中国股市春节效应的验证及投资建议

龙源期刊网中国股市春节效应的验证及投资建议作者：董桓旭来源：《时代金融》2017年第21期【摘要】节假日效应是指股票的回报率在假期前后异常高于其他交易日的现象。目前在全球股票市场已发现了各种不同形式的节假日效应。文章重点研究我国最重要的传统节日春节前后A股市场是否存在异常的高收益，即是否存在春节效应。根据2006年6月7日～2015年10月30日上证指数的日收益率，并采用引入了虚拟变量的GARCH模型，发现沪市存在显著的春节效应，尤其是钢铁、运输服务、交通设施、有色、半导体、通信设备这几个板块。文章最后为投资者列举了一些实用的投资策略。【关键词】春节效应股票市场投资者GARCH模型一、绪论研究表明，世界各国的股票市场都存在着一定的节假日效应，即股市在某些法定节假日前后存在异常收益率。节假日效应是日历效应的一种，目前日历效应已引起了国内外学术界及市场参与者的关注，如周内效应、一月效应、年末效应等得到了许多学者的实证，但节假日效应方面的研究相对不足。根据弱式有效市场假说（EMH），基于历史数据无法预测股票价格的变动。然而如果假日效应存在，意味着投资者可以基于该效应采取一定的交易策略来获取超额收益。春节作为我国假期最长、最重要的传统节日，人们的心理、消费与投资的热情会受到显著影响，因此研究股市在此前后异于一般交易日的表现具有代表性意义。通过考察春节效应的股市收益表现、行业热点及市场行为特征或许能找出一般性的规律，并为其他节假日效应提供参考。二、模型介绍在宏观经济领域和金融领域，时间序列经常呈现出集群效应，即在消除确定性非平稳因素之后，残差序列的波动在大部分时段是平稳的，但会在某些时段波动持续偏大，某些时段波动持续偏小，并不满足方差齐性，这给OLS最小二乘估计带来了一定困难。1985年，Bollerslov提出了广义自回归条件异方差模型，有效地解决了这个问题，它的结构为：这个模型简记为GARCH（p，q），该模型考虑了对方差函数q阶自相关性，使其可以拟合具有长期相关性的异方差序列，有效刻画金融变量的波动性特征。三、春节效应的描述性统计龙源期刊网日～2015年10月30日的A股指数日收益率为研究对象。之所以选择这个时间段，是因为2005年起大力推进了股权分置改革，消除了非流通股和流通股的流通制度差异，2006年起投资环境大幅改善，中国证券市场开启了进一步开放和完善的新时期，为本文的研究提供了较好的基础。文章对股票日收益率的计量采用对数收益率，计算公式是其中，Pt表示第t日的收盘指数；Pt-1表示的是第t-1日的收盘指数。为了减少数据过小可能导致的偏误，实证时将收益率放大100倍。文章以春节前后五个交易日股指的表现作为对春节效应的研究。（一）上证指数的表现从图1为上证指数收益率在整个样本区间内波动情况。从中可以发现，序列有稳定的均值，但是其方差在不同的时间有所差异，存在一定的波动聚集性。上证收益率可能存在着异方差，而适合运用GARCH模型来进行估计。从表1可以发现，不论是一般交易日，还是春节前后，指数的偏度为负，峰度均大于3，呈现左偏、尖峰厚尾的分布形态。从JB统计量的p值也可看出，在1%的显著性水平下拒绝正态分布假设，指数不符合正态分布。春节前后的交易日收益均值为0.4090，为所有交易日均值（0.0373）的10.97倍，明显高于所有交易日均值，可初步判断我国股市存在春节效应。（二）板块指数的表现从大盘指数粗略地来看，可能存在着春节效应。与上证指数一样，板块指数同样呈现左偏、尖峰、厚尾的分布特征。这些板块根据春节前后的日收益率均值除以所有交易日收益率均值所得的倍数排序，表2只展示了倍数高于大盘指数的板块。与大盘指数的10.97倍相比，有钢铁、运输服务、交通设施、有色、石油、半导体、通信设备这七个板块高于上证指数，钢铁板块的倍数最高，为29.39，通信设备为11.20。若上证指数存在春节效应，则可初步判断这些板块有很大可能也存在春节效应，并且强于大盘。四、实证结果（一）大盘的春节效应1.单位根检验。结果显示ADF统计量为-47.63，对应P值为0.0001，在1%的显著性水平下，拒绝序列存在单位根的假设，因此认为此序列是平稳序列。2.自相关检验。龙源期刊网检验中，滞后阶数分别选取1、2、3，均显示相应的P值在5%的显著性水平上无法拒绝序列无自相关的原假设，因此认为序列不存在自相关。3.ARCH效应检验。结果显示，各阶ARCH统计量检验结果相同，从P值来看，均拒绝无异方差的原假设，可以认为序列残差存在明显的异方差性，因此，运用GARCH模型来拟合指数序列较为合适。4.GARCH模型拟合结果。本文建立的GARCH模型具体如下：Rt表示t日的指数收益率，c为常数，ht表示条件方差。D为虚拟变量，若为春节前后五个交易日，则D=1，否则，D=0。根据AIC、SC最小原则，选用GARCH（1，1）模型对上证指数进行拟合。从模型拟合的结果来看，虚拟变量D相应的P值为0.0414，表明该变量在5%的水平上显著，上证指数的春节效应得到了验证。另外，虚拟变量D的系数值为0.2951，大于0，说明春节效应给股市春节前后平均每个交易日带来了正向的超额收益。（二）板块的春节效应经检验，各个板块指数收益率序列均满足GARCH模型的条件，收益率倍数高于上证指数的七个板块GARCH（1，1）模型拟合结果如下表。从表8中可以看出，钢铁、有色、半导体、通信设备这几个板块在1%的显著性水平上具有春节效应。而运输服务、交通设施则在5%的水平上显著。对于石油板块，则无法充分证明其具有春节效应。在具有春节效应的板块中，有色、半导体、通信设备的日均超额收益较高，系数值分别为0.6682、0.6756和0.6311。根据描述性统计结果，春节前后这几个板块收益率的标准差也较大，分别为0.2121、0.2291、0.2094。对于收益率略低一些的钢铁、运输服务、交通设施板块，其标准差也略低。说明这些板块的风险与收益是对称的。五、基于春节效应的投资策略（一）集中投资春节效应给大盘指数带来的日均超额收益为0.2951，具有春节效应的上述六个板块的日均超额收益均高于大盘指数。其中，可以认为有色、半导体、通信设备这三个板块具有高风险、高收益的特点，而钢铁、运输服务、交通设施则收益、风险都相对略低。因此，风险偏好的投资者可以集中投资于有色、半导体、通信设备这三个板块的相关标的，而偏保守的投资者可以集中投资于钢铁、运输服务、交通设施的相关标的。龙源期刊网（二）审时度势春节前夕管理层利好政策的出台、公司经营业绩的公告会从一定的时间段开始。大众年底工资及奖金的发放、节前消费对上市公司业绩的刺激、乐观情绪的传递以及羊群效应，对市场产生效力也需经过一段时间。当投资者开始注意到这些积极的因素增多时，可以开始跟随市场动向进行一定的投资，市场的繁荣通常能持续一段时间。当市场的超额收益已经有了体现，政策效力已经得到了发挥时，投资者就可以适时地将资金撤出了。（三）反向投资根据现代金融理论，春节效应属于市场异常现象，是市场有效性不足的表现。市场异常的发生与市场参与者的非理性有很大的关联，通常市场异常发生后，经过一段时间会得到修正。春节前后投资者可能由于乐观情绪、思维定势对政策消息存在一定的误解，羊群效应可能会导致市场一定程度的反应过度。因此，当市场投资热情达到高潮可能会逐步退潮时，投资者可以适当卖出经历过上涨的品种并买进低估值的品种，等待市场价值回归时平仓。六、结论根据我国股票市场的上证指数以及板块指数2006年6月7日～2015年10月31的日收益率数据，实证分析得出了上证指数以及钢铁、运输服务、交通设施、有色、半导体、通信设备这六个板块存在显著的春节效应。对于春节休市前、后几个交易日出现的高收益，投资者可以参考集中投资、审时度势、反向投资这三种策略。参考文献[1]刘骏江，李莉莉，甘法岭.基于修正GARCH模型的中国股市周内效应实证研究.青岛大学学报（自然科学版），2011，24：65.[2]冯俊文，李梦雪.基于上证综指的节日效应实证研究.技术经济与管理究，2014，6：108.[3]莫小为，张磊.深证批发零售业指数节日效应的实证研究.财会研究，2010，14：55.[4]TianYuan，RakeshGupta.ChineseLunarNewYeareffectinAsianstockmarkets，1999-2012.TheQuarterlyReviewofEconomicsandFinance，2014，54：529.[5]陆磊，陈思峰.中国股市具有“节日效应”吗？.金融研究，2008，4.[6]仪垂林，刘淄.上海股市法定节日及传统节日效应的实证研究.财经科学，2005，5：99.作者简介：董桓旭（1992-），男，汉族，浙江人，就读于东华大学，研究方向：金融学。龙源期刊网