中国股市“周内效应”研究分析
中国股市“周内效应”研究分析
南京理工大学经管学院
王木伟
摘要
“周内效应”(day-of-the-week effect)指股票市场在一周内的某一天的平均收益率比一周内其他任何一天的平均收益率高或者低，且在统计上有显著性。大量的实证研究表明“周内效应”是绝大多数发达国家股票市场和某些新兴国家股票市场普遍存在的一种异象。
本文以我国的沪深股市为研究对象，在使用虚拟变量的基础上，运用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对其进行了实证分析，考察其是否存在周内效应。并力图为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供一定的决策依据。
本文选取的数据是上证综合指数和深证成分指数，样本时间为2009-2010年6月。
首先对收益率的时间序列进行分析，发现所谓波动的集群性，这表明收益率的序列存在异方差性。因此本文采用能够很好地描述金融时间序列数据的异方差的广义自回归条件异方差模型(GARCH)。在引入虚拟变量(dummy variables)的基础上，经过检验，沪深股市都不存在“周内效应”。这表明在众多的发达国家和某些新兴的工业化国家的股票市场上连续而且稳定出现的周内效应在我国的市场几乎不存在。
关键词：周内效应波动性虚拟变量广义自回归条件异方差模型（GARCH）
Abstract
The day of the week effect means that in the stock markets, the yield rate on one day is significant higher or lower than the rest other day during a week. A lot of literature have showed that the day of the week effect exists in most of the developed markets and the newly industried markets.
Based on the dummy variables and the GARCH model , this paper examines whether the day of the week effect exists in the Chinese stock market, and managed to give some advice on the governmental regulations ,as well as to the investor how to anticipate and hedge the risk in the stock market.
The data used in this paper are the practical data in the Shanghai and Shenzhen stock market from 2009 to June 2010.
Firstly, we analysis the time series data of the yield, and find the volatility clustering, which means the data is accompanied with the heteroskedasticity. We apply the GARCH which can features the heteroskedasticity in the financial time series data. In the test form,neither Shanghai market or Shenzhen market shows the positive weekday effect significantly.
Key Words: the day of the week effect volatility dummy variables GARCH
目录
摘要 (1)
1 绪论 (4)
1.1研究的目的与意义 (4)
1.2研究思路与结构 (5)
2、ARCH类模型说明 (6)
2.1ARCH（P）模型 (6)
2．2、GARCH（P，Q）模型 (7)
2.3AR-GARCH模型 (7)
3 数据及检验 (8)
3.1沪深股市日收益率数据统计特征 (8)
3.2AR-GARCH模型进行回归，检验是否存在“周内效应” (10)
3.2.1 AR-GARCH应用必要性解释 (10)
3.2.2 “周内效应”检验过程 (11)
3.2.3周内效应检验结果 (13)
4.结论 (14)
参考文献 (16)
1 绪论
1.1 研究的目的与意义
“周内效应”指股票市场在一周内的某一天的平均收益率比一周内其他任何一天的平均收益率高或者低，且在统计上有显著性。由于最早的研究对象是美国股票市场，且发现周一的平均收益率显著低于其他时间，而周五的平均收益率显著高于其他时间，因此“周内效应”有时也称为“周一效应”(Monday effect)或“周末效应”(weekend effect)。大量的实证研究表明“周内效应”是绝大多数发达国家股票市场和某些新兴国家股票市场普遍存在的一种异象。
“周内效应”看起来似乎与有效市场假说相背离，因为这种效应的存在意味着投资者可能从中获得套利机会。比如，其他条件不变时，投资者可以在周一收盘前买入而在周五收盘前卖出股票，从而获得异常收益。然而换个角度看，收益一定程度上可预测并不一定意味着市场的无效，因为一旦考虑到现实中存在股票的交易成本，微小的超额收益并不足以造成套利机会；而且，收益率的变化还可能是由股票市场风险变化产生的时变风险溢价所致。
对于“周内效应”的解释是多角度的，例如观测误差，收益公告的发布时间，个人和机构投资者的交易行为，风险溢价的变动等。不少解释看起来针对某个情况是合适的，然而考虑到世界范围内这种“周内效应”的广泛存在，还没有哪种解释能得到广泛的认同。
国外研究证券市场异象的文献很多，但是有关中国股票市场的异象研究的文献却相对较少。因此，本文试图对中国股票市场的“周内效应”进行研究，并认为此研究的意义如下：
1. 中国股市发展很快。我国股票市场尚与发达国家存在一定差距，但已经初具规模。而众所周知，作为一个新兴的市场，我国的股票市场尚未成熟，股市收益率波动较高，自开始交易以来，一直表现出极度的不稳定性。股票价格经常大起大落，股价变化无常，利用价差盈利的机会增多，反过来又助长了投资者的投机兴趣，使资本市场的投机性愈演愈烈。中国股市收益率波动性之高位于世界前列，对能防范股市系统性风险提出了客观需求。收益率波动性的估计和预测已
经得到了广大研究者和从业人员的注意。它是对金融市场投资、制定期权价格和进行监管时考虑的重要因素。
2. 尽管现有的资产定价模型不能解释异象，但这并不表示异象一定是市场缺乏效率的结果。有证据表明市场机制在此起到了一定的作用。包括美国在内的众多发达国家都存在某种形式的“周内效应”，中国作为发展中国家，其市场机制与工业化国家的市场机制有很大程度的不同。因此如果中国的证券市场也存在类似形式的“周内效应”，那么中国也应该存在类似的市场机制，这为研究市场机制如何作用于市场提供了重要的信息。这些信息反过来会对股票交易所和其他的相关监管部门制定相关的政策具有指导作用。
我国已经加入了 WTO ，市场经济制度需要与国外接轨，在这种情况下，对中国股票市场的“周内效应”的研究也显得很重要。
3. 证券市场的“周内效应”、半月效应、一月效应、成交量效应等具有大致相同的表现形式。因此，能够正确解释“周内效应”的理论模型将可以被类似地用于研究其他的效应，这将会加深我们对证券市场的进一步认识。
4. 吸收西方国家先进的金融计量经济学理论，力争为推动我国股票市场实证研究工作的向前迈进作出一点贡献，以使其更趋规范，更趋严谨，同时对实践也能起到更好的引导作用。
1.2 研究思路与结构
本文取收盘价的对数的一阶差分为收益率，使之转换为连续收益率： )ln (ln *1001--=t t t p p R
