基于AR-TGARCH模型的電商行業股票節日效應研究

陳潔 王耀輝

摘要：隨著電子信息技術的發展，電商購物儼然成為當紅的消費形態之一，新型電商購物狂歡節為電商企業帶來了巨額的利潤。為探究電商行業股票的節日效應，本文以阿里巴巴公司為樣本，選取天貓“6.18”“雙11”和“雙12”三個具有代表性的購物節，采用AR-TGARCH模型實證了電商行業股票節日效應存在且節前效應大于節后效應。同時發現，購物節對阿里巴巴股價收益率的影響是負的，這對于投資電商行業股票的股民進行短期決策是有借鑒性的。

關鍵詞：節日效應;AR-TGARCH模型;電子商務;購物節

近幾年，我國互聯網經濟飛速發展，以淘寶商城為首的網絡電子商務平臺，以不可阻擋的勢頭不斷創造著互聯網經濟的奇跡。淘寶天貓2009年首創“雙11”購物節，開創了電商購物節的新型營銷模式。如今，天貓雙11已成為名副其實的全民購物盛宴，成交額年年破新高。2019年雙11當天僅僅96秒就突破了100億，當天的總成交額2 684億，超過了2018年的2 135億，又一次創下歷史記錄。購物節帶來的如此龐大的現金流量造就了不可思議的公司價值，會對電商行業股票價格造成影響嗎？影響程度如何？我們將在本文進行探索。

一、文獻綜述

長期以來，股市節日效應作為一種股市異象，已經在國內外的學界引起了廣泛的研究。他們在研究這一現象的同時，也留下了許多有價值的文獻。

對于股市節日效應的研究最早發源于國外。首先由Fieds（1934）[1]提出，他通過研究美國股票市場發現在某些宗教節日和一些其他節日休市前具有較高的收益回報;Cervera和Keim（2000）[2]研究發現美國股市在因法定節日而休市前的交易日里股票收益率具有高回報;Chong（2005）[3]等發現1991—2003年美國、英國和香港股市都存在呈下降趨勢的節前效應。

我國對于股市節日效應的研究起步較晚，儀垂林、劉淄（2005）[4]研究1996—2003年上證綜指的數據發現法定節日和傳統節日在滬市有顯著的節日效應，最明顯的是春節;陸磊、劉思峰（2008）[5]研究上證綜合指數發現中國股市不僅有類似其他國家的節前效應，還存在其他國家未曾發現的節后效應，其中元旦只有正的節前效應，春節和勞動節有正的節日效應;江一濤、楊林燕（2009）[6]發現無論傳統節日還是法定節日在中國股市都有顯著的節日效應且影響相同， 但國外節日在中國股市的節日效應不顯著。

國內對股市節日效應的研究多為中國傳統節日和法定節日，電商購物節作為一種特殊的節日是否存在節日效應有待研究。在已有研究基礎上，本文采用AR-TGARCH模型進行建模分析，來有效地擬合金融時間序列的特殊性質。在模型中引入代表節日的虛擬變量，對股指收益率按節日前、節日當天和節日后分別研究，更能反映節前效應和節后效應。

二、數據及節日的選擇

阿里巴巴作為國內電商巨頭公司，其天貓購物節知名度極高，是具有行業代表性的。因此本文以阿里巴巴公司為研究樣本，采用其每日股票收盤價信息，股價數據來源于Yahoo Finance。數據取樣期間為2014年9月19日至2019年11月25日，即自其上市至今。為使對電商節日效應的研究更具代表性，本文選取淘寶天貓最熱門的三個購物節“6.18年中大促”“天貓雙11購物狂歡節”和“天貓雙12購物狂歡節”進行研究。

三、實證分析

（一）樣本數據描述性統計分析

為研究在購物節期間股價收益率的特征，表1統計了2014年9月19日至2019年11月25日，阿里巴巴股票在 “6.18”“雙11”和“雙12”購物節的節前、當天和節后以及其他交易日的平均收益率和標準差。收益倍數定義為節日收益率與其他交易日收益率均值的比值。統計結果見表1。

