股灾对A股市场日历效应的影响

汪建斌　陈赵燚

摘要：ARCH模型对2014年7月至2017年6月上证综指日收益率的分析显示A股市场确实存在日历效应，并且日历效应在2015年股灾前后的表现并不一致。在股灾发生前A股市场存在正向的周一效应和正向的周五效应，而在股灾发生后转变为正向的周二效应和负向的周五效应。本文结合当时的市场环境和投资者心理对上述现象进行了解释。

关键词：股票市场 日历效应 股灾 ARCH模型

一、引言

日历效应是指一周当中某些交易日的收益率和其他交易日的平均收益率存在显著的差异，日历效应不仅能说明市场是否有效，而且对于短线投资意义重大。（Cross， F，1973）對标准普尔500指数的研究最早观察到一周内的各交易日有不同的收益。（Chukwuogor-Ndu， C and Feridun， M，2006）证实了亚洲和欧洲股市的星期效应，发现在5天交易制的股市周一的平均收益率最低，6天交易制的股市星期二的收益率最低;一周最后一天的收益率都是最高的。A股市场作为新兴市场，相关研究较晚而且也没有一致的结论。（俞乔，1994）和（徐剑刚，1995）的研究均表明沪深股市股票收益率星期一显著为负。（谷伟，万建平，王丽丽，2004）发现沪市有周二效应和周五效应。（崔婧，杨扬，程刚，等，2008）研究发现牛市和熊市中的周内效应存在着显著差异，牛市时期表现出显著正向的周一效应，周四的收益率低于其他四个交易日;而在熊市时期则同时存在着显著为负的周一、周四效应，以及正向的弱周二效应。

二、理论模型

为了验证A股市场是否存在日历效应，本文将日收益率序列对代表交易日的虚拟变量进行回归。因为股票收益率序列经常存在自相关，所以在模型中加入了收益率序列的滞后项。OLS回归要求扰动项满足同方差，但（魏晓然，2016）和（徐晓宇，2012）等大量研究表明金融时间序列扰动项的平方序列可能存在自相关，所以引入ARCH或者GARCH模型进行尝试。综上所述，本文建立以下模型框架：

均值方程：，条件方差方程：。其中，Ret为上证综合指数日收益率;D1-D5为一周内五个交易日所对应的虚拟变量，当某个交易日为周一时D1=1，否则D1=0，其余以此类推;εt为扰动项，本文根据（刘红忠，何文忠，2012）假定误差项εt服从自由度为υ、方差为ρ2、均值为μ的t分布。ht为白噪声，满足;。

三、实证分析

（一）样本选择

本文采用上证综合指数的日收益率作为探究日历效应的工具指标，其指数日收益率指标Retindext的定义为：，其中Rt是上证综合指数收盘时的点位。分析股灾发生前的日历效应采用2014年7月1日至2015年6月12日共234个交易日上证综合指数的日收益率作为样本，这期间是一轮大牛市。分析股灾发生后的日历效应采用2015年6月15日至2017年6年9日484个交易日上证综合指数的日收益率作为样本，这期间是典型的熊市行情。

（二）股灾发生前后的实证模型

股灾发生前的{Ret}序列是平稳的，不存在明显的自相关，首先建立简单OLS模型（模型一）：。因为对模型一{εt}序列在2阶之后存在条件异方差并存在自相关，构建ARCH（2）模型（模型二），，。

股灾发生后{Ret}序列是平稳的并存在高阶自相关，结合信息准则的判断，构建模型三：。模型三残差的平方序列{ε2t}存在自相关，根据不同参数的回归比较，建立模型（模型四）：，。

（三）参数估计的结果

模型一D1和D5的系数最大，分别为0.78和0.56，在1%和5%水平下显著，说明这两天的收益率高于其他交易日的收益率，初步表明股灾前A股市场具有正的周一效应和周五效应。模型二D1和D5的系数分别等于0.78、0.42，在0.1%和5%的水平下显著，支持模型一的结论。ARCH模型和OLS模型相比，周一的正效应增强并且显著性也增强，弱化了周五的正效应。条件方差方程中扰动项平方的二阶滞后项系数为0.41，三阶滞后项的系数为0.22，分别在1%和5%的水平下显著，说明OLS回归的均值方程具有显著的ARCH效应。关于自由度的参数在5%置信水平下显著，说明有必要假设扰动项服从t分布。

