中国股市及股指期货市场日历效应研究

发布时间：2017-05-03 19:01

  本文关键词：中国股市及股指期货市场日历效应研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统的金融学理论认为资本市场是有效的,基于CAPM和EMH的分析,在资本市场上,投资者获得的收益与其承受的风险是相匹配的,假如市场又是有效的,那么投资者就不能基于公开信息获得高于市场平均收益的超额利润。但是,在去年发生的股灾中,我们可以看到,中国市场是非有效的,股市在上半年的疯狂上涨和下半年的非理性下跌不仅仅使得很多投资者血本无归,也使得中国整个经济环境开始动荡不安。在这轮下跌过程中,股市本身呈现出了很多异常现象比如周四的集中下跌行情和十二月的红包行情。同时,股指期货市场在这轮下跌中也成为了众矢之的,股指期货引入的初衷是希望加入这种新型的金融衍生工具使得市场参与者有对冲市场风险的选择,使得股票市场的运行更加平稳,但是在去年的行情中,我们可以清晰地看到,些对股指期货进行的单边做空行为加剧了股市的波动,同时,股指期货市场本身也出现了一些异常的波动,比如股指期货的到期日效应。同时,伴随着中国经济的腾飞,中国的股票市场和股指期货市场对于中国经济的发展对于越来越多的股市参与者来说意义非凡,因此对于它们的研究也是有意义的。所以,基于以上的经济异象猜想和研究意义,下面开始对这两个市场的日历效应进行实证研究。过去的一些对于日历效应的研究比较多局限在单一的股票市场和单一的收益均值、波动方差研究,本文将引入股指期货市场。中国国内的股指期货发展历史还比较短,对于股指期货市场日历效应的研究比较少,但是在去年的股灾中可以看到：股指期货市场的发展完善对于整个资本市场而言意义非凡。本文创新性地对于股指期货市场日历效应进行研究,不仅仅可以让市场参与者清晰地看到在该市场上日历效应的具体情形,还可以让投资者基于两个市场的不同状况进行择时交易。本文在全面考察波动非对称性、预期风险影响和市场负面信息带来的杠杆效应的基础上对两个市场日历效益进行全方位考察。本文主要分为八个主体,行文思路如下：第一部分主要说明了选题的一个背景和意义。选题的背景主要是2015年股灾中,股民由于缺乏对股市专业知识的了解,损失惨重。同时,中国股票市场由于其不成熟性,股指期货在这一轮股灾中扮演了加剧灾难的角色,黑色星期四和股指期货交割日魔咒在股民心中留下了阴影。但是有一些投资者却巧妙利用类似华尔街"sell in May and go away"策略成功地躲过了这一轮下跌,因此提出对于日历效应进行研究,试图探讨在中国的股票市场和股指期货市场上,是不是存在着与月度、星期相关的异常收益情况。第二个部分便是文献综述,分为两个部分,一个是对于股市日历效应研究文献的文献综述部分,其中又分为国外文献和国内文献部分。在国内对于股市日历效应研究中,又出现了一类型集中采用随机占优方法进行分析的文献,因此把这个类型的文献单列出来。第二是对期货市场日历效应相关文献的文献综述部分,也分为国外和国内文献部分,其中由于股指期货存在着到期日,所以还单列出了一些对于到期日效应研究的文献。第三个主体部分便是对模型的介绍和相关概念的引入,本文主要研究的是股市的异常波动,过去的研究常常使用ARCH对于该波动进行描述,在ARCH的基础上又衍生出来GARCH、TARCH和EGARCH,基于对过去一些研究文献的借鉴,我们最后决定在着重研究股市非对称波动,研究股市和股指期货市场杠杆效应的基础上选择EGARCH作为主要的模型,同时在该模型中加入风险值和滞后一期的变量考察其影响,从而衍生出EGARH-M模型。同时对日历现象概念、峰度和偏度概念做出相关的介绍。在这个部分模型的介绍中,对于ARCH、 GARCH、TARCH、EGARCH也分别做出了一些优劣势的比较,最后基于所研究对象的特征,在比较的基础上才做出选择EGARCH模型的决定。第四个部分主要是有关数据选取原因做的解释,对于股市数据而言,选取的主要是主流指数：上证指数和深证成指。这个选取的原因主要是：第一个方面,投资者对于这两个指数的认可度较高,由这两个指数所研究出来的日历效应的结果也比较容易得到市场参与主体的认可。第二个方面,这两个指数不同于沪深300指数,虽然研究的股指期货合约的标的物是该指数,但是这个指数不足以全面反应中国股票市场的总体情况。在对股指期货市场的研究中,由于股指期货合约不连续性的特征,在文章中构造了一个IF加权指数对该市场进行描述。