電商行業節日效應研究

余昭弘　李慧

[提要] 隨著電子信息技術的發展，互聯網交易儼然成為目前當紅的消費形態之一，本文著重探討電子商務上市公司股價信息與節日效應的關系，通過收集數據資料，利用CAPM分析法，選取和分析阿里巴巴、京東商城、亞馬遜、雅虎等四家知名電商公司相比大盤的超額報酬率，并對四家上市電商公司股價報酬率行為進行研究，發現四家電商公司的股價報酬率皆存在節日效應，并據此給廣大投資者的投資方式以及公司經營戰略提供參考。

關鍵詞：電商公司;購物節;節日效應;動態CAPM

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2018年12月3日

一、引言

隨著當前移動互聯網的快速生長，互聯網經濟的發展勢頭已銳不可當。如何發展、應用與完善電子商務平臺，對每一家電商公司而言至關重要，這些平臺上的商品具備快速流通和低廉價格的特點，且能夠讓消費者在短時間內接觸和比較更多元化的商品或服務，除了能夠提高消費者購買意愿之外，更能誘發對相關商品的消費，因此電子商務平臺是促進互聯網經濟發展的重大因素之一。隨著消費形態的改變，近些年“電商公司節日效應”在人們購物中的影響越來越明顯，其也成了我國不少電商公司趁此大賺一筆的機會。電子商務是1995年之后開始在中國發展的。以淘寶網和天貓商城為例，2018年雙十一期間天貓累計實現銷售額2，135億元，超過上年同期1，682億元26.9%，網絡購物記錄再次被刷新。中國電子商務研究中心監測數顯示，2017年中國移動網購交易規模達到44，726億元，而2016年為20，184億元，同比增長121.6%。由此可見，中國網絡購物用戶的增長規模及速度和所創造的中國移動端網購交易額是相當可觀的。如此龐大的現金流量將造就不可思議的公司價值，使得電商板塊的股價，在2015之后美國股票市場中表現最好，尤其是各個電商公司配合既有節日或另創節日方式，比如淘寶的雙十一、京東的6.18，美國也有類似層出不窮的“人造”購物節。據相關資料顯示，每年11月第4個星期四的感恩節一過，整個美國就會調整為“消費”模式。感恩節前后，大部分甚至全部商家就會推出降價促銷活動，大多數人都會排隊消費，這就是鼎鼎大名的“黑色星期五”。開展一系列優惠購物活動，讓消費者聚集在這些時段內進行消費，本研究將此現象稱為“電商公司節日效應”以下簡稱“節日效應”。

在“電商公司節日效應”下，電商公司利用節假日或促銷日這個商機來搞活動做促銷，而這些行為原本被視為“超跌反彈”的行情，居然達到了成交量成倍增長的情況。淘寶、亞馬遜、京東、雅虎等電商企業都有其特有的促銷方式和宣傳方式，消費者隨波逐流，等待著促銷活動，準備好“金庫”隨時出手，據了解像雙十一等促銷節日往往從一個星期前就開始促銷活動，這更是拉長了“消費戰線”，并讓這股熱流不斷持續增長。本文將在電商企業的基礎上研究在節日前后是否會引起企業效益和股價的變動，并進一步探究變動的趨勢和幅度。

本文的貢獻為：第一，整理和檢驗了代表大部分電商行業的股價波動與節日效應的關系;第二，本論文采用動態CAPM模型研究電商行業的“節日效應”，為研究中國近年來形成的“節日效應”的文獻形成補充;第三，本論文不僅做了電商行業“節日效應”，而且研究了擇時擇股能力，對今后電商行業的發展提供了參考數據。

二、文獻與理論分析

長期以來，節日效應作為一種長期穩定且持續的現象，已經被大量學者和研究人員所知曉。他們在研究這一現象的同時，也為我們留下大量有價值的文獻。對于“節日效應”的研究大多集中在美國，Cross（1973）發現美國股市具有“周一效應”，表現為星期一的平均收益率顯著為負，周五顯著為正;Keim（2000）發現了在法定節假日美國股市休市前收益呈現上升趨勢;Ariel（1990）同樣經過嚴密的論證發現節日前的最后一天收益明顯比其他天的收益高出9～14倍。Pettengill從縱向時間截面研究了1962～1986年間的節日效應，發現公司規模大小均不會影響公司較高的節前收益;同時，Barone和Ziemba在意大利和日本股票市場均表現出較高的節前效應。Fabozzi等發現期貨市場同樣存在顯著節前效應。相比于國外的研究而言，國內代表性的研究主要有“周五效應”、“周末效應”等。陸磊、劉思峰（2008）指出：“節日效應指證券市場上同時存在節前效應和節后效應，即節日前第一個交易日和節日后的第一個交易日的收益率都與市場平均收益率存在著統計上顯著的差異”。陸磊、劉思峰和儀垂林等（2005）均發現了“節后效應”集中在元旦、春節、勞動節和國慶節;同樣研究“節日效應”的戴國強（1999）利用ARCH模型證明了滬深股市都具有“周末效應”，趙留彥、石柱鮮等發現中國股票市場存在負的周一效應和正的周五效應。

基于對國內外關于“節日效應”文獻的研讀，本文將電商行業的代表公司阿里巴巴、京東、雅虎、亞馬遜作為研究對象，采用動態CAPM模型研究了電商行業是否存在“節日效應”，并且避免了因模型不同而造成的實證結果的差異。本文將做出以下假設：

