滬深300股指期貨周內效應研究

暨南大學 殷雙建

1 文獻綜述

Fred C.Kelly(1930)在其著作《輸贏的原因》中論述了道瓊斯股指的日歷效應，發現周一股市收益率波動異常，與其他交易日顯著不同。但是Fields(1931)在一篇名為“Stock Price: A Problem In Verifi cation”的文章得出的日歷效應的結論卻不同，道瓊斯指數周五波動會出現異常情況。Frank和Cross(1973)以1953年至1970年的標普500指數的數據為樣本，實證結果表明美國股票市場周一和周五存在日歷效應，周一的平均收益率為負，周五的平均收益率為正，周五股市上漲的概率更大。其他學者也對標普500指數進行了研究，實證結果基本一致。

李堅強(2002)對中國期貨市場大豆、小麥、銅、鋁和燃油期貨的日數據進行研究，發現這些期貨產品的收益率的周內效應統計上都是顯著的，收益率都是在周一為正，大于其他交易日的收益率。他認為我國期貨市場存在日歷效應可以從跨市場信息感染假說得到一定程度的解釋。華仁海(2004)用自回歸條件異方差模型對我國期貨市場的銅、鋁、大豆、橡膠和小麥等品種進行了實證研究，結果顯示前四種期貨的收益率波動并不存在周內效應。小麥期貨價格收益率在星期二和星期三與其它交易日存在顯著差異，星期二和星期三的收益率統計上顯著為負，這與證券市場上的周內效應有一定的差異，周內效應不是發生在星期一。劉志婷，張慧云(2006)以上證180成份指數為對象，選取近3年的每一個交易日行情的收盤數據，利用統計分析和多種檢驗方法進行收益率周內效應和波動性周內效應的實證分析，最終得出在樣本區間內上海股市收益率存在周二效應。郭彥峰，魏宇(2007)實證檢驗滬深300指數的周內效應，發現和其他研究結果一致，周一的收益率顯著為正。他們又在2008年選取上海期貨交易所五年時間段的銅、鋁、橡膠的日數據，選擇不對稱自回歸條件異方差模型實證分析。結果顯示滬銅、滬鋁和橡膠都存在顯著的周一效應，并且滬銅還存在周四效應，橡膠還存在周五效應。

2 實證模型

本文采用我國滬深300股指期貨的交易日收盤數據為樣本，對股指期貨的日歷效應進行實證檢驗。數據樣本的時間跨度是兩年半，數據來源是開拓者程序化交易軟件。

收益率的數值一般較小，為了便于統計，在文中涉及的收益率都將擴大100倍。滬深300股指期貨的收益率公式如下：

建立虛擬變量模型對滬深300股指期貨的收益率、成交量變化率和持倉量變化率的日數據做回歸分析，具體如下：

在實證分析周內效應時，建立的回歸方程為：

其中，a、β 、γ為常數項和系數，w為虛擬變量，為誤差項，當t是周一，其他定義以此類推。

3 數據檢驗和實證分析

3.1 自相關檢驗

使用Eviews軟件分別對滬深300股指期貨的日收益率、成交量變化率和持倉量變化率生成滯后階數為36的相關圖,由各相關圖可以看出，收益率殘差序列不存在自相關，但是成交量和持倉量的變化率存在一階自相關。

3.2 平穩性檢驗

利用ADF檢驗滬深300股指期貨的日收益率、成交量變化率和持倉量變化率是否具有平穩性，結果如表1。

表1 滬深300股指期貨的日數據序列平穩性檢驗

結果表明所有樣本都不存在單位根，全部為平穩序列，做回歸分析時不需要進行差分處理。

3.3 ARCH效應檢驗

先利用殘差平方的自相關圖判斷回歸方程的殘差是否存在ARCH效應，選擇滯后長度為16，相關圖中收益率一部分已經超過了95%的置信區域，在第5階才開始在5%的顯著水平下顯著，可以說存在高階的ARCH效應。成交量變化率和持倉量變化率在第1階就統計上顯著存在ARCH效應，我們再使用ARCH LM來檢驗，如表2所示。

表2 滬深300股指期貨日數據ARCH LM檢驗

Eviews給出了ARCH效應檢驗的兩個統計量，在規定滯后項下，F統計量的概率非常小，從而表明檢驗輔助回歸方程中的所有滯后殘差平方項是聯合顯著的。ARCH效應的檢驗統計量是Obs*R-squared，相應的概率非常小，因此拒絕殘差不存在ARCH效應的原假設，即可以認為殘差序列存在條件異方差性。

3.4 實證分析

根據以上對數據的檢驗，我們采用GARCH(1,1)對日數據的收益率,選用AR(1)-GARCH(1,1)對日數據的成交量變化率和持倉量變化率分別做回歸分析，結果如表3、表4和表5所示。

表3 滬深300股指期貨周內效應收益率回歸統計結果

表4 滬深300股指期貨周內效應成交量變化率回歸統計結果

表5 滬深300股指期貨周內效應持倉量變化率回歸統計結果

最后對于模型回歸后的結果再次進行ARCH效應檢驗，發現殘差中已經不再存在ARCH效應，模型取得了良好的擬合效果。

從表3可知，在滬深300股指期貨上市的兩年半的收益分布中，周一的值最低，為-0.269，周五的值最高，為0.262。在一周中，周一和周二的值為負，周三、周四和周五的值為正。總體來看，收益率從周一至周五不斷小幅爬升。其中，周一和周五的P值統計上具有顯著性，也就是存在周內效應。周一顯著為負，周五顯著為正，這個結果和大多數國內外文獻對金融市場周內效應的研究結果一致。

從表4可知，在滬深300股指期貨的成交量變化率中，周一的值最小，為-4.27，在5%的顯著水平統計上是顯著的。其他交易日的成交量變化率都為正，但是統計上并不顯著?？梢娊灰渍咧芤悔呄蛴谥斏?，成交量有所減少，其后的交易日成交量又開始慢慢增加。

在表5中，從滬深300股指期貨的持倉量變化率的分布可知，周一的值最小，表示周一的持倉顯著減少，周五的值最大，表示周五的持倉量開始增加。其中，周一、周四和周五的持倉量變化率在5%的統計水平下都是顯著的，其他交易日并不顯著，即滬深300股指期貨的持倉量變化率存在周內效應。

4 周內效應的解釋

4.1 周末宏觀經濟信息的發布

國內宏觀信息往往選擇在周末公布，這樣會對周一的市場走勢產生較大的影響，股指期貨經常出現跳空行情。Ross(1989)認為星期一的股價波動實際上包含了3天的信息量,從而星期一的價格波動幅度較大，容易出現周一效應。本文所統計的時間段內滬深300股指期貨總體走勢是弱勢震蕩，為了防止經濟硬著陸，政府在相關會議上不斷推出利好政策。所以投資者可能會選擇在周五購買股票或者持有原來倉位，等到下周一利好出盡時賣出兌現收益，這樣可能會使周五的收益率顯著為正，周一的收益率顯著為負。

4.2 投資者情緒因素

根據行為金融學可知，投資者是有限理性的，投資行為會受到心理因素的影響。在周五的時候，投資者會沉浸在周末的娛樂計劃中，心情比較好，對市場會有偏樂觀的預期，愿意入市購買股票。周一的時候面對即將到來的繁瑣工作，情緒會低落，對股票市場會偏悲觀一些。這部分投資者不夠理性，得到的有價值信息有限，是噪音交易者。他們往往會在周一出現小的利空消息就選擇變現，造成股價下跌。但是這一角度描述的投資者心理過程不能定量分析，難以驗證。

4.3 國外市場傳遞

現在互聯網已經把國內外金融市場聯系成一個整體，國外的股票市場較大的波動也會對國內市場產生影響。一方面，在中國股市周五收盤之后，歐美市場才開始陸續開盤交易。如果歐美股市發生巨大的漲跌幅，也會影響到中國股市的波動。統計期間，美國在實施量化寬松政策，特別是每一個月第一個周五晚上公布的非農數據不斷轉好，標準500股指不斷上漲，已經刷新歷史高點。這樣國內的投資者對國外市場周五即將公布的經濟數據有比較好的預期，一定程度上會推動買盤的增加。另一方面，歐美市場周五的收盤的漲跌幅較大，也可能會傳導至中國股票市場，引起下周一股指期貨的波動。

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