IF全称是Index future也就是股指期货的意思,国内对于股指期货市场日历效应的研究文献较少,能找到的一些比如殷双建关于沪深300股指期货周内效应的研究文献中多采取的对于股指期货市场的研究样本为一个加权的指数,一般有的文献也采用文化财经交易系统中的IF指数来作为研究对象,这个IF指数与本文中的IF加权指数的计算方法是完全一致的。该IF加权指数是以四个合约：当月、下月和随后两个季月合约为基础,综合考虑每个合约的成交量占总成交量的比重进行加权而得出的。由于股指期货市场与股票市场有一个很大的不同点,股指期货合约存在到期日,所以在交易的合约其实是不连续的,各个合约反应的市场情况也不尽相同,所以选取这个加权指数可以比较完整地展现出股指期货市场的情况。第五个部分主要是股市日历现象的实证部分,首先采取对均值、方差分析,接下来做的是用研究模型进行参数拟合的分析。在对参数的拟合分析中,主要考察的是分组的月度数据、星期数据具体在哪个月份或者哪个星期具有显著的杠杆效应或者出现了过去时刻收益、波动对当期的显著影响。本文的研究结果发现中国股市上存在正周一效应和负周四效应。这一结论与俞乔(1994)以及赵骏(1994)的研究结论正好相反,但同邓金炉(2010)研究出来的正周一效应比较一致。关于国内股指期货的研究文献相对较少,本文创新性地对股指期货市场的日内效应进行研究,研究结果与殷双建(2013)的研究结果出现了一些一致性,都发现了一个负周一效应和正周五效应。除开与殷双建(2013)类似的研究结果,本文还考察了股指期货市场的月内效应以及杠杆效应。第六个部分主要是股指期货市场日历现象的实证部分,首先采取对均值、方差分析,接下来做的是用研究模型进行参数拟合的分析。具体考察在哪几个月份和星期内存在明显的杠杆效应以及明显的滞后一期的影响。这个实证的过程基本上与第五个部分一样。第七个部分是基于以上数据结果做出的对两个市场日历效应形成原因的分析。主要是先由一些假说入手,从羊群效应假说,过反应假说等开始探讨两市形成这种日历效应的主要原因。最后基于中国市场的特性：股市在周末政策消息的集中出台、年报半年报披露时间的集中性、固定性和沪深300股指期货在每个月的第三个星期五的到期现象综合给出其他原因的解释。最后的第八个部分是给出的对于投资者的择时交易建议和对两市监管层的一些建议。对市场参与者的建议主要集中在择时交易,对于研究比较明显的下跌周期,投资者可以适当远离市场,对于研究比较明显的高收益率时期,在大环境的基本面和具体股票的基本面没有发生变化的前提下,可以适当参与市场。对监管层的建议主要是分散政策信息的披露时间和年报、半年报的披露时间,同时着力于市场的完善和投资者的专业知识教育。本文研究出来的股市月内效应主要有：(1)收益均值和收益波动方面：股市在六月收益最低,波动最大,在十二月收益最高,波动最小。(2)模型拟合出来的其他方面：预期风险在六月和九月出现了显著影响,四月出现了滞后期收益的影响,一月和十月出现了显著的杠杆效应。过去收益波动对现在收益波动影响比较明显的月份有：一月、二月、五月、六月、八月、十月、十一月和十二月,在一年中这么多月份都出现了该影响,这也证实了股票市场具有波动聚集的效应。本文研究出来的股市周内效应主要有：(1)收益均值和收益波动方面：星期一的平均收益率最高,在星期四的平均收益率最低,波动在星期一最大,星期五最小。(2)模型拟合出来的其他方面：预期风险在星期一出现了显著影响,周五出现了明显的滞后期收益的影响,星期数据中没有显著的杠杆效应。周一到周五都出现了过去收益波动对现在收益波动影响比较明显的现象。本文研究出来的股指期货市场月内效应主要有：(1)收益均值和收益波动方面：12月收益率最大,在6月收益率最小,波幅方面,在7月波幅最大,在4月波幅最小。(2)模型拟合出来的其他方面：在二月和三月,预期风险都对收益产生了一个明显的影响,；一月到三月和九月收益值受到了滞后一期收益值的显著影响；杠杆效应比较明显的月份是二月、三月、六月和八月；除开二月和五月,IF加权指数的月度数据都显示出过去时刻波动对现在时刻波动明显产生影响。本文研究出来的股指期货市场周内效应主要有：(1)收益均值和收益波动方面：星期一的平均收益率最低,在星期五的平均收益率最高,波动在星期一最大,星期三最小。(2)模型拟合出来的其他方面：在周一、周三和周四都看到了一个预期风险的影响,星期数据中也没有发现明显的过去时期收益对当前时刻的影响,但是过去波动对现在波动的影响在一周的五个交易日内都比较显著。