假設一：電商行業具有特定的節日效應

假設二：電商行業特殊節日效應有顯著的系統風險

三、研究設計

（一）估計模型。為了了解電商公司在購物節或特定時段是否存在著節日效應，本研究采用動態CAPM觀察報酬率變化情況，模型如下：

（三）數據來源。本研究搜集東方財富網、Yahoo Finance中，阿里巴巴、京東商城、亞馬遜、雅虎等四家電商公司為研究樣本，探究其股價報酬率行為的電商公司節日效應，采用每日個別樣本公司股票收盤價信息，以及所在市場的大盤收盤價信息，輔以美國三個月期公債到期收益率，計算估計模型中的rit-rft和rmt-rft，再進行CAPM估計，得出估計方法中的截距項與系統風險數列后，以趨勢圖呈現動態CAPM的估計結果。數據取樣期間分別為：阿里巴巴（2014/09/22～2017/11/21）、京東商城（2014/05/22～2017/11/21）、亞馬遜（1999/01/04～2017/11/21）、雅虎（1999/01/04～2017/11/21），因為每家樣本企業的上市時間不一致，使得其取樣期間有所不同，但因為本研究是采用個別公司獨立估計方式獲得動態CAPM的系數值，即使取樣時間不同并不影響本研究觀察電商公司是否存在節日效應的結果。

四、實證結果

本文以遞進式回歸對選取樣本進行回歸分析，選取的數據涵括了樣本公司上市至今的大部分數據，數據來源為東方財富網。采取的基本模型為CAPM定價模型，計算收益率時，為了避免異方差以及削弱共線問題，因此本文在計算預期收益率的時候將數據進行對數化處理，各樣本公司數據回歸結果及分析：其中，βi是證券i的貝塔系數，通常可以用來衡量一支股票的風險大小，若βi系數等于1，則表明資產的風險程度與市場的風險程度相一致;若βi系數大于1，則表明資產的風險程度大于市場風險，屬于高風險資產;若βi系數小于1，則表明資產的風險程度小于市場風險。即：α衡量的是與預期風險相比的超額收益。

從圖1、圖2可以看出，2005年感恩節前后，亞馬遜的股票存在高風險、超額的回報率，這是符合高風險高回報的市場規律的，但是對于投資來講還是需要謹慎的。在2008年和2015年感恩節前后都存在超額回報率但是風險卻接近于1，此時可以選擇進行投資。（圖1、圖2）

從圖3、圖4可看出，2002～2004年以及2012～2014年間，α系數回到正值，股價稍微緩和，且其超額收益時點都在10月附近徘徊。據悉，此為雅虎購物中心周年慶時期，即雅虎購物中心周年慶折扣活動會帶動股價的上升。然而，2015年后，α系數又跌入零下，肢解和搶購雅虎，已經成為業界最受關注的話題之一。但是總體上來講，雅虎是存在節日效應的。（圖3、圖4）

加上京東的“左腿下鄉”策略并利用節日效應的作用，進一步提高其收益率。一般，在6月11日中國人口日這天，各地政府都會在城市特別是農村地區開展活動。所以京東瞄準了固有的節日，在2015年6月11日中國人口日的一周之前，采取積極行動。如圖5、圖6所示，2015年6月京東的收益確實高于市場。也就是說中國人口日節日效應對京東的收益確實起到了顯著的作用。另外，除了固有的節日，京東為了更好地利用節日效應去提高收益率還自創屬于京東自己的節日。6月18日是京東的店慶日，其一般會推出大型的促銷活動，與“雙十一”構成了相呼應的全民狂歡購物街。綜合上述，以上的例子無不表明節日效應行為會對電商的股價產生正面的沖擊，創造更高的收益率。這也跟回歸結果中京東在6月10日至18日之間的a值為顯著相對應。（圖5、圖6）

從圖7、圖8中可以看到貝塔值總體趨勢逐步上升，意味著風險逐步上升，而阿里巴巴近一年的實際收益率也隨著貝塔值的升高而升高，并且我們可以看出在雙十一以及各大傳統節日前后，阿里巴巴的a值顯著為正，表明阿里巴巴有明顯的節日效應。（圖7、圖8）

五、研究結論

本研究利用固定視窗遞回回歸估計方法，得出動態CAPM的截距項，作為觀察電商公司是否存在節日效應。根據實證結果和分析顯示，阿里巴巴、京東、亞馬遜、雅虎這四家電商公司存在著節日效應，其股價報酬率會在各自的購物節日前后顯著優于市場大盤的報酬率（也就是該期間的CAPM回歸截距項顯著大于零）。根據本文研究成果，投資人可以在各自電商公司節日前一段時間買進該公司股票，待節日結束后賣出賺取優于市場的報酬，從而達到投資的高收益。

主要參考文獻：

[1]Cross，F.The Behavior of Stock Prices on Fridays and Mondays.Financial Analysts Journal，November-December，1973.

[2]Keim，D.B..Size-Related Anomalies and Stock Return Seasonality：Further Empirical Evidence.Journal of Financial Economics，1983.

[3]Ariel，R.A.High Stock Returns before Holidays：Existence and Evidence on the Decline and Finance，2005（24）.

[4]Pettengill G N.Holiday Closings and Returns[J].Journal of Financial Research，1989.12（1）.

[5]Barone E.The Italian Stock Market.Efficiency and Calendar Anomalies[J].Journal of Banking and Finance，1990.14.

[6]Ziemba W T.Japaness Security Market Regularities：Monthy.Turn of the Month and Year，Holiday and Golden Week Effects[J].Japan and the World Economy，1991.3（2）.

[7]陸磊，劉思峰.中國股票市場具有“節日效應”嗎？[J].金融研究，2008（2）.

[8]義垂林，劉淄.上海股市法定節日及傳統節日效應的實證研究[J].財經科學，2005（5）.

[9]戴國強，陸蓉.中國股票市場周末效應檢驗[J].金融研究，1999（1）.

[10]趙留彥，王一鳴.中國股票市場收益率的時變方差與周內效應[J].世界經濟，2004（1）.