中國(guó)股票市場(chǎng)的節(jié)日效應(yīng)研究

劉維奇 陳研研

摘? ?要：為研究中國(guó)股市節(jié)日效應(yīng)的存在性及特征，本文利用2007年12月28日—2017年10月30日上證綜指日收益率數(shù)據(jù)，基于引入虛擬變量的GARCH（1，1）-M模型，從收益和波動(dòng)兩個(gè)角度研究中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)。綜合檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)股市存在基于收益的節(jié)前效應(yīng)，同時(shí)表現(xiàn)出基于波動(dòng)的顯著的節(jié)前和節(jié)后效應(yīng);節(jié)前節(jié)后股市風(fēng)險(xiǎn)均顯著降低，但只有節(jié)前收益受到了風(fēng)險(xiǎn)的影響。具體分析每一節(jié)日發(fā)現(xiàn)，部分節(jié)日具有節(jié)日效應(yīng)，且各節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)不同，個(gè)別節(jié)日的異常收益與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。法定節(jié)日比傳統(tǒng)節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)顯著，這一現(xiàn)象的產(chǎn)生與休市有關(guān)，而休市能對(duì)節(jié)日效應(yīng)產(chǎn)生正向影響。

關(guān)鍵詞：節(jié)日效應(yīng);GARCH（1，1）-M模型;收益;波動(dòng)

中圖分類號(hào)：F830.91? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1674-2265（2019）02-0061-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.02.010

一、引言

自有效市場(chǎng)假說被提出以來，便受到了廣大學(xué)者的青睞，許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了研究，并認(rèn)為大多數(shù)國(guó)家或地區(qū)均為弱式有效或半強(qiáng)式有效市場(chǎng)。這表明任何投資者都無法利用股市相關(guān)的歷史信息來預(yù)測(cè)未來的股價(jià)，以獲得超額收益或規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。然而，大量不能被有效市場(chǎng)假說解釋的市場(chǎng)異象相繼出現(xiàn)，市場(chǎng)異象與有效市場(chǎng)假說相悖，是對(duì)有效市場(chǎng)假說的巨大挑戰(zhàn)。節(jié)日效應(yīng)作為市場(chǎng)異象的一種，近年來在國(guó)內(nèi)外各市場(chǎng)中嶄露頭角。當(dāng)人們享受節(jié)日帶來的祥和氣氛的同時(shí)，股市卻常常暴漲暴跌表現(xiàn)得非常不平靜，這種現(xiàn)象已經(jīng)引起投資者和監(jiān)管部門的高度重視，但是各節(jié)日對(duì)我國(guó)股市的收益和波動(dòng)具有怎樣的影響？影響的程度如何？這些問題尚未有明確的結(jié)論。因此，本文將對(duì)這些問題進(jìn)行探索。

有關(guān)節(jié)日效應(yīng)的研究最早可以追溯到1934年，F(xiàn)ieds（1934）通過研究美國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)，在某些宗教節(jié)日以及一些其他節(jié)日休市前，股票收益往往比較高。Fobozzi等（1994）發(fā)現(xiàn)美國(guó)期貨交易市場(chǎng)的節(jié)前收益顯著高于其他交易日。Chong等（2005）認(rèn)為美國(guó)、中國(guó)香港以及英國(guó)股票市場(chǎng)在1991—2003年間具有節(jié)前效應(yīng)，并且節(jié)前效應(yīng)呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。Tsiakas（2010）發(fā)現(xiàn)節(jié)日前后股市收益明顯高于其他交易日，收益波動(dòng)顯著低于其他交易日。Bergsma和Jiang（2016）通過研究11個(gè)有新年節(jié)日的國(guó)家或地區(qū)發(fā)現(xiàn)，新年節(jié)日前后的股票收益明顯高于其他交易日。Dodd和Gakhovich（2011）研究了14個(gè)新興的中歐及東歐市場(chǎng)，發(fā)現(xiàn)部分國(guó)家不僅存在節(jié)前效應(yīng)，而且存在顯著的節(jié)后效應(yīng)。