由于股市收益率存在极强的时变方差(ARCH, 或称“自回归条件异方差”)效应，因此运用GARCH 模型，将收益率t R 对周一到周五这五个虚拟变量t t t t t F H W T M ,,,,进行回归。再进行检验，包括五个方程：
t
t t t t t t
t t t t t t t t t t t t
t t t t t t
t t t t t H W T M R F W T M R F H T M R F H W M R F H W T R ξαααααξαααααξαααααξαααααξααααα+++++=+++++=+++++=+++++=+++++=4321043210432104321043210
其中，虚拟变量的取值情况为
其余虚拟变量取值与M t 雷同。
以第一个方程为例：0α代表周一的平均收益率，而1α、2α、3α、4α则分别代表周二到周五的收益率与周一的收益率的差值。若某个i α显著，则说明此日与周一的收益率有显著差异。但是检验要综合5 个方程得出结论，从而判断周i(i=1,2,3,4,5)是否存在周内效应。
2、ARCH 类模型说明
2.1 ARCH （p ）模型
假设在历史数据已知的情况下，零均值、纯随机序列具有异方差性：
t t h =)var(ξ
在正态分布的假设下，有
)1,0(/N ≈t t h ξ
如果残差序列存在自相关系数不为零即异方差函数存在自相关性，我们可以通过构造残差平方序列的自回归模型来拟合异方差函数：
∑=-+==q
j j t j t t w E h 12
2)(ξλξ 这样构造的模型称为q 阶自回归条件异方差模型即ARCH(q)。其完整结构为：
M t =
1，若第t 天为周一
0，若第t 天不为周一
∑=---+=≈=+=q j j
t j t t t t t t
t t t w h N e e h x x t f x 12,,.......21)
1,0(),,(ξλξξ
ARCH 模型是GARCH 模型族中最基本的模型，其它模型基本上都是通过对它进行扩展而来的。
2．2、GARCH （p ，q ）模型
在ARCH 模型的方差方程中加入条件方差自身的滞后项就得到GARCH 模型，完整结构为：
∑∑=-=---++=≈=+=p i i t i q j j t j t t t t t t
t t t h w h N e e h x x t f x 112
,,.......21)
1,0(),,(ηξλξξ
一般要求系数0≥j λ和0≥i η，但这个对系数非负性的要求只是保证模型有意义的充分而必要条件。
2.3 AR-GARCH 模型
对残差序列}{t ξ拟合GARCH 模型有一个基本要求：}{t ξ为零均值、纯随机、异方差序列。有时回归函数),,(,.......21--t t x x t f 不能充分提取原序列}{t ξ中的相关信息，残差序列可能具有自相关性，而不是纯随机的。这时需要对}{t ξ先拟合自回归模型，再考察自回归残差序列}{t ξ的方差齐性，若果}{t ξ异方差，对它拟合GARCH 模型。这样构造的模型成为AR-GARCH 模型，完整结构如下：
∑∑∑=-=-=---++=≈=+=+=p i i t i q j j t j t t t t t t
m
k k t k t t
t t t h v w h N e e h v v x x t f x 112
,1,.......21)
1,0(),,(ηλξβξξ
3 数据及检验
3.1沪深股市日收益率数据统计特征
本文所用数据为2009-2010年6月每日收盘价数据，经过计算得到每日平均收益率。应用SAS 软件得到以下收益率统计特征图和每日收益率时序图。
图 3-1 2009-2010沪市日收益率统计特征图
图 3-2 2009-2010深市日收益率统计特征图
图3-3 2009-2010沪市日收益率时序图
图3-4 2009-2010深市日收益率时序图
图3-1和图3-2分别给出沪市和深市的日收益率序列统计特征。包括均值、标准差（用来度量波动性的指标）、中位数、最大（小）值、偏度以及峰度。
图3-3和图3-4分别给出了深市和沪市每日收益率的时序图。
偏度和峰度则用来判断收益率序列是否为正态分布。由于正态分布的偏度为0，峰度为3，因此我们可以看出日收益率序列不服从正态分布。偏度为负意味着坐标轴左侧的厚尾特征更明显，偏度为正意味着坐标轴右侧的厚尾特征更明显。经验证据表明，收益率序列的自回归条件异方差效应(ARCH, Auto-regressive Conditional Heteroskedasticity)会导致这种特征。正是基于此效应，本文将采用ARCH类模型来分析我国股票市场是否存在周内效应，而不是简单地使用最小二乘法(OLS)，因为后者忽视了异方差效应因而给出错误的结论。
3.2 AR-GARCH 模型进行回归，检验是否存在“周内效应”
3.2.1 AR-GARCH 应用必要性解释
“周内效应”的检验`需要同时检验下面五个方程：
t
t t t t t t
t t t t t t t t t t t t
t t t t t t
t t t t t H W T M R F W T M R F H T M R F H W M R F H W T R ξαααααξαααααξαααααξαααααξααααα+++++=+++++=+++++=+++++=+++++=4321043210432104321043210
以第一个方程为例：0α代表周一的平均收益率，而1α、2α、3α、4α则分别代表周二到周五的收益率与周一的收益率的差值。若某个i α显著，则说明此日与周一的收益率有显著差异。但是由于在第一个方程中同时包含着其他的解释变量，这些解释变量的引入会影响α1的显著性。为正确而全面地判断周一的收益率与周二是否存在显著的差异，我们必须同时使用第二个方程，此时，α1代表周一的收益率与周二的差值。两式的差别在于第一个方程以周一为基底，而第二个以周二为基底。只有当两式中的α1都显著时，我们才认为周一的收益率与周二相比有显著差异。类似的原理适用于周一到周五中的任意两天。因此我们必须同时使用上述五个方程来判断是否存在周内效应。在本研究中，我们采用GARCH(1，1)来描述每一个方程中扰动项t ξ的运动模式。另外，有时回归函数),,(,.......21--t t x x t f 不能充分提取原序列}{t ξ中的相关信息，残差序列可能具有自相关性，而不是纯随机的。这时需要对}{t ξ先拟合自回归模型，再考察自回归残差序列}{t ξ的方差齐性，若果}{t ξ异方差，对它拟合GARCH 模型。这样最终使用的模型为AR-GARCH 模型。
3.2.2 “周内效应”检验过程
下面以沪市“周一效应”进行检验为例，其他“周内效应”的检验与之雷同。 求解方程t t t t t t F H W T R ξααααα+++++=43210，即把t R 作为因变量，把t t t t F H W T ,,,作为自变量进行多元线性回归。
首先运用SAS 软件进行回归分析，线性回归后得到残差序列。残差序列的自相关性显著，见下图：
图 3-5 残差序列显著性检验的DW 值
由上图可知，DW 统计量的p 值为0.2941，残差序列具有显著的正相关性。 接下来，给出残差序列的自相关系数图：
图3-6 残差序列的自相关系数图
由上图可知，残差序列至少存在一阶自相关，可拟合AR （1）模型。 继续，给出残差序列的异方差性检验图：
图 3-7 残差序列的异方差性检验图
由上图可知，Q 和LM 统计量的P 值绝大部分小于0.05，可知残差序列具有异方差性，且具有显著的长期相关性。
最后，我们拟合AR(1)-GARCH(1,1)模型对原数据进行回归分析。得到最终模型，见下图：
图 3-8 拟合模型的系数及其显著性水平图
将模型的完整结构表达出来，即为：
1
1218816.00690.00000149.0)
1,0(,0420.0002488.0003725.0001354.0004253.0003254.0---++=≈=+=+----=t t t t t t t t
t t t
t t t t t h V h N e e h V V F H W T R ξξξ
其中，0α,1α,2α,3α,4α均不显著（p 值都大于0.05）
另外，模型的显著性水平见下图：
图3-9 拟合模型的显著性水平图
由上图可知，模型的拟合效果并不太好，整个模型的R2只有0.0041，但正态性检验通过（p值为小于0.0001）。
3.2.3周内效应检验结果
根据前一小结的检验思路，我们可以对沪市及深市其他周内效应进行检验，综合检验结果如下：
先来看沪市的检验结果，见下图：
表3-1 沪市周内效应检验结果
检验结果表明，周一效应不存在：周二、三、四、五所对应的周一的系数不同时显著。同理，周二、三、四、五效应也不存在。因此，沪市不存在“周内效应”。
再来看深市的检验结果，见下图：
表3-2 深市周内效应检验结果
同深市周内效应检验一样，深市同样不存在“周内效应”。因为若存在周i 效应，那么其他天对应的周i的系数应该同时显著，但是检验结果下不存在这种情况。
4.结论
由于我国股市存在ARCH效应，因此本文通过AR-GARCH模型对我国沪深股市日收益率进行回归分析，模型拟合结果较好，但是通过检验结果，我们发现我国沪深股市不存在“周内效应”，在这一点上，这与发达国家的股市情况有所差异。
我国股票市场的发展还很不健全，噪音偏多，各种各样非市场的因素往往左右着市场的整个走势，这在一个成熟市场是不应该出现的，从而充分地说明了我国股市还存在很多弊端，要走上健康规范的轨道还有一段很长的道路，因此迫切需要社会各界人士的共同努力。对政府而言，仍要大力加强法制法规的建设，加
强市场监管，按照市场经济的规律扶植培育股票市场；对广大投资者而言，要努力提高自身素质，减少对股票的盲目侥幸认识，培养起应有的投资意识；对股市的研究人员，应该敞开门路，积极吸收西方发达国家成熟股市的先进经验和理论，运用于我国股票市场，以起到理论带动实践发展的作用。
参考文献
1. （英）米尔斯着，俞卓菁译：金融时间序列的经济计量学模型，经济科学出版社，2002
2. 田华、陆庆春：上海股市周日效应GARCH模型族的实证研究，系统工程理论与实践，2003
3. 唐齐鸣、陈键：中国股市的ARCH效应分析，世界经济，2001
4. 戴国强. 中国股票市场的周末效应检验. 金融研究1999
5 . 薛继锐. 中国股票市场的日历效应分析. 数理统计与管理2000
6 . 奉立城. 中国股票市场的“周内效应”.经济研究, 2000
7 . 陈超, 钱苹. 中国股票市场“周内效应”再检验. 经济科学, 2002
8. 徐国栋、田祥新、林丙红：《中国股市季节效应实证分析》，《广西财政高等专科学校学报》2004年第1期。
9. 张兵：《中国股市日历效应研究：基于滚动样本检验的方法》，《金融研究》2005年第7期。
10.江州、谢赤、张振宇：《中国股票市场月份效应研究》，《财经理论与实践》2008年第5期。
11. 鞠英利：《我国股市季节性变动实证研究》，《经济问题探索》2007年第1期。
12. 范辛亭、董文卓：《中国股票市场的月份效应———基于消费习惯的解释》，《中山大学学报》2007年第3期。
13. 徐炜、张兵：《中国股市月份效应研究》，《经济管理·新管理》2005年第24期。
14. 林国春、段文斌：《行为金融学及博弈论应用》，南开大学出版社2006 年版。
中国证券市场发展历程
中国证券市场发展历程 自1949年新中国成立以来，中国证券行业从零开始，经历了一段漫长而又曲折的发展历程。 1949年5月上海解放，上海证券交易所停业。旧中国半殖民半封建的证券市场从此结束。新中国从此开始考虑建立自己的证券交易所。 1949年6月，天津证券交易所重新设立，这是新中国设立的第一个证券交易所，标志着中国当代证券市场的正式启动。 1950年2月，新中国在北京设立了北京证券交易所。 1952年7月和10月，政府相继关闭了天津和上海证券交易所。1958年以后，受当时中国国内外政治局势影响，中国证券市场更是长期受到摒弃。 1953年12月，中央人民政府颁布了《1953年国家经济建设公债条例》，决定从1954年起发行国家经济建设公债，筹集经济建设资金。1954～1958年，政府连续5年发行了国家经济建设公债，总额35.54亿元，但到了1955年，中国取消商业信用，同时限制国家信用。1958年又完全否定了国家信用。1968～1978年中国进入既无外债又无内债的无债时期。 直到1978年中共十一届三中全会改革开放后，中国当代证券市场才得以逐步恢复。 1981年财政部首次发行国库券，揭开了新时期中国证券市场新发展的序幕。 1984年11月，中国第一股——上海飞乐音响股份公司成立。 1985年1月，上海延中实业有限公司成立，并全部以股票形式向社会筹资，成为第一家公开向社会发行股票的集体所有制企业。 1986年9月26日，新中国第一家代理和转让股票的证券公司——中国工商银行上海信托投资公司静安证券业务部宣告营业，从此恢复了我国中断了30多年的证券交易业务。 1986年11月14日，邓小平会见纽约证交所董事长约翰.范尔霖，并向其赠送了中国第一股——飞乐音响股股票。 1987年5月，深圳市发展银行首次向社会公开发行股票，成为深圳第一股。 1990年12月19日，数百名中外贵宾参加了上海证券交易所正式开业的庆典。黄浦江畔一声锣响，标志着中国证券市场正式诞生了。上市交易的有被称为“沪市老八股”的8只股票，“老八股”都是一些集体企业或国有小企业，带有很强的试水性质，试点不成功，也无关乎国民经济发展大局。 1991年7月3日，深圳证券交易所在改革开放的特区隆重地举行了开业典礼。 这两个特殊的日子，已经作为辉煌的起点，载入了史册。沪深两家交易所的正式开业，标志着我国改革开放后的证券市场正式诞生了，也象征着中国百年证券的历史长河，千折百回，历经险阻，终于汇流成涛天的大潮，即将朝着无垠的大海奔去。二十年的历史表明，证券市场的诞生顺应了经济改革和经济发展的需要，不但为市场经济的运作提供了样板，为深化企业改革提供了动力，而且极大地提高了人们的金融意识，有力地推动了资本市场的发展。 1991年8月28日，中国证券业协会在京成立。开始实行全国范围的证券发行规模控制与实质审查制度。从那之后直至2000年之前，股票发行依靠的是行政审批，投行经历的是“额度制”阶段。 1992年邓小平的南巡谈话，不仅给“股票市场到底姓社姓资”的争论画上了
上证综指日历效应研究
上证综指的日历效应研究 qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyu iopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg hjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcv bnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw ertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiop asdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjk lzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbn mqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwert yuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopas dfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklz xcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyu iopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg hjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcv bnmrtyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyu iopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg hjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcv 上证综指的日历效应研究 2014210745 2015/7/5 张楠
摘要 股市的日历效应证实了市场非有效,在假设市场有效的理论和模型指导下投资必定会产生很大风险,而我国股市发展极为迅速,投资者也日渐益多,因此深入研究日历效应有重要意义。而日历效应的研究仍多是停留在静态的均值收益和波动方差的方面,而本文将从更全面的角度研究日历效应,同时利用日历效应引导投资者进行市场时机抉择,研究方法主要包括描述统计分析和计量分析。描述统计分析包括: 均值、方差、偏度和峰度;计量模型主要利用到序列t分布下的EGARCH-M模型,模型分析主要包括波动非对称性、预期风险影响、滞后期收益影响、滞后期波动和杠杆效应。 关键字：日历效应EGARCH-M 杠杆效应市场时机抉择 Abstact The Calendar effects in the stock market prove that the market is non-effective, so there will be a great risk by use the theory and model under the assumptions of the efficient market. And with the extremely rapid development of China's stock market, investors are also growing, so it is very significance for depth studying Calendar effects. But the research on calendar effects main emphasis on the mean and variance, this article will study calendar effects from a more comprehensive perspective, while taking advantage of the calendar effect to guide investors for the choice of market timing. Research methods main include descriptive statistics analysis and econometric model analysis. Description statistical analysis includes: mean, variance, skewness, and peak-degree. Econometric model analyses mainly utilize the EGARCH-M model under t distribution; the analysis mainly includes the fluctuations asymmetry, the impact of expected risk, the impact of lag revenue, the impact of lag phase fluctuations and leverage effect. Keywords: Calendar effect, EGARCH-M model, the leverage effect, market timing choice
行为金融学第3章答案
行为金融学第3章答案
第3章证券市场中的异象 一名词解释 股票溢价之谜：股票投资的历史平均收益率相对于债券投资高出很多，并且无法用标准金融理论中的“风险溢价”做出解释。 动量效应：也称惯性效应，是指在较短时间内表现好的股票将会持续其好的表现，而表现不好的股票也将会持续其不好的表现。 反转效应：在一段较长的时间内，表现差的股票有强烈的趋势在其后的一段时间内经历相当大的好转，而表现好的股票则倾向于其后的时间内出现差的表现。 股票的规模效应：股票的总收益率和风险调节后的收益率都与公司大小呈负相关关系，即股票收益率随着公司规模的增大而减少。 日历效应：股票收益率与时间有关，投资收益率在不同的时间存在系统性的差异。 一月效应：股市在每年一月份中的回报明显高于它在其他月份中的回报。 过度反应：投资者对最近的价格变化赋予过多的权重，对近期趋势的外推导致与长期平均值的不一致。 反应不足：证券价格对影响公司价值的基本面消息没有做出充分地、及时地反应。 异象：无法用有效市场理论和现有的定价模型来解释的股票市场收益异常的现象。 二问答题 1 我国股票市场有哪些典型的异象？ （1）在中国的证券市场上，噪声交易明显存在, 且在持续时间、涉及范围及表现程度上要比西方发达国家严重得多，噪音交易比重显然已经超过“适度”标准； （2）羊群行为，中国证券市场中最常见的一种从众行为，表现在机构投资者对证券价格的操纵、中小投资者的盲目跟庄等方面； （3）处置效应，投资者在风险投资时，急于卖出赢利的资产，而不愿轻易卖出亏损资产。许多投资者得到蝇头小利就卖出手中的证券，却长期持有套牢的证券； （4）日历效应，中国深沪两市在一定程度上郜存在周末效应，中国的年关效应受益最小的月份，一般都集中在下半年，多数收益最高的月份集中在每年三月。
股票市场论文股票市场日历效应论文
股票市场论文股票市场日历效应论文：深圳股票市场日历效应分析摘要：选取2007年4月16日-2009年5月6日的深圳成份指数作为样本数据，通过计算各个交易日的收益率进行比较发现周一收益率显著较低，说明存在着周末效应。周二和周四收益率高于所有交易日的平均收益率，全时间序列收益率又服从随机游走说明中国深圳股票市场不通过以往交易日的价格信息获得超额利润，周二和周四超额利润的获得只能是通过公开市场信息和内幕信息渠道，由此判断中国深圳股票市场达到了弱势有效阶段。对计量结果进行了分析，说明了深圳股票市场存在周末效应的原因，并且根据中国深圳市场的实际情况提出了充分发挥市场配置资源的作用，培育优质上市公司，加强信息披露等积极意义。创新之处在于采取了最新的数据并对周末效应的政策意义进行了论述。 关键词： 股票收益率；日历效应；周末效应；弱势有效 1 问题提出 一直以来，主流金融学者基于投资者是理性人的假设，认为人可以利用所获得的信息做出最佳投资策略，由此任何可以用于预测股票表现的信息已经反映在股票价格中，这就是有效市场假说（EMH）。有效的股票市场意味着股票的现实价格充分地表现了对股票的预期收益，也反映了影响股价的基本因素和风险因素。然而，随着金融市场的发展，越来越多的现象已无法在这一理论框架下得到合理的解
释。日历效应是指证券市场出现的在某一特定时间进行交易可以获得超额收益率的现象，它的表现形式主要有周末效应和假日效应等。所谓股票报酬的周末效应是指股票平均报酬率周一为负，且比一周其他交易日的股票报酬都低。在EMH下是不会存在日历效应的，各个交易日的股票收益率不应该有悬殊的差距，这种差距更不会长期存在下去。 按照有效市场假说的论点既使投资者是不完全理性的，市场也仍然是有效的，因为市场中的非理性投资者之间互不相关，他们的交易彼此抵消，理性投资者也可以通过套利使各个交易日之间收益率的差距消失，最终价格仍将趋近于基本价值，体现股票市场的效率。日历效应的存在并且反复出现说明套利是不完美的，是很有限的。就周末效应而言，如果理性投资者周五下午短卖，然后在下周一照预期较低的价格买进。这种市场行为将导致周五下午价格下跌，下周一价格上涨，从而使得周一的收益率升至适当水平，即能够补偿这一天的风险，由此可根除周末效应。然而实证研究证明，周末效应在世界发达国家普遍存在，本文通过数据分析证明周末效应在我国深圳股票市场尤为明显。因此，对日历效应的研究也就是对有效资本市场假说的挑战。 2 文献综述 （1）国外研究情况综述。 Gibbons（1981年）和Keim（1984年）发现Dow Jones指数周一存在负收益。Rogalski（1984年）发现所有周五收盘至周一收盘之
我国股票市场发展现状
我国股票市场发展现状 姓名：王向红 班级：会计三班
学号：111102031332 2015-01-06 我国股票市场现状分析 摘要：任何国家的经济发展都离不开股票市场，所谓股票市场是宏观经济的 晴雨表，可见它对经济的重要性。中国股票市场是一潜力较大，发展前景非常广阔的市场，对于企业和投资者来说，对股市未来发展趋势 的判断，是其投融资成功与否的关键所在。我国股票市场成长之快和成绩之卓著是令人瞩目的。但是由于发展时间短, 制度不健全等原因, 存在着诸多问题。通过对我国股票市场的现状的分析, 总结了股票市场当前存在的问题, 探索了产生问题的原因, 并提出了解决问题的对策。 关键词：股票市场；现状分析;问题与发展趋势 一、引言我国股票市场现状分析 从1990 年上海交易所成立以来, 作为资本市场的核心,我国股票市场短短的几十年达到了许多国家几十年甚至上百年才实现的规模。中国股票市场经过二十多年的发展，在筹集企业发展所需资金、改善企业融资结构、优化社会资源配置、促进中国经济发展等方面起到了十分重要的作用。 （一）当前我国股票市场规模。截至2007 年12 月21 日, 沪、深两地上市已达1527家, 上市股票数量1613 只, 总股本达到16848. 86 亿元, 股票市价总值达到310448. 39 亿元.上海证券交易所上市的公司达到859 家, 来自全国31个省、市、自治区。其中, 44 家公司同时发行A、B 股; 19 家公司以A 股和H 股形式同时在上证所和香港联合交易所上市; 6 家公司以B 股和ADR 形式同时在上证所和纽约证券交易所上市; 1 家公司以B 股和GDR 的形式同时在上证所和伦敦证券交易所上市。深圳证券交易所865 只证券中包括A 股655 只, B 股55 只, 其余为基金、企业债券、可转换债券、国债、权证等 ( 二) 股权分置改革现状。我国上市公司股权分置改革目前已经顺利进入收尾阶段了, 这场史无前例的制度性变革用了一年多的时间, 取得了决定性胜利, 实现了中国股市从漫漫熊市向持续健康发展的历史性转折。自2006 年4 月29 日
中国股市十大定律
中国股市的十大定律 第一定律：闻利好消息应坚决斩仓。此时态度之迅速决绝，非用壮士断臂一词不足以形容。 第二定律：闻利空消息可倾囊一搏。尤其要大力买进ST家族之宠儿，公司越发布股价异动告，越宣布亏损严重，越不需理会，或者干脆视为利好消息可也。简言之，公司越亏损，股票越易涨，也即负利润率与股价成正比。 第三定律：专家意见与选股错误率呈正相关。越听专家意见，越容易选错股。这倒不是说专家都是骗子。一般情形是，若专家推荐两只潜力股，你斟酌再三，选中一只。未选中的偏偏大涨，你买的那只绝对不涨，而且必跌无疑。 第四定律：买入时机肯定错误。无论多好的股票，无论大盘涨势多么肯定，你一买入必下跌。 第五定律：卖出时机绝对错误。持股一年甚至两年，非但不涨而且大跌，于是忍痛斩仓。但今日出局，该股明日十有八九涨停矣；而且十有八九要连续涨停数日。其停止上涨的时间，一般在你追高后之一小时内，而且随即大幅回调，再度令你套牢。 第六定律：鼓吹做短线的股评家一般是券商的喉舌；鼓吹做长线的专家大多是庄家的哥们，或者就是庄家本人。故中国股欲不受人摆布，以做中线为宜。何谓中线？定律曰：中线的时段长度，一般正好是你买入的那家公司从盛而衰直至破产，开始有谣传将被收购这样一个较长的周期。 第七定律：股市指数变化与绝大多数股所持股票价格的变化没有关系。即，指数上升而很多个股价格下降。 第八定律：公司业绩与公司经营状况无关，一般是根据大市特别是该公司股票的表现而确定年报的赢利状况。在帐面上做业绩，可以避免被摘牌、被告、被股抛弃。 第九定律：决定股票价格的既非赢利水平，也非供求关系，而是题材。题材决定价格，犹如文学上的题材决定作品艺术水准。故从审美意义上，中国股市可以称
深圳股票市场日历效应分析
深圳股票市场日历效应分析 选取2007年4月16日-2009年5月6日的深圳成份指数作为样本数据，通过计算各个交易日的收益率进行比较发现周一收益率显著较低，说明存在着周末效应。周二和周四收益率高于所有交易日的平均收益率，全时间序列收益率又服从随机游走说明中国深圳股票市场不通过以往交易日的价格信息获得超额利润，周二和周四超额利润的获得只能是通过公开市场信息和内幕信息渠道，由此判断中国深圳股票市场达到了弱势有效阶段。对计量结果进行了分析，说明了深圳股票市场存在周末效应的原因，并且根据中国深圳市场的实际情况提出了充分发挥市场配置资源的作用，培育优质上市公司，加强信息披露等积极意义。创新之处在于采取了最新的数据并对周末效应的政策意义进行了论述。 标签： 股票收益率；日历效应；周末效应；弱势有效 1 问题提出 一直以来，主流金融学者基于投资者是理性人的假设，认为人可以利用所获得的信息做出最佳投资策略，由此任何可以用于预测股票表现的信息已经反映在股票价格中，这就是有效市场假说（EMH）。有效的股票市场意味着股票的现实价格充分地表现了对股票的预期收益，也反映了影响股价的基本因素和风险因素。然而，随着金融市场的发展，越来越多的现象已无法在这一理论框架下得到合理的解释。日历效应是指证券市场出现的在某一特定时间进行交易可以获得超额收益率的现象，它的表现形式主要有周末效应和假日效应等。所谓股票报酬的周末效应是指股票平均报酬率周一为负，且比一周其他交易日的股票报酬都低。在EMH下是不会存在日历效应的，各个交易日的股票收益率不应该有悬殊的差距，这种差距更不会长期存在下去。 按照有效市场假说的论点既使投资者是不完全理性的，市场也仍然是有效的，因为市场中的非理性投资者之间互不相关，他们的交易彼此抵消，理性投资者也可以通过套利使各个交易日之间收益率的差距消失，最终价格仍将趋近于基本价值，体现股票市场的效率。日历效应的存在并且反复出现说明套利是不完美的，是很有限的。就周末效应而言，如果理性投资者周五下午短卖，然后在下周一照预期较低的价格买进。这种市场行为将导致周五下午价格下跌，下周一价格上涨，从而使得周一的收益率升至适当水平，即能够补偿这一天的风险，由此可根除周末效应。然而实证研究证明，周末效应在世界发达国家普遍存在，本文通过数据分析证明周末效应在我国深圳股票市场尤为明显。因此，对日历效应的研究也就是对有效资本市场假说的挑战。 2 文獻综述 （1）国外研究情况综述。
最新中国股市存在杠杆效应吗
中国股市存在杠杆效 应吗
中国股市存在杠杆效应吗① 摘要：不同学者研究中国股票市场的“杠杆效应”，得出的结论并不一致。针对这一问题，本文借助于GJR-GARCH和EGARCH，以一定的样本为初始样本，然后逐个扩大样本容量，研究样本的变动对结论造成的影响，得出中国股票市场不存在“杠杆效应”的结论。 关键词： GJR-GARCH EGARCH 杠杆效应 一、问题的提出 金融市场的波动对投资、证券定价、风险管理和货币政策制定来说是至关重要的，许多学者长期关注这一问题。波动率研究领域已经形成多种波动率模型，从早期的方差标准差发展到今天的ARCH族的条件异方差模型。人们在研究中发现，金融时间序列的波动具有集群性，即随机扰动往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小幅度波动之后面紧接着较小幅度的波动。早期波动率模型要求随机扰动项是同方差，不能够捕捉到这种现象，直到1982年Engle提出ARCH模型，后来由Bollerslev（1986）推广形成GARCH模型。由于在ARCH和GARCH模型中，方差对不同方向的冲击对称地起反应，因为只有冲击的平方映射到条件方差，结果造成上一期价格变化的符号所包含的信息被失去。Black (1976)注意到负面冲击比同等程度的正面冲击的波动率要高，他首次使用“杠杆效应”这一术语来描述这种现象，指的是股价变动和波动性负相关，同等强度的利空消息比利好消息导致的市场波动更大。人们做了许多研究试图把非对称信息包括到条件方差中，如Glosten,Jagannathan 和Runkle ①研究领域包括金融计量、实证金融、投资经济理论与应用。
