节日效应在不同行业强弱的实证研究

黄垚行 方华

摘 要：针对上证十个行业指数的收益率数据，采用ARMA（p，q）-GARCH模型就节日效应在不同行业表现的强弱进行实证研究。研究发现，除了上证信息、上证电信、上证公用外，其余7个行业指数均存在显著的节前效应，且收益率节前效应最强的三个行业是上证材料、上证可选、上证能源。除了上证能源外，其余9个行业指数均存在显著的节后效应，且收益率节后效应最强的三个行业是上证材料、上证医药、上证信息。

关键词：节日效应;ARMA（p，q）-GARCH（1，1）模型;行业差异

引言

传统的金融理论建立在一些严格的假设之上，有效市场假说（EMH）是其中重要的一部分。然而严格的假设往往难以完全描述现实的金融市场，许多市场异象的长期存在，对有效市场假说提出了挑战。这些市场异象包括节日效应、月份效应、小公司效应、低市盈率效应、股票溢价之谜等等。所谓节日效应，是指在股票市场上，节假日前后的交易日的收益率、波动性等性质明显异于市场平均水平，并在统计上显著的现象。国内外的一些学者已经对节日效应进行了探究，证实了节日效应在许多市场上都存在。这些文章大都是对整个市场指数，比如上证指数或深证成指进行研究。本文将从节日效应在不同行业的强弱的角度进行分析，旨在找出节日效应在哪些行业表现最强，在哪些行业表现最弱，由此为投资者提供参考。

一、文献综述

Fields（1934）首先发现在某些休市的节日前股票往往有较高的回报。Cadsby and Ratner（1992）检验1962—1989年10个国家或地区不同阶段的节前效应时发现，美国、加拿大、日本、中国香港和澳大利亚的股票市场上，表现出明显的节前效应，但在几个欧洲国家的股票市场上，这种效应并不明显[1]。Kim（1994）等发现，在1963—1987年期间，美国的S&P500、纽约证券交易所、纳斯达克市场以及英国的金融时报30指数、日本的东经证券交易所指数都存在显著的节前效应[2]。国内学者宜垂林和刘淄（2005）对沪市法定节日和传统节日的节日效应研究，发现春节、“五一”和国庆节三大法定节日均存在节前和节后的超额回报，其中以春节最为显著。陆磊和刘思峰（2008）利用上证综指和深证成指1997—2007年中的日收益率数据，在控制了周内效应、月份效应后发现节日效应依旧显著为正[3]。陈秋雨（2013）研究中国黄金期货的节日效应，结果表明超额收益只存在于国庆节后，异常波动率只存在于元旦节前后、国庆节后、春节后[4]。谢世清和朱倩瑜（2019）利用1996—2016年的深证成指日收盘价数据，基于EGARCH-M模型考察深证成指对数收益率的日历效应。研究表明，深市在控制了周内效应后具有显著为正的节日效应;各节日具有显著节后效应，只有春节和清明节具有显著节前效应[5]。

二、数据处理与理论模型

（一）数据说明

本文的数据来源是上海证券交易所公布的上证行业指数。上证行业指数选择上海证券市场各行业中规模大、流动性好的股票组成样本股，以反映上海证券市场不同行业公司股票的整体表现，并为指数化投资产品特别是ETF发展提供标的。上证行业指数包括上证能源（00032）、上证材料（00033）、上证工业（00034）、上证可选（00035）、上证消费（00036）、上证医药（00037）、上证金融（00038）、上证信息（00039）、上证电信（00040）、上证公用（00041）。本文选用2009年1月9日到2020年1月9日的以上各行业指数的收盘价计算日收益率，计算公式如下：

由此得到2009年1月10日至2020年1月9日以上各行业指数的历史日收益率。

本文选取的节日是春节、清明节、劳动节、端午节和国庆节。把这几个节日假期前一天的收益率统称节前收益率，节日假期后一天的收益率统称节后收益率。本文使用Excel和Eviews进行数据处理。