中國(guó)作為一個(gè)新興的市場(chǎng)，近年來備受關(guān)注，一些學(xué)者好奇節(jié)日效應(yīng)在中國(guó)市場(chǎng)上的表現(xiàn)，并對(duì)其進(jìn)行了研究。李慶華和歐陽(yáng)建新（2005）發(fā)現(xiàn)深市存在顯著的假日效應(yīng)，并且在實(shí)施新的放假辦法后表現(xiàn)出長(zhǎng)假效應(yīng)，并證明了假日效應(yīng)并不是由星期效應(yīng)造成的。儀垂琳和劉淄（2005）運(yùn)用虛擬變量回歸法研究發(fā)現(xiàn)，上海市場(chǎng)存在顯著的節(jié)日效應(yīng)。Cao等（2007）研究表明中國(guó)股市具有顯著的春節(jié)效應(yīng)，元旦、勞動(dòng)節(jié)以及國(guó)慶節(jié)的節(jié)日效應(yīng)不顯著。陸磊和劉思峰（2008）發(fā)現(xiàn)中國(guó)股市不僅存在節(jié)前效應(yīng)，還存在節(jié)后效應(yīng)，在考慮其他日歷效應(yīng)的影響后，發(fā)現(xiàn)中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)依然顯著。周戰(zhàn)強(qiáng)（2011）實(shí)證研究了公司規(guī)模與節(jié)日效應(yīng)的關(guān)系，并表明僅大規(guī)模組存在節(jié)前效應(yīng)，任一規(guī)模組都存在節(jié)后效應(yīng)，星期效應(yīng)、月度轉(zhuǎn)換效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)不能完全解釋節(jié)日效應(yīng)。劉慶富等（2012）運(yùn)用隨機(jī)波動(dòng)模型研究假日信息對(duì)商品期貨收益和波動(dòng)的影響，發(fā)現(xiàn)商品期貨的收益和波動(dòng)均受假前信息以及假后信息的影響，且不同品種的期貨交易受影響的方向和程度存在差異。江一濤和楊林燕（2009）發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)節(jié)日和法定節(jié)日均具有節(jié)日效應(yīng)，其中傳統(tǒng)節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)更顯著，圣誕節(jié)對(duì)中國(guó)股市的影響不顯著;并證明了休市并不能導(dǎo)致節(jié)日效應(yīng)產(chǎn)生。嚴(yán)太華和齊頌超（2011）通過研究深證成指和上證綜指數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)股市存在顯著的節(jié)日效應(yīng)，在排除了周內(nèi)效應(yīng)的影響后，節(jié)日效應(yīng)依然顯著。嚴(yán)佳佳等（2017）通過研究28個(gè)行業(yè)發(fā)現(xiàn)，所研究行業(yè)的春節(jié)都表現(xiàn)出節(jié)日效應(yīng)特征，并且各行業(yè)的節(jié)日效應(yīng)表現(xiàn)有所差異。

以往學(xué)者的探索，為節(jié)日效應(yīng)的研究夯實(shí)了基礎(chǔ)。但是，總體看來仍存在以下不足：第一，已有文獻(xiàn)只從收益的角度對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行了刻畫，對(duì)節(jié)前節(jié)后股市的波動(dòng)卻鮮有研究，然而波動(dòng)的研究是極為必要的，因?yàn)椴▌?dòng)率的變化直接關(guān)乎市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，風(fēng)險(xiǎn)是投資者進(jìn)行投資時(shí)要考慮的首要因素，也是監(jiān)管部門的主要監(jiān)管對(duì)象。第二，以往研究主要聚焦于國(guó)外股市，對(duì)國(guó)內(nèi)股市節(jié)日效應(yīng)的研究比較少，特別是在2008年我國(guó)進(jìn)行了休假制度改革之后，針對(duì)新時(shí)期的節(jié)日效應(yīng)研究尤為罕見。第三，傳統(tǒng)節(jié)日是我國(guó)節(jié)日的主要成分，對(duì)國(guó)民生活影響重大，然而已有的文獻(xiàn)多數(shù)只研究法定節(jié)日，不研究傳統(tǒng)節(jié)日，使得人們對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生懷疑。第四，大多數(shù)文獻(xiàn)只研究了節(jié)前效應(yīng)，忽略了節(jié)后效應(yīng)的影響，只有少數(shù)文獻(xiàