(dāng)月連續(xù))的日度行情數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究。同時(shí),為了衡量策略的盈利效率,本文會(huì)將策略收益與同期上證指數(shù)日收益率平均值進(jìn)行比較。

另外,在關(guān)于交易量的研究中,本文將使用IF當(dāng)月連續(xù)的日度交易量數(shù)據(jù),而在基于市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象的研究中,本文將使用美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)、中國(guó)香港恒生指數(shù)、日本日經(jīng)225指數(shù)、英國(guó)富時(shí)100指數(shù)的日度行情數(shù)據(jù)。

上述所有數(shù)據(jù)來源為RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)與國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),樣本區(qū)間均為2010年4月到2022年3月。

(二)變量說明

分別定義滬深300股指期貨當(dāng)日開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)為Ot、Ct、Ht、Lt,其中下標(biāo)t表示交易日。對(duì)于重大事件日,分別定義最終利好和利空事件日樣本集為dN和dX。

確定最終事件日后,計(jì)算出現(xiàn)利好或利空事件后建立相反頭寸并在次日平倉(cāng)的價(jià)格變動(dòng)ΔP。本文選取如下三種計(jì)算方式計(jì)算ΔP:

ΔP1,t=Ct-Ot+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14,t∈dNOt+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14-Ct,t∈dX(1)

ΔP2,t=Ct-Ct+1,t∈dNCt+1-Ct,t∈dX

(2)

ΔP3,t=Ct-Ot+1,t∈dNOt+1-Ct,t∈dX

(3)

上述方式均假定投資者以重大事件沖擊后的當(dāng)日收盤價(jià)開倉(cāng)建立頭寸,作為市場(chǎng)對(duì)當(dāng)日重大事件反應(yīng)后形成的、包含了非理性交易因素的市場(chǎng)價(jià)格。

本文將以式(1)作為主要參考,式(2)和式(3)作為輔助參考。這樣的選擇有著如下考慮:從實(shí)際反轉(zhuǎn)交易策略的操作層面來看,每日開盤時(shí)及收盤時(shí)存在大量的市場(chǎng)“噪聲”,會(huì)嚴(yán)重干擾投資者的投資決策,因此交易者在平倉(cāng)時(shí)更可能避開交易日的開始和結(jié)束時(shí)段,而選擇在中間時(shí)段完成合適的交易。因此,本文沿用Chen(1998)提出的每日價(jià)格變動(dòng)形式,即式(1),作為反轉(zhuǎn)交易策略的平均價(jià)格收益,其通過求均值在一定程度上消除交易的非理性因素。

根據(jù)中國(guó)金融期貨交易所的數(shù)據(jù),滬深300股指期貨的開倉(cāng)和非今平倉(cāng)的交易手續(xù)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為0023‰,可得逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益R如下:

R1,t=ΔP1,t-Ot+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14+Ct×0023‰

(4)

R2,t=ΔP2,t-(Ct+1+Ct)×0023‰

(5)

R3,t=ΔP3,t-(Ot+1+Ct)×0023‰

(6)

四、模型構(gòu)建與實(shí)證結(jié)果分析

(一)逆過度反應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)交易策略收益——價(jià)格變動(dòng)的均值標(biāo)準(zhǔn)差法

首先,若交易日期t滿足如下條件,則進(jìn)入初始利好事件日集合:

Ht-Ct-1>Lt-Ct-1,Ct>Ct-1(7)

若交易日期t滿足如下條件,則進(jìn)入初始利空事件日集合:

Ht-Ct-1

要得到最終重大的利好或利空事件日,需要進(jìn)行二次篩選。大多數(shù)文獻(xiàn)采用價(jià)格波動(dòng)的“均值標(biāo)準(zhǔn)差法”,即先分別計(jì)算出每日價(jià)格變動(dòng)(Ct-Ct-1)序列的均值MC和標(biāo)準(zhǔn)差SDC,再篩選出Ct-Ct-1>MC+k×SDC的樣本日t。但本文認(rèn)為,反轉(zhuǎn)交易策略的平倉(cāng)點(diǎn)相對(duì)靈活,不同交易者的偏好不同,因此本文選擇上文的ΔP1,t作為隔日價(jià)格變動(dòng)的平均代表,并用以篩選重大事件日,具體方法如下:

首先計(jì)算出ΔP1,t序列的均值MΔP1和標(biāo)準(zhǔn)差SDΔP1。在利好事件日中,若日期t滿足如下條件,則進(jìn)入最終重大利好事件日集合dN:

ΔP1,t>MΔP1+k×SDΔP1(9)

在利空事件日中,若日期t滿足如下條件,則進(jìn)入最終重大利空事件日集合dX:

ΔP1,t

需要說明的是,若連續(xù)幾個(gè)交易日均為重大事件日,則只取其中最晚的交易日作為重大事件日,從而可以簡(jiǎn)化研究,并且不會(huì)影響實(shí)證研究結(jié)果的一般性。

對(duì)于k的取值,多數(shù)文獻(xiàn)沿用Chen(1998)中的方法,取k=2。但本文認(rèn)為該固定標(biāo)準(zhǔn)具有較強(qiáng)的主觀性,因此本文將分別取k=1,2,3,綜合考慮不同篩選標(biāo)準(zhǔn)下的表現(xiàn),以期得到更加客觀的結(jié)論,并相應(yīng)提高策略實(shí)施的靈活性。在對(duì)假設(shè)1的檢驗(yàn)上,本文以較多文獻(xiàn)選擇的k=2為主要參考,k=1,3作為輔助參考。

最后,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行如下條件假設(shè)檢驗(yàn):

E(R|dN)>0(11)

E(R|dX)>0(12)

若E(R|dN)顯著地大于0,則說明dN中樣本的當(dāng)日價(jià)格出現(xiàn)了超理論水平上漲,相應(yīng)地建立期貨空頭頭寸并在次日平倉(cāng),可以獲得正收益;E(R|dX)同理。

表1給出了R描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。當(dāng)k=1,2時(shí),三種參考方式下的均值均大于0,這符合過度反應(yīng)現(xiàn)象的預(yù)期。當(dāng)k=3時(shí),主要參考方式R1,t及輔助參考方式R2,t下的所有均值也同樣大于0,僅有R3,t下的dN,3出現(xiàn)了小于0的均值,這可以解釋為在t+1日開盤時(shí)市場(chǎng)交易噪聲較多,投資者受到噪聲影響從而難以做出最佳決策??傮w而言,描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果符合過度反應(yīng)的預(yù)期。

下面,本文將運(yùn)用單樣本t檢驗(yàn)來觀察R>0的顯著性,檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)應(yīng)p-value-1。另外,為了衡量跨日反轉(zhuǎn)交易策略的盈利效率,先用策略收益R除以相應(yīng)開倉(cāng)點(diǎn)位得到策略收益率R*,再與同樣本區(qū)間內(nèi)的上證指數(shù)日收益率平均值(計(jì)算得到,數(shù)值為00106%)進(jìn)行比較,并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)應(yīng)p-value-2,結(jié)果如表2所示。

對(duì)于主要的參考方式k=2,所有樣本的p-value-1、p-value-2均在005的水平下顯著,有力地支持了過度反應(yīng)現(xiàn)象的存在,且說明反轉(zhuǎn)交易策略具有一定的盈利效率。當(dāng)k=1時(shí),也僅有R3,t下的dN,3結(jié)果不顯著,這可以由開盤時(shí)市場(chǎng)交易噪聲的影響來解釋。而當(dāng)k=3時(shí),受樣本觀測(cè)數(shù)量較小的影響,僅有dX,3中的R1,t和R3,t表現(xiàn)顯著,剩余樣本p-value均大于005??傮w而言,如上檢驗(yàn)可以證明過度反應(yīng)現(xiàn)象顯著存在,逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以得到顯著的正收益,且具有一定盈利效率,假設(shè)1成立。

另外,相較于利好消息,過度反應(yīng)現(xiàn)象在利空消息面前總體上更為顯著,反轉(zhuǎn)交易策略盈利效率更高。同時(shí),當(dāng)篩選重大事件日的標(biāo)準(zhǔn)放寬至k=1時(shí),得到的樣本數(shù)量更多,交易的選擇空間更大,得到的結(jié)果也更顯著,這也是相對(duì)于傳統(tǒng)方法的改善。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)——理性預(yù)期角度下的t-eGARCH模型法