由表1結果可知：

第一，所有節日的收益率都與其他交易日的平均收益率有較大的差異。

第二，同一個節日在節前、節日當天和節后的收益率也存在較大的差異，可能在節前表現為股價收益率減少，而節日當天和節日后股價收益率卻變為正。

（二）序列平穩性

首先采用單位根檢驗（ADF）方法檢驗收益率數據的平穩性。結果可知：ADF檢驗顯示t值1%顯著性水平下的臨界值，因此可判斷樣本收益率數據是平穩序列，可進行進一步的研究。

（三）節日效應檢驗

以往的文獻一般采用GARCH模型或者OLS模型對節日效應進行檢驗，但AR-TGARCH模型能更有效地擬合金融時間序列的特殊性質，更適用于金融數據波動性的分析。因此，本文采用AR-TGARCH模型分析阿里巴巴股價是否存在節日效應，并且在模型中加入代表節日前、節日中和節日后的虛擬變量，用來檢驗是否存在節前和節后效應。

AR-TGARCH模型可表達為：

均值方程： ? ? ? ?（1）

方差方程：（2）

其中，?為股指在t日的收益率，定義為，為日的收盤價;為代表節日的虛擬變量;k表示節前、節中、節后，當t日為節前（節中或節后）交易日時，則，否則為0;為殘差項;為條件方差;為模型參數。模型擬合結果見表3。

1.分析值，發現節日當天的值的絕對值最大，表明購物節當天存在顯著的節日效應。節前值絕對值較小，表明節前效應存在但不明顯。而節后的值其z統計量不顯著，說明購物節的節后效應幾乎不存在。

2.值都表現顯著，表明節日前后與節日當天的股市異常收益率與節日風險有較強的相關性。其中，節日前和節日當天收益率與風險成正相關，節后收益率與風險成負相關。

3.由式（1）中的各參數在節日前后與節日當天均為負值，可得出日收益率在節日前后與節日當天同樣為負值，說明節日效應對股票收益率產生負向影響。

五、結語

本研究利用引入虛擬變量的AR-TGARCH模型進行實證研究，發現購物節期間的收益率均值都與其他交易日的平均收益率有較大的差異，說明阿里巴巴股票在“6.18”“雙11”“雙12”三個購物節期間都有較為顯著的節日效應。同時，我們發現，股價收益率在節日當天的波動最顯著，其次是節日前，而節日后則幾乎不存在節日效應。

值得注意的是，過去5年，阿里巴巴股價每逢雙11必跌，已連續3年在11月11日當日出現較大幅度的下跌，而另外的2年雙11正逢周末休市，總體來看天貓購物節的節日效應帶來的是購物節期間幾日內阿里巴巴股票負的收益率。

一個合理的解釋是，長期的投資人關注的是公司能夠長期為股東創造的利潤和公司未來的成長空間，因此他們會比較理智地看待電商購物節，不會盲目地在購物節期間購買股票。而大多數短期投資人，他們出手是具有前瞻性的，能夠預測到在購物節后電商公司股價將會下跌，于是他們在節前就拋出持有的股票以免購物節后股價下跌造成損失，因而導致了電商公司的股票在購物節前的十天股價大多數是上漲的，而購物節前一至兩天，股價便開始下跌。

購物節期間股價波動較大意味著風險也較大，因此投資者最好在購物節前一段時間買入電商公司股票，在購物節之前1—2個交易日拋出。

參考文獻

[1]Fields， M. SecurityPrices and Stock Exchange Holidays in Relation to Short Selling[J]，Journal of Business， 1934（7）：328-338.

[2]Cervera，A.，D. Keim，High Returns before Holidays： International and Additional Tests [M]. Cambridge University Press， Cambridge， U.K. 2000.

[3]Chong， R.， Hudson， R， Keasey. Pre-holiday effffects： international evidence on the decline and reversal of a stock market anomaly[J]. Journal of International Money and Finance，2005（24）.

[4]儀垂林，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）.

[5]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）.

[6]江一濤，楊林燕.中國股市的節日效應研究[J].金融研究，2009（8）.

作者簡介：陳 潔（2001—），女，湖南漣源人，蘭州大學國際經濟與貿易專業2017級在讀本科生，主要從事經濟學、金融學研究;王耀輝（1999—），男，河南許昌人，蘭州大學經濟學基地班2017年級在讀本科生，主要從事產業經濟學、區域經濟學、資源環境經濟學研究。