我国股市异象
我国股市异象 异象一：股票市场上的“春节效应”是指春节刚刚过后股票收益往往表现较好的一种现象。从中国股市的发展历史来看,春节过后沪深股票市场中大部分股票都会呈现出上涨的趋势，上海和深圳综合指数每年的前几个月都会在上年年底的基础上有较大的提升，为此我们用历史数据描述了中国股市的“春节效应”。由于我国的春节多在每年二月份，因此，我们在下图中比较了2001年到2008年每年2月份股票市场的平均收益率同年平均收益率的关系，来检验中国股市是否存在“春节效应”。图中我们看到年平均收益以2006年为转折点，之前一直为负，之后则出现直线上升的趋势，此时中国股市进入了又一轮辉煌的牛市，2008年又有明显的回落。而各年的2月份平均收益率则波动比较大，2001年最低，为－6.4％，其他年份则全部为正收益，即使在2002年到2005年的熊市阶段也是如此，2007年达到最高点，有18.4％之高，也远远领超年平均收益。 从整体上看，两者走势基本相同，在年收益率达到最低点的2001年，2月份的平均收益率也处于最低点；而在刚刚过去的一轮牛市中，中国股市在2007年迎来了最高峰，该年的2月份平均收益率也达到最高点。图中，除2001年和2006年之外，显然2月份平均收益率曲线大多数时间都处于年平均收益率的上方，也就是说2月份的平均收益率均要高于年平均收益率。可见，在我国股票市场存在着明显的“春节效应”这一异象。
异象二：“规模效应”是指股票投资收益率随公司相对规模的上升而下降,尤其是市值较小的公司股票投资收益率超过市场平均水平的现象,又称为“小公司效应”(smallfirmeffect). 90年代中期,国内学者开始针对我国证券市场有效性以及规模效应展开研究.由于我国深沪两地证券市场的交易规则和运作机制相同、市场背景和投资者构成又极具共性,大多数实证研究均假设上海市场的研究应该能够反映中国股市的整体状况.2000年及以前的国内研究,以宋颂兴和金伟根(1995)、周文和李友爱(1999)、陈君宁和马治天(2000)为代表.他们通过不同时期不同样本的统计分析,得出沪(深)市存在规模效应的结论.但由于市场发展本身的限制,这些统计样本的数量、期限和选择标准均不尽完善,实证结论的统计缺乏稳定性和可靠性. 2000年以后的研究中,杨朝军,蔡明超,傅继波(2001)对1993年至1998年的沪市进行资本资产定价的横截面研究;陈收、陈立波(2002)采用CSMAR数据库系统自1992年起共8年的数据进行分析;汪炜、周宇(2002)以沪市股票为对象建立小公司资
股票市场波动非对称性的实证研究(一)
股票市场波动非对称性的实证研究(一) 金融市场的波动有许多特点，股票市场波动的非对称性是指同等程度的利好消息与利空消息对股票市场波动的影响不相同。本文针对我国上海股票市场波动的非对称性展开深入的实证研究，得出与国外股票市场相反的结论，即在我国上海股票市场，同等程度的利好消息对波动的影响更大。最后从投资者结构、心理和交易机制等方面解释这种现象。 一、文献综述 由于金融资产的波动性是确定金融衍生工具(如证券、期货等)价格的关键因素，同时，它也反应金融资产(如股票)价格的波动风险，因此，弄清楚证券市场波动是市场交易者、投资者、风险管理者以及寻求弄清楚市场动态的学者们非常感兴趣的问题。到目前为此，国外应用ARCH(AutorenressiveConditionalHeteroskedasticity)和GARCH(GeneralizedARCH)模型来研究股票波动性已取得了较为丰富的成果。ARCH模型是由Engle提出的，因其在这方面的杰出的研究成果而获得了2003年度的诺贝尔经济学奖。Zakoian(1994)和Glosten,Jananathan以及Runkle(1993)在ARCH模型的基础上提出了TARCH模型，并用此模型来研究股市波动性的杠杆效应。Nelson(1991)则提出了EGARCH模型，并用此模型来研究股市对“好消息”和“坏消息”的不对称反应问题。Engle和Ng(1993)绘制了股票市场对好消息和坏消息的反应曲线。 针对股票市场波动的非对称性，国外许多学者提出各种模型对世界各个金融市场进行了实证研究，研究结果表明在大多数发达国家的股票市场均存在显著的波动非对称性，而且在与相同大小的利好消息相比，利空消息对波动性的影响更大。Campbell&Hentschel(1992)认为这种现象可以由“杠杆效应”(Leverageeffect)或“反馈效应”(Feedbackeffect)来解释。然而，本文以上证综指为对象，应用EGARCH模型对上海股票市场利好消息与利空消息对股票市场波动的影响展开深入的实证研究，得出与国外股票市场相反的结论，即在中国股票市场，同等程度的利好消息对波动的影响更大。 二、上海股票市场波动非对称性实证研究 1.数据说明与研究思路 关于样本区间的选择，考虑到我国证券市场发展的历史不长，样本选择的原则是要有足够的样本容量，因此本文的实证研究以1990年12月19日至2006年4月28日的上证综合指数的日收盘价为样本。所有数据来源于分析家证券投资系统。 两市的日收益率用每日收盘价的对数差分表示。以对数差分表示的优点在于:（1）避免了股价变动对股价水平的依赖关系;（2）以对数表示的股价的差额即是股价变动的增长率或股价收益率。 Rt=(1nPt一1nPt-1) 其中Rt是市场在交易日t的收益率，Pt是市场的交易日t的收盘价。 实证研究的基本思路是:首先对股市收益率做出描述性统计分析，分析收益率序列的特点，然后分离周内效应，之后对该模型的残差进行自相关性检验，若残差存在自相关，则进行自相关性纠正，接着检验残差的异方差性，若存在异方差性，则进一步拟和相关的不对称模型。 2.收益率的描述性统计分析 上证综指收益率描述性统计量 上图分别为样本期内上证综指的日收益率的描述统计量。根据这些统计量可以得到如下结果:（1）市场的平均收益高于同期银行存款的收益，当然风险也远远大于存款风险；（2）日收益序列不服从正态分布；（3）日收益序列存在尖峰肥尾的性质。 3.剔除周内效应的影响 周内效应是指一周内某一天的平均收益比其他各天的平均收益或波动率有显著差异。周内效应是大多数发达国家股票市场与某些新兴股票市场普遍存在的现象，通常表现为周一的平均收益比一周内其他任何一天的平均收益要低很多，周五的平均收益比一周内其他任何一天的
中国股市日历效应研究_基于滚动样本检验的方法_张兵
中国股市日历效应研究:基于滚动 样本检验的方法 张 兵 (南京大学工程管理学院,江苏南京 210093) 摘 要:本文运用了滚动样本检验方法研究股票市场的日历效应,并且充分考虑到收益 率的统计特征,采用了基于广义误差分布的GARC H 模型。创新性的方法可以准确反映出日 历效应的时变特征,得出稳健性最强的结论。中国股市的星期五效应从1998年开始逐渐消 失,星期二效应只是出现在市场的早期,星期一的波动最大;总体不具有明显的月份效应,小 公司一月效应较为显著,但风险最大。某种日历效应一旦被提出,该效应从此后就不再显 著。 关键词:日历效应;股市;滚动样本检验 中图分类号:F830191 文献标识码:A 文章编号:1002-7246(2005)07-0033-12 一、文献回顾 Donald Keim(1987)选用1928-1982年共55年的美国股票市场日收盘数据进行研究发现,星期一的收益最低,并且这种规律同样适用于按规模分组后的股票组合和场外交易市场。Jaffe 和Westerfield(1985)在英国和加拿大市场发现了同样的周末效应,但在澳大利亚和日本,星期二的收益为负,并且比星期一低。Anup Agra wal(1994)研究发现了美国、德国、日本等18个国家的股市星期五的收益率都最高,有12个国家表现为星期二收益为负值的效应。张仁良和胡斌(1998)实证了亚洲股市的星期效应,发现在5天交易制的股市(如香港、马来西亚),周一的平均收益率最低,6天交易制度的股市(如日本、韩国、台湾),星期二的收益率最低;一周最后一天的收益率都是最高的。研究者尝试从不同的角度解释星期效应。Lakonishok 和Levi(1982)认为周末效应是由于股票的交易与清算之间存在着时间滞后,也有人认为是交易制度的原因。此外有人还从测量误差、系统交易模式等方面做出了各种解释。在月份效应研究方面,Rozeff 和Kinney (1976)发现,1904-1974年间纽约股票交易所的股价指数一月份的收益率明显高于其它11个月的收益率。Mustafa 和B ulent(1983)检验了17个主要股市,发现了明显的一月份效应,在英国则是四月效应。Michael Reutter,Weizs ?cker 和Frank Wester mann(2000)发现德国股票指数DAX 收稿日期:2005-02-16 作者简介:张 兵(1969105-),男,江苏南京人,博士,南京大学工程管理学院副教授,硕士生导师。 2005年第7期(总301期)金融研究No 17,2005GeneralNo 130133
节日效应在牛熊市中的表现
节日效应在牛熊市中的表现 摘要：中国股市不仅具有显著的节日效应，并且节日效应在牛市熊市下分别具有不同的表现。在牛市中，由于大盘股的拉升作用，上证A指与深A成指节后收益高于节前收益；在熊市中，由于大盘股的拖累，上证A指与深A成指的节后收益低于节前收益，且节后风险较大。 关键词：节日效应；牛市熊市；大盘股 一、引言 节日效应，是指由于节日的出现致使节日前后交易日的收益率发生异常的现象，其中包括节前效应和节后效应。虽然已有文献研究中国股市存在节日效应，但是对其中原因的探寻非常有限。从心理情绪和休市制度等方面等考察节日效应的原因，很难让投资者从中吸收经验抓住股市动向，明白其因果关系。另外，使用连续时期的数据，可能会掩盖数据在牛市熊市下的特征表现，不利于考察节日效应的存在和变化。为了弥补这两点缺陷，本文将从数据分为牛市和熊市两个时期，并从大、中、小盘股的角度探究其原因。 二、数据选取与节日选择 本文选取20XX年8月30日至20XX年8月5日的日度数据，在该数据时期内，中国股市经历了一个大牛市和大熊市，研究对象为代表大盘走势的上证A 指、深A成指以及其组成部分（大盘股指数、中盘股指数、小盘股指数）。数据来源于大智慧软件提供的各指数日收盘价，根据式（1）计算日收益率： Rt=lnPt-lnPt-1 再将样本期划分为牛市熊市两个时期，目前关于中国证券市场牛熊市最具代表性的划分如表（1）所示： 表（1）中国证券市场牛熊市划分 节日包括春节、清明节、劳动节、端午节、中秋节、国庆节和元旦节。其中，20XX年开始，清明节、端午节、中秋节从传统节日变为法定节日，针对七个法定节日的收益率和波动性进行研究。 三、描述统计 为了便于观察节日效应的存在性以及在不同时期的表现，将牛市区间20XX 年8月30日至20XX年10月16日及20XX年10月29日至20XX年8月4日和熊市区间20XX年10月17日至20XX年10月28日及20XX年8月5日至20XX年8
长江证券：有趣的日历效应
┃研究报告┃ 2019-1-8 投资策略|点评报告 报告要点 ?有趣的日历效应 市场在每年一季度通常会预期上演“春季躁动”。往往年初，数据空窗期、流动性充裕、经济增长预期升温等因素导致投资者较为关注“春季躁动”。 历史统计来看，2月上涨概率相比1月有显著提升。指数表现来看：统计2000年以来的市场表现，1月份市场主要股指获得正收益的概率虽大于50%，但2月份获得正收益的概率更为显著。风格表现来看：1月份大盘风格通常表现更为出色，2月份小盘风格往往更为突出。行业表现来看：1-2月周期性行业的“躁动”更为显著。 站在当下，考虑到业绩风险预期发酵，1月份风险或大于收益，节后市场的“躁动”可期，但有待“信用”数据企稳。虽然当前流动性环境较为宽松，但伴随着业绩预告陆续披露，商誉减值风险可能集中显现。节后市场，伴随着商誉减值风险预期释放，以及一季度前后信用端或逐步企稳，节后躁动仍可期。 ?数据集萃 宏观流动性：上周公开市场货币净回笼900亿人民币，SHIBOR利率环比下行，信用利差收窄，期限利差走阔。 股市流动性：资金供给上，上周陆港通小幅净流入，融资余额略有下降，产业资本小幅净增持，为18年11月以来首次。资金需求上，截至1月8日，1月股权融资216.93亿元，其中，IPO募资15.81亿元；解禁市值较前周大幅上升。 交易特征：上周偏股混合型基金仓位较前周有所下降，普通股票型基金仓位略有上升；市场情绪有所回暖，换手率与日均交易额均有所上升。分析师包承超 （8621）61118778 baocc@https://www.sodocs.net/doc/808521191.html, 执业证书编号：S0490518040002 联系人王丹 （8621）61118703 wangdan7@https://www.sodocs.net/doc/808521191.html, 相关研究 《稍安勿“躁”，守望节后》2019-1-6 《昨天，今天，明天》2019-1-1 《2018全球资产收益如何？》2018-12-23 风险提示：中美贸易谈判发生波折、1月商誉减值幅度较大等，持续打压风险偏好。
中国股票市场发展历程
中国股票市场发展历程 现如今中国股票市场经过20多年的发展，已取得巨大的成绩。股票市场作为中国证券市场的重要组成部分，对中国经济的发展和社会的稳定起着重要作用。股票市场的成长可以分为三个阶段，第一阶段股票市场的初创阶段(1990——1992)，1990年上交所成立，尽管当时规模有限，但标志着中国的股票市场进入了从小柜台到大市场的新时期。第二阶段股票市场的规范和发展阶段(1993——2001)，该阶段股票市场大起大落，政府行为成为股市最主要影响，1999年7月1日《中华人民共和国证券法》正式实施，标志着集中统一的监管体制建立，也标志着我国证券市场法制化建设步入新阶段。第三阶段股票市场的调整与创新阶段(2002——)，该阶段的显著特点是我们开始关注中国的具体国情，研究探索适合中国国情的股票市场制度，并结合国外的实践经验不断完善我国股票市场制度。 中国股票市场发展现状 中国股票市场经过不断的发展和完善，已经取得巨大的成绩。但是，在中国股票市场建立和发展过程中也存在许多问题。 一、股市功能导向存在误差，股市和宏观经济之间缺乏联系。 目前，中国股票市场参与者的投资理念存在问题，投资者往往不会考虑长期价值投资，只采取短线投资行为。股市参与者对股市的未来预期和上市公司是否盈利不存在直接关系，而是主要看参与者在消息市中的信息捕捉能力，这使得股票市场的投资能力弱化，出现投机行为过度的现象。另外，中国股票市场的融资能力不强，融资手段也较为单一。而对于投资者来说，进入到股市十有八九是赔钱的，群众对股市明显缺乏信心。 二、“政策市”成为股市发展制约因素，企业“圈钱”行为未得到有效遏制。 中国股市的结构性缺陷主要表现为股市始终跟着政府的发展思路而不断变化，并不符合市场规律，与西方较为成熟的股市相比差异明显。另外，企业通过上市“圈钱”的行为没有得到有效遏制，近年来类似“银广夏”等事件对股民信心的打击是非常大的，这种行为也伤害了众多的中小股民。 三、股市内部环境有待改善，制度建设急需加强。 随着我国经济的快速发展，中国股票市场的内部环境急需改善，相关制度也急需建立和完善，因为依靠法律制度保护股票市场的发展才是正路，行政干预过多只会影响股市的自我发展和完善。 四、治理结构不健全，内控机制不完善，抗风险能力差。 股本结构不合理，股权过于集中。股权流动性差。激励机制不合理，激励手段落后。股票市场的未来展望
中国股市具有杠杆效应吗
中国股市存在杠杆效应吗① 摘要：不同学者研究中国股票市场的“杠杆效应”，得出的结论并不一致。针对这一问题，本文借助于GJR-GARCH和EGARCH，以一定的样本为初始样本，然后逐个扩大样本容量，研究样本的变动对结论造成的影响，得出中国股票市场不存在“杠杆效应”的结论。 关键词：GJR-GARCH EGARCH 杠杆效应 一、问题的提出 金融市场的波动对投资、证券定价、风险管理和货币政策制定来说是至关重要的，许多学者长期关注这一问题。波动率研究领域已经形成多种波动率模型，从早期的方差标准差发展到今天的ARCH族的条件异方差模型。人们在研究中发现，金融时间序列的波动具有集群性，即随机扰动往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小幅度波动之后面紧接着较小幅度的波动。早期波动率模型要求随机扰动项是同方差，不能够捕捉到这种现象，直到1982年Engle 提出ARCH模型，后来由Bollerslev（1986）推广形成GARCH模型。由于在ARCH和GARCH模型中，方差对不同方向的冲击对称地起反应，因为只有冲击的平方映射到条件方差，结果造成上一期价格变化的符号所包含的信息被失去。Black (1976)注意到负面冲击比同等程度的正面冲击的波动率要高，他首次使用“杠杆效应”这一术语来描述这种现象，指的是股价变动和波动性负相关，同等强度的利空消息比利好消息导致的市场波动更大。人们做了许多研究试图把非对称信息包括到条件方差中，如Glosten,Jagannathan 和Runkle（1993）的GJR-GARCH模型、Nelson（1990）的指数GARCH（EGARCH）模型和Zakoian (1994)的门限ARCH 模型(TARCH)。许多学者尝试用这些模型对中国证券市场实证分析，但是结果相异，具体如表1。 表1关于中国股市杠杆效应的实证研究 ①研究领域包括金融计量、实证金融、投资经济理论与应用。
两百张图告诉你股市规律
两百张图告诉你十个股市规律 1）日内规律：收盘前上涨概率较高 首先，我们统计了2009年1月至2015年9月期间，上证综指每日分钟收盘价相对于前一日收盘价的涨跌幅，并计算了分钟的涨跌幅的均值和中值。 统计数据表明，指数日内呈现上涨趋势，低开高走：午前的市场基本呈现下跌现象，午后市场好转，尾盘拉升较为明显。值得注意的是，尾盘（包括午前收盘和全天收盘）前几分钟，市场会有较为明显的上涨，其上涨的概率也急速提升。 其次，我们对比了指数每五分钟的涨跌幅。比较发现，午盘收盘前和全天收盘前，市场呈现较高概率的上涨，上涨概率高达60.3%和79.1%。 我们认为，这种尾盘上涨现象的产生，与市场交易机制有较大关系：例如尾盘市场资金情况、机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言，对该现象的产生，目前尚没有完美的解释。 2）日历效应：周度，月度效应 我们对每周的交易时间进行了统计，发现周一上涨的概率和幅度最大，但这种现象也随着我国市场的发展产生了变化。我们分段统计后发现，牛市期间，股市在
周一上涨的幅度较大，而熊市中这种现象并不明显。 值得指出的是，这一“周一更容易上涨现象”在美国等成熟市场则并不明显，这很可能是由于成熟市场投资者情绪化不明显造成的。但是，在当前情绪化仍然爆棚的A股，牛市的情绪显然更容易在假期被点燃。 同时，我们发现，周一出现极端涨跌幅的概率较高，这也与市场预期有关。例如投资者未预期到的周末市场数据和突发事件出现，或者预期落空带来的市场波动，在我国以散户为主的市场中，这种市场情绪波动更大。 在进行月度数据统计后，我们发现我国资本市场的上半月效应明显。 而这种现象，与SHIBOR短端利率上半月较低的统计规律遥相呼应。
国内重大事件对股票市场影响的实证分析
国内重大事件对股票市场影响的实证分析 就目前而已,国内外针对重大事件对股票市场都有各自的研究。选择了“异常波动点”和“事件研究法”这两种方法对2008年以及2009年的股票市场选择以金融板块为例进行了实证分析。通过协整分析和回归分析发现,重大事件影响的时间延续性较短,金融股因其所属行业的特殊性,并不仅仅受本行业政策、事件等因素的影响,而且有很大程度上的受国民经济其他行业的综合影响。重大事件的影响往往只能在较短时间内起作用,中长期来说金融板块股价波动更多的受到其他各方面的综合因素影响。 标签：重大事件;金融板块;股价;异常波动点 1 引言 金融是现代经济的核心。随着经济全球化深入发展,随着我国经济持续快速发展和工业化、城镇化、市场化、国际化进程加快,金融日益广泛地影响着我国经济社会生活的各个方面,金融也与人民群众切身利益息息相关。因此金融板块的股票在证券市场上也深受关注。而不时出台的有关金融的政策在影响着证券市场金融板块的走势。基于此出发点,我们进行金融政策对金融股票影响的实证分析和研究。 2 文献综述 2.1 国外研究现状 由于国外证券市场起步较早,已发展成为与经济关联度高的成熟市场,受一些重大或者突发事件的影响并不是很明显。涉及重大事件与股市波动相关性的研究也多为关于货币或财政等方面政策的影响。 美国学者Rigobon and Sack (2001)通过检验美国货币政策对股票价格指数的影响,发现股票價格指数对货币政策具有明显的负向反应。短期利率上升25个基本点,将导致标准普尔500指数下降1.9%。 Bermanke and Kuttner(2005)用联邦资金期货数据衡量政策预期程度的结果表明未预期到的货币政策对股票市场有相对显著的影响。以CRSP加权平均指数为代表,利率降低25个基点(无预期)会导致股市价格上升1%。其中大型的市场对政策的反应持续时间较长;不同行业的股票价格对货币政策反应不一,比如高科技和通信板块的反应程度是总的市场指数的150%,而能源和公用设施板块几乎对货币政策没有反应。 Booth等(1997)运用EGARCH模型拟合股市波动,发现在丹麦、挪威、瑞典、芬兰股票市场存在对“好消息”和“坏消息”的不平衡反应。特别需要指出的是,Yeh 等(2000)利用GARCH模型分析非对称效应时发现我国香港和台湾股票市场符合
中国股票市场的发展历程分析
中国股票市场的发展历程分析 摘要：从1980年第一次股票发行算起,改革开放以后当代中国的股票市场已经 有近27年的历史。这段历史可划分为三个时期,即1980年至1991年的初步发展时期,1992年至1997年的快速发展时期,1998年至今的调整和规范时期。在这二十余年中,我国股票市场可以说是在发展中规范、在规范中发展,尽管出现了这样那样的曲折,但总的来说,是不断发展壮大和不断完善的,股票市场的复兴和发展与我国经济体制的改革基本形成了一种良性的互动关系。股票市场的变化与整个经济市场的发展密切相关，并且股票市场在市场经济中始终发挥着经济状况晴雨表的作用。当前我国的股票市场正处于发展过程中，股票市场正在成为越来越多人关注的焦点。实践证明,只有不断充分认识和尊重市场规律,政府才能有效地稳定和调控股票市场,好的服务于经济改革和社会发展。 正文 一、中国股市的起源 中国股票交易开始于19世纪末期，也就是清朝末年，当时随着洋务运动的发展，一些商业组织开始采用股份有限公司的形式，出现了股票，但数量极为有限，未形成集中的股票市场。1888年一些外商在上海组织了“股票客工会”，专门从事外国股票的交易业务，这是在我们中国出现的最早的股票交易市场。等到了1902年清政府将其改组为“上海众业公司”，除继续从事外国的股票交易外，也经营外商在华设立各公司的股票。国的股票从20世纪80年代初开始出现，但发行量很小，也不规范。1986年美国证券代表团来北京，我国将一张标准的股票飞乐音响，赠送给美方。这张股票作为新中国第一只股票在美国纽约证交所展出。 之后，经过这么多年的发展和规范，我国股票市场取得了长足的发展，已经具有一定规模。无论是从股市规模大小，还是在经济中所发挥的作用来看，股票市场在社会经济生活中已成为不可忽视的一部分。 二、中国股票市场的发展历程 1、1980年至1991年的初步发展时期,我国主要发生以下一些事件：1984 年11 月14 日，上海飞乐音响公司“小飞乐”股票发行。小飞乐是改革开放后我国公开发行的第一只股票。1986 年11 月，邓小平接见美国纽约证券交易所董事长约翰·范尔林，赠送一股飞乐音响的股票。1987-09-27第一家证券公司深圳特区证券公司成立。1988年7月9日，人民银行开了证券市场座谈会由人行牵头组成证券交易所研究设计小组。1990年12月19日，上海举行上海证券交易所开业典礼。时任上海市市长的朱镕基在浦江饭店敲响上证所开业的第一声锣上市交易的仅有30种国库券、债券和被称为“老八股”（延中、电真空，大、小飞乐，爱使，申华，豫园，兴业）的股票，同日申银证券公司开设了上海第一个大户室出现了中国第一代个人证券投资大户/股票大户。1991年7月11日，