（二）理论模型

本文采用ARMA模型来消除序列相关性，采用GARCH模型解决异方差问题。此外，常规的GARCH模型假设残差服从正态分布，而现实金融时间序列存在尖峰后尾的特征，因此本文拟采用基于广义误差分布（GED）的ARMA（p，q）-GARCH（1，1）-GED模型进行建模。公式如下：

三、实证分析

下表是上证10個行业指数收益率节日效应的回归结果。表中的结果表明：

1.节前效应。上证能源、上证材料、上证可选、上证金融的超额收益在1%显著性水平下显著;上证工业、上证医药在5%显著性水平下显著;上证消费在10%显著性水平下显著，证明了这7个行业指数的收益率存在节前效应。上证信息、上证电信、上证公用的X的系数不显著异于0，证明了这3个行业不存在节前效应。把存在节前效应的行业的模型中系数从大到小排序，依次是上证材料、上证可选、上证能源、上证金融、上证工业、上证消费、上证医药，说明收益率节前效应最强的3个行业依次是上证材料、上证可选、上证能源，这3个行业在节前交易日获得的超额收益最高。

2.节后效应。上证材料、上证工业、上证医药、上证信息，上证公用的超额收益在1%显著性水平下显著;上证可选、上证消费、上证金融、上证电信的超额收益在5%显著性水平下显著，证明了这9个行业均存在收益率的节后效应。上证能源的超额收益不显著，证明了上证能源行业指数不存在收益率的节后效应。把存在节后效应的行业按模型中系数从大到小排序，依次是上证材料、上证医药、上证信息、上证工业、上证电信、上证消费、上证公用、上证可选、上证金融，说明收益率节后效应最强的3个行业依次是上证材料、上证医药、上证信息，这3个行业在节前交易日获得的超额收益最高。

四、结论与建议

本文以2009年1月10日至2020年1月9日的上证行业指数日收益率数据为研究对象，建立ARMA（p，q）-GARCH-GED模型，研究各行业的节日效应的强弱。研究发现，除了上证信息、上证电信、上证公用外，其余7个行业指数均存在显著的节前效应，且收益率节前效应最强的3个行业是上证材料、上证可选、上证能源。除了上证能源外，其余9个行业指数均存在显著的节后效应，且收益率节后效应最强的3个行业是上证材料、上证医药、上证信息。节日效应在各行业存在差异，但总体来说，节日效应在各个行业普遍存在。节日效应的成因可能并非来源于投资者对行业基本面的分析，而是来源于关于整个市场的非理性因素。

本文的研究可以为个人投资者和机构投资者提供参考，从最近十年的上证数据来看，节日效应依旧显著存在，投资者可以采用基于节日效应的投资策略进行套利，可以更多地关注上证材料等节日效应较强的行业，以获取更高的超额收益率。

本文的研究也为监管部门制定金融监管策略提供了市场信息，研究表明，目前我国股票市场有效性依然不强，政府部门应加强投资者教育，提高投资者素质，优化投资者结构，减少散户比例，以降低投资者的情绪对市场效率的影响。

参考文献：

[1]  Cadsby C.B.，Ratner M.Turn-of-month and Pre-holiday Effects on Stock Returns[J].Journal of Banking and Finance，1992，（3）：497-509.

[2]  Kim C.W.，Park J.Holiday Effects and Stock Returns Further Evidence[J].Jour-nal of Financial and Quantitative Analysis，1994，（1）：145-157.

[3]  陆磊，刘思峰.中国股票市场具有“节日效应”吗？[J].金融研究，2008，（2）：127-139.

[4]  陈秋雨，Jang Woo Park.中国黄金期货的月份效应和节日效应[J].上海金融，2013，（12）：96-108.

[5]  谢世清，朱倩瑜.深圳股市日历效应的实证研究[J].商业研究，2019，（9）：96-104.