期貨市場(chǎng)中重大事件日的定義往往與交易噪聲緊密相關(guān),而噪聲是理性預(yù)期價(jià)格變動(dòng)與實(shí)際價(jià)格變動(dòng)之間的差值。對(duì)于期貨市場(chǎng),學(xué)術(shù)研究往往借助時(shí)間序列模型進(jìn)行理性價(jià)格的預(yù)期。Ma等(1990)利用ARIMA模型擬合的美國(guó)期貨品種價(jià)格的理性預(yù)期變化,并計(jì)算殘差得到“噪聲”。蔣舒和吳沖鋒(2007)在研究我國(guó)滬銅等期貨品種的對(duì)數(shù)價(jià)格變化時(shí),使用了GARCH(1,1)模型擬合理性價(jià)格變化,且結(jié)果顯著。因此,本文也將沿用如上思想,利用時(shí)間序列模型擬合并預(yù)測(cè)正常價(jià)格變化的時(shí)間序列,進(jìn)一步得到交易噪聲,篩選出非正常的極端價(jià)格波動(dòng),該方法也可以從另一角度提升跨日反轉(zhuǎn)交易策略盈利能力的可信性。

同時(shí),金融資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)率常表現(xiàn)出杠桿效應(yīng),負(fù)面信息造成的價(jià)格波動(dòng)往往大于正面信息,這也與上文中的研究結(jié)果相吻合,因此本文采用eGARCH模型刻畫杠桿效應(yīng),相對(duì)傳統(tǒng)方法進(jìn)行了改進(jìn)。eGARCH(p,q)的具體模型如下:

log(σ2t)=ω+∑pi=1g(εt-i)+∑pi=1[βj×log(σ2t-j)](13)

其中:

g(εt-i)=(αi+γi)εt-i-γiEεt-i,εt-i≥0(αi-γi)εt-i-γiEεt-i,εt-i<0(14)

出于對(duì)反轉(zhuǎn)交易策略平倉(cāng)點(diǎn)靈活性的考慮,此處沿用上文的式(1)作為每日價(jià)格的平均變化幅度,將式(15)作為滬深300股指期貨價(jià)格的跨日變化率:

Δt=Ot+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14-Ct/Ct(15)

對(duì)價(jià)格變化率序列Δt計(jì)算偏度、曲率并進(jìn)行Jarque-Bera檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。

由表3可知,價(jià)格變化率有左偏、尖峰厚尾的典型金融時(shí)間序列特征,且JB檢驗(yàn)顯示其并非屬于正態(tài)分布,因此選擇t-eGARCH模型進(jìn)行價(jià)格變化的擬合。

對(duì)Δt序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)和ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果如表4所示。

由表4可知,可以顯著拒絕Δt的時(shí)間序列非平穩(wěn)和不存在ARCH效應(yīng)的原假設(shè),可以使用波動(dòng)率模型t-eGARCH進(jìn)行擬合,擬合結(jié)果如表5所示。

t-eGARCH模型的擬合效果良好,且系數(shù)α顯著為負(fù),說明杠桿效應(yīng)顯著存在。計(jì)算理性價(jià)格變化率和實(shí)際價(jià)格變化率之間的殘差,并得到其均值MΔ和標(biāo)準(zhǔn)差SDΔ,篩選出滿足Δt>MΔ+k×SDΔ或Δt

由表6可知,在k=1和k=2時(shí),所有計(jì)算方式下的均值均大于0,符合過度反應(yīng)現(xiàn)象的預(yù)期。當(dāng)k=3時(shí),主要參考方式R1,t及輔助參考方式R2,t下的所有均值同樣大于0,同樣僅R3,t下的dN,3出現(xiàn)了略小于0的均值,仍可以用開盤的市場(chǎng)噪聲影響加以解釋??傮w而言,描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果符合過度反應(yīng)的預(yù)期。同樣地對(duì)R和R*進(jìn)行t檢驗(yàn),如表7所示。

由表7可見,t-eGARCH模型法下得到的結(jié)果相比傳統(tǒng)的均值標(biāo)準(zhǔn)差法整體更加顯著,研究結(jié)果也滿足杠桿效應(yīng)的預(yù)期,假設(shè)1也得到檢驗(yàn)。因此,該方法為跨日反轉(zhuǎn)交易策略收益的穩(wěn)健性提供了驗(yàn)證。另外值得注意的是,相比于價(jià)格波動(dòng)的均值標(biāo)準(zhǔn)差法,t-eGARCH法得到的樣本更多,因而在交易機(jī)會(huì)上也能獲得更多空間。因此,該方法相對(duì)于價(jià)格波動(dòng)的均值標(biāo)準(zhǔn)差法有所提升。

(三)輔助指標(biāo)的選取——基于過度反應(yīng)現(xiàn)象中量?jī)r(jià)關(guān)系的研究

VAR模型可以考察多變量時(shí)間序列之間的相互影響關(guān)系。對(duì)于有n個(gè)資產(chǎn)收益率的收益率向量,一個(gè)VAR(p)模型的形式如式(16):

rt=φ0+∑pi=1(Φirt-i)+εt(16)

其中rt=r1,trn,t,φ0=φ1,0φn,0,Φi=φ11,i…φ1n,iφn1,i…φnn,i,rt-i=r1,t-irn,t-i,εt=ε1,tεn,t

先得到滬深300股指期貨日交易量的時(shí)間序列Vt,同時(shí)沿用上文中式(4)中的R1,t作為反轉(zhuǎn)交易策略的收益率代表,并對(duì)它們進(jìn)行平穩(wěn)性

由表9可知,Vt-1的波動(dòng)會(huì)顯著影響R1,t的波動(dòng),且系數(shù)φ2顯著為正,即重大事件日當(dāng)日的交易量和跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益之間具有正向相關(guān)的關(guān)系。而后,本文進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn),結(jié)果如表10所示。

由此可見,R1,t和Vt之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系,且Vt是R1,t的Granger原因,重大事件日當(dāng)日的交易量對(duì)跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益有正向影響。最后,本文進(jìn)行分組研究法,觀察在重大事件日t出現(xiàn)不同大小的交易量時(shí)策略的收益水平差異。在篩選最終重大事件日的標(biāo)準(zhǔn)上,取k=2作為主要代表方式,并從已篩選的利好和利空事件日樣本集合中,分別選取當(dāng)日交易量排名前20位和后20位的交易日,分別計(jì)算相應(yīng)策略的平均收益水平,而后檢驗(yàn)R>0的顯著性,結(jié)果如表11所示。

由表11可知,大交易量對(duì)應(yīng)的反轉(zhuǎn)交易策略獲得的正收益均比小交易量對(duì)應(yīng)的策略更加顯著,假設(shè)2得到多角度的綜合檢驗(yàn)。因此,在進(jìn)行實(shí)際的跨日反轉(zhuǎn)交易策略時(shí),若當(dāng)日交易量的顯著提升,則可以增加策略執(zhí)行的確定性。

(四)具體性事件的確定——基于市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象的研究

分別計(jì)算IF當(dāng)月連續(xù)和標(biāo)普500指數(shù)的日度對(duì)數(shù)收益率序列:lgrtIF,t和lgrtSPX500,t,計(jì)算方法如下式:

lgrtj,t=ln(Cj,t)-ln(Cj,t-1),j=IF,SPX500(17)

分別對(duì)lgrtIF,t和lgrtSPX500,t進(jìn)行ADF檢驗(yàn)和ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果如表12所示。

表12說明,lgrtIF,t和lgrtSPX500,t序列均平穩(wěn),且存在ARCH效應(yīng),可以擬合VAR模型。根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則和HQ準(zhǔn)則,擬合VAR(2)模型。另外,基于本文的研究目的,主要考察模型中以lgrtIF,t為因變量的部分,結(jié)果如表13所示。

由表13可知,lgrtSPX500,t的價(jià)格波動(dòng)會(huì)顯著影響lgrtIF,t后兩個(gè)交易日的價(jià)波動(dòng),影響的方向均為正向。通過建立脈沖響應(yīng)函數(shù),可以更直觀地觀察二者之間的價(jià)格波動(dòng)影響關(guān)系,結(jié)果如圖1所示。

表14的結(jié)果顯示,lgrtIF,t和lgrtSPX500,t之間存在統(tǒng)計(jì)上顯著的協(xié)整關(guān)系,且lgrtSPX500,t是lgrtIF,t的Granger原因??梢酝茢?,標(biāo)普500指數(shù)價(jià)格的過度波動(dòng)會(huì)引起滬深300指數(shù)的過度波動(dòng)。最后,本文將沿用Fung等(2010)中的假設(shè)檢驗(yàn)法,對(duì)假設(shè)3進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

首先利用改進(jìn)后的t-eGARCH法篩選出標(biāo)普500指數(shù)過度波動(dòng)的交易日t,并假設(shè)在交易日t+1時(shí)會(huì)跟隨產(chǎn)生同向的過度價(jià)格波動(dòng)。同時(shí),對(duì)于在t+1日進(jìn)行交易的IF當(dāng)月連續(xù)的投資者,標(biāo)普500指數(shù)的過度波動(dòng)為已知信息,則交易的非理性大部分會(huì)集中在t+1日的開盤價(jià)中即時(shí)體現(xiàn)。因此,選擇t+1日的開盤價(jià)作為開倉(cāng)點(diǎn)更為合理,可得跨日反轉(zhuǎn)交易策略的價(jià)格變動(dòng)情況如式(18)、式(19)、式(20)。

ΔP11,t=Ot+1-Ot+2+Ct+2+Ht+2+Lt+24,t∈dN(SPX500)Ot+2+Ct+2+Ht+2+Lt+24-Ot+1,t∈dX(SPX500)(18)

ΔP12,t=Ot+1-Ct+2,t∈dN(SPX500)Ct+2-Ot+1,t∈dX(SPX500)(19)

ΔP13,t=Ot+1-Ot+2,t∈dN(SPX500)Ot+2-Ot+1,t∈dX(SPX500)(20)

扣除相應(yīng)的交易手續(xù)費(fèi)后,可以得到策略收益:

R11,t=ΔP11,t-(Ot+2+Ct+2+Ht+2+Lt+24+Ot+1)×0023‰(21)

R12,t=ΔP12,t-(Ct+2+Ot+1)×0023‰(22)

R13,t=ΔP13,t-(Ot+2+Ot+1)×0023‰(23)

與上文類似,對(duì)R和R*進(jìn)行兩組t檢驗(yàn),結(jié)果如表15所示。由此可見,當(dāng)k=2,3時(shí),標(biāo)普500指數(shù)的異常上漲或異常下跌均不能顯著成為滬深300股指期貨跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào),但該結(jié)果受到樣本數(shù)量較小的影響。當(dāng)k=1時(shí),除dX,1中R13,t下的結(jié)果不顯著外,其余檢驗(yàn)結(jié)果均在005的水平下顯著。因此我們可以認(rèn)為,若將篩選重大事件日的標(biāo)準(zhǔn)放寬至k=1,標(biāo)普500指數(shù)的異常上升可以成為滬深300股指期貨跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào),而對(duì)于標(biāo)普500指數(shù)的異常下跌,在不選擇Ct+2為平倉(cāng)點(diǎn)的情況下,其也能成為入場(chǎng)信號(hào),且均具有一定的盈利效率。同時(shí),取k=1時(shí)樣本數(shù)量顯著增加,在策略的執(zhí)行上提供了更多的空間和靈活性。總體而言,標(biāo)普500指數(shù)的異常波動(dòng)在一定程度上可以作為滬深300股指期貨跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào)。

作為對(duì)比研究,本文對(duì)恒生指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)、富時(shí)100指數(shù)進(jìn)行相同的假設(shè)檢驗(yàn),但結(jié)果均不顯著,此處僅展示k=2時(shí)的結(jié)果,如表16所示。由此可見,當(dāng)如上3個(gè)發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)指數(shù)的出現(xiàn)過度的價(jià)格波動(dòng)時(shí),滬深300股指期貨并未出現(xiàn)同向的過度反應(yīng),因此它們的異常波動(dòng)也不能成為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào)。