模型三D2和D3的系数为正，其他3个交易日均为负，但单个系数的t检验均不显著;收益率的滞后项的系数在0.1%水平显著，说明存在自相关。模型四D2的系数等于0.23，D5的系数拟合值等于-0.31，分别在1%和0.1%水平上显著，说明股灾后A股市场具有正的周二效应和负的周五效应。扰动项平方序列的滞后项的系数均在0.1%水平上显著，说明OLS存在显著的ARCH效应。模型加入条件方差方程后拟合的效果提升非常显著，周二体现出了显著的正效应。

四、结论及原因分析

对比股灾前后的结果可以得出以下结论：A股市场存在日历效应，并且和市场走势有很大的关系，股灾前后日历效应的具体表现形式发生了变化。股灾发生前表现为正的周一效应和周五效应，股灾发生后表现为正的周二效应和负的周五效应。

A股市场存在日历效应可能是因为近几年A股市场发展迅速以及2015年牛市行情掀起炒股热潮，使得很多中小投资者加入，过度依赖外部信息，市场理性下降。股灾前正的周一效应可以用（陈千里，2003）的混合分布模型来解释，假设信息在交易和不交易时期的到达是不变的，因为星期一的交易依据三天的信息量，造成了周一收益率序列的高波动。证监会和交易所往往在周五收盘后公布交易和监管信息，很多公司也会在周末召开股东大会，这加剧了周末市场信息的积累。同时由于整体市场偏暖，很多都是利好消息，导致周一呈现出显著的正效应。股灾前正的周五效应和股灾后负的周五效应的原因：投资者认识到周末会有大量市场信息的积累，股市可能存在周一效应，因此投资者在最后一个交易日会预判下周的行情，进行交易。在股灾发生前的牛市期间，大家看多市场，买入的情绪高涨，造成指数上涨;在股灾发生后的熊市期间，投资者在一周的亏损后继续看空，造成指数“踩踏式”下跌。股灾后正的周二效应可能是因为“利空出尽是利好”的投资心理。周五的回归系数是-0.31，周一的回归系数是-0.06，说明股市在股灾期间周五和周一都出现了下跌的情况。连续两天的下跌，使许多投资者产生反弹的预期，形成短暂的上涨合力。

参考文献：

[1]Cross F. The Behavior of Stock Prices on Fridays and Mondays[J]. Financial Analysts Journal， 1973（No.6）：67-69.

[2]Chukwuogor-Ndu C， Feridun M. An Econometric Investigation of the Day-of-the-Week Effect and Returns Volatility in Fifteen Asia Pacific Financial Markets （1998-2003）[J]. Applied Econometrics and International Development， 2006（No.1）：207-220.

[3]俞乔. 市场有效、周期异常与股价波动——对上海、深圳股票市场的实证分析[J]. 经济研究， 1994（09）：43-50.

[4]徐剑刚. 上海和深圳股市股票报酬的条件异方差和周未效应[J]. 统计研究， 1995（06）：74-78.

[5]谷伟， 万建平， 王丽丽. VaR理论及其在股市周末效应中的应用[J]. 应用数学， 2004（S1）：75-79.

[6]崔婧， 杨扬， 程刚， 等. 周内效应在牛市、熊市中的异化现象——关于中国证券市场的一个实证研究[J]. 系统工程理论与实践， 2008（08）：17-25.

[7]魏晓然. 我国创业板市场的星期效应[J].常州工学院学报，2016（05）：62-69.

[8]徐晓宇. 股票市场春节节后效应的实证研究：来自中国A股市场的证据[J]. 中国证券期货， 2012（04）：5-7.

[9]刘红忠， 何文忠. 中国股票市场上的“隔夜效应”和“午间效应”研究[J]. 金融研究， 2012（02）：155-167.

[10]陈千里. 股市波动的周内效应研究[J]. 湖北大学学报（自然科学版），2003（01）：29-32.