并且周一到周五都没有明显的杠杆效应。本文的创新之处主要在于：第一,全面地分析日历效应,文章不仅仅考察了收益均值和方差,同时在满足使用EGARCH模型使用的三个条件的基础上采取EGARCH-M模型对于三大指数进行参数的拟合,这样可以具体分析杠杆效应和滞后一期的影响。第二,由于中国的股指期货市场发展历史还比较短暂,国内关于股指期货市场日历效应的研究文献相对较少,本文对于股指期货日历效应的具体状况,运用实证分析的手段探讨了这个新型市场上异常收益波动的具体情况。过去的研究只是单独地研究了股票市场或者期货市场,本文将关联度较强的股票市场和股指期货市场进行比较分析,试图考察在某些交易机制具有差别的情况下两个市场日历效应的具体状况。第三,在给出日历效应形成因素的过程中,不仅仅给出一些学术假说的解释并且基于中国市场的具体情况给出一些其他原因的解释。本文在研究内容和研究方法上还存在着一些不足之处：第一,没有采用具体的实证模型考察股指期货合约对于股票市场的日历效应的具体影响程度。第二,在对数据的处理中,没有固定样本区间,采取诸如滚动样本的研究方法。第三,在给出的市场建议时,缺乏一些实证数据来表示分散信息发布时间的优势。
【关键词】：日历效应 股指期货 异常收益波动
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51;F724.5
【目录】：

• 摘要4-9
• Abstract9-13
• 1. 绪论13-20
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 本文的研究意义14-17
• 1.3 本文的主要内容和框架结构17-18
• 1.4 本文的创新之处及可能存在的不足18-20
• 2. 文献综述20-30
• 2.1 关于股市日历效应的国外文献20-23
• 2.2 关于股市日历效应的国内文献23-25
• 2.3 关于期市日历效应的国外文献25-26
• 2.4 关于期市日历效应的国内文献26-30
• 3. 相关概念和模型理论30-37
• 3.1 相关概念30-32
• 3.1.1 日历效应概念30-32
• 3.2 相关模型简介32-37
• 3.2.1 ARCH模型和GARCH模型32-35
• 3.2.2 TARCH模型和EGARCH模型35-37
• 4. 样本数据的选取和研究方法37-53
• 4.1 样本数据选取37-41
• 4.1.1 上证综指的选取依据37-38
• 4.1.2 深成指的选取依据38
• 4.1.3 对股指期货市场进行研究的数据选取38-41
• 4.2 数据处理和检验41-51
• 4.2.1 非正态检验41-47
• 4.2.2 异方差检验47-49
• 4.2.3 平稳性检验49-51
• 4.3 研究方法51-53
• 5. 中国股票市场的日历现象实证分析53-57
• 5.1 月内效应实证分析53-55
• 5.1.1 月内效应中统计特性分析53
• 5.1.2 月内效应中模型拟合结果分析53-55
• 5.2 周内效应实证分析55-57
• 5.2.1 周内效应中统计特性分析55
• 5.2.2 周内效应中模型拟合结果分析55-57
• 6. 中国股指期货市场日历现象分析57-61
• 6.1 月内效应实证分析57-59
• 6.1.1 月内效应中统计特性分析57-58
• 6.1.2 月内效应中模型拟合结果分析58-59
• 6.2 周内效应实证分析59-61
• 6.2.1 周内效应中统计特性分析59
• 6.2.2 月内效应中模型拟合结果分析59-61
• 7. 两市日历效应比较及成因分析61-70
• 7.1 两市日历效应比较及成因相关假说61-64
• 7.2 其他原因64-70
• 7.2.1 基于星期数据结果的周内现象成因分析64-67
• 7.2.2 基于月度数据结果的月内现象成因分析67-70
• 8. 对投资者和监管层的建议70-73
• 8.1 对参与市场的投资者相关建议—择时交易70
• 8.2 对监管层的相关建议70-73
• 8.2.1 分散周内和年内的信息披露时间71
• 8.2.2 注重投资者的相关知识培养71-73
• 参考文献73-77
• 后记77-78
• 致谢78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：343532