通過對(duì)比研究可知,除美國(guó)股票市場(chǎng)外,其他資本市場(chǎng)中投資者的非理性情緒向滬深300股指期貨市場(chǎng)傳遞的效力有限,它們價(jià)格的異常波動(dòng)對(duì)于滬深300股指期貨價(jià)格會(huì)產(chǎn)生一定沖擊,但影響并不顯著,且明顯弱于美國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)帶來的影響,假設(shè)3僅對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)成立。

五、結(jié)論與建議

由上文的實(shí)證研究,本文可以得到如下結(jié)論:

第一,我國(guó)滬深300股指期貨市場(chǎng)對(duì)重大利好或利空消息存在顯著的過度反應(yīng)現(xiàn)象,且對(duì)利空事件反應(yīng)更劇烈。基于過度反應(yīng)現(xiàn)象建立的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得顯著的正收益,且盈利水平高于同期的上證指數(shù)平均日收益率。

第二,在重大事件日當(dāng)天出現(xiàn)大交易量時(shí),跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得比出現(xiàn)小交易量時(shí)更加顯著的收益。

第三,標(biāo)普500指數(shù)的異常波動(dòng)在一定程度上可以作為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào),且將異常上漲作為信號(hào)的確定性高于異常下跌。恒生指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)、富時(shí)100指數(shù)的異常波動(dòng)則不能成為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場(chǎng)信號(hào)。

同時(shí),基于上述研究結(jié)論和相關(guān)的分析,本文提出如下建議:

第一,政府應(yīng)充分關(guān)注期貨市場(chǎng)中的非理性現(xiàn)象,并適時(shí)對(duì)其進(jìn)行干預(yù),避免市場(chǎng)過度波動(dòng),降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),引導(dǎo)正向投資情緒。

第二,政府應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)監(jiān)管力度,完善信息披露制度體系,減少信息不對(duì)稱,保護(hù)個(gè)體中小投資者利益,營(yíng)造良好的投資氛圍,為投資者樹立價(jià)值型投資理念。同時(shí),應(yīng)加快促進(jìn)期貨市場(chǎng)的發(fā)展,提高市場(chǎng)的有效性。

第三,廣大投資者應(yīng)轉(zhuǎn)變自身的投資理念,將普遍的短線投機(jī)理念轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期價(jià)值投資,同時(shí)要提升專業(yè)素質(zhì)和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),充分認(rèn)識(shí)并減輕心理因素對(duì)非理性投資的影響,從根本上把握理性投資的方向。

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(1Southwestern?University?of?Finance?and?Economics,Chengdu?611130,China;

2Geely?University?of?China,Chengdu?641423,China)

Abstract:The?overreactionis?one?of?the?most?classicanomalies?in?the?financial?marketsThis?paper?uses?event-study?method?and?hypothesis?testing,combined?with?t-eGARCH?model?and?VAR?model,to?empirically?study?the?returns?of?inter-day?reversal?trading?strategies?based?on?the?overreactionphenomenon?in?the?CSI?300?stock?index?futures?market,as?well?as?the?relevant?questions?about?the?price-volume?relationand?the?volatility?spillover?among?different?capital?markets,and?finds?that:①CSI?300?stock?index?futures?overreact?to?significant?positive?or?negative?newsThe?corresponding?inter-day?reversal?trading?strategy?can?achieve?significant?positive?returns②If?a?large?trading?volume?occurs?in?the?day?of?significant?events,the?inter-day?reversal?trading?can?yield?more?significant?returns?than?when?a?small?trading?volume?occurs③Excessive?volatility?of?the?S&P?500?can?be?used?as?an?entry?signal?for?the?inter-day?reversal?trading?strategy?to?a?certain?extent,while?excessive?volatility?of?other?capital?market?indices?such?as?the?HSI?cannot?be?used?as?an?entry?signal

Keywords:Inter-day?Reversal?Trading?Strategy;Event-study?Method;Hypothesis?Testing;Price-volume?Relation;Volatility?Spillover

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