滬深股市“周內(nèi)效應(yīng)”的實證分析.pdf

1、“周內(nèi)效應(yīng)”(day-of-the-weekeffect)指股票市場在一周內(nèi)的某一天的平均收益率比一周內(nèi)其他任何一天的平均收益率高或者低，且在統(tǒng)計上有顯著性。由于最早的研究對象是美國股票市場，且發(fā)現(xiàn)周一的平均收益率顯著低于其他時間，而周五的平均收益率顯著高于其他時間，因此“周內(nèi)效應(yīng)”有時也稱為“周一效應(yīng)”(Mondayeffect)或“周末效應(yīng)”(weekendeffect)。大量的實證研究表明“周內(nèi)效應(yīng)”是絕大多數(shù)發(fā)達(dá)國家股票市場和某

2、些新興國家股票市場普遍存在的一種異象。 本文以我國的滬深股市為研究對象，在使用虛擬變量的基礎(chǔ)上，運(yùn)用廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)對其進(jìn)行了實證分析，考察其是否存在周內(nèi)效應(yīng)。并力圖為政府部門監(jiān)管股市及投資者預(yù)測并規(guī)避風(fēng)險提供一定的決策依據(jù)本文選取的數(shù)據(jù)是上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)。由于我國的股市處于快速發(fā)展之中，因此將所有的數(shù)據(jù)作為整體分析會忽視其中的結(jié)構(gòu)變化特征，因此本文基于某些重要的政策性事件將樣本分為三段：1994-

3、1996,1997-1999,2000-2002。首先對收益率的時間序列進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)所謂波動的集群性，這表明收益率的序列存在異方差性。標(biāo)準(zhǔn)的最小二乘法OLS是基于同方差的假定，因此本文必須舍棄OLS而采用能夠很好地描述金融時間序列數(shù)據(jù)的異方差的廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)。周內(nèi)效應(yīng)檢驗的是周一到周五這五個交易日里收益率的波動情況，為判斷其差異是否顯著，本文引入虛擬變量(dummyvariables).在弱檢驗的形式上，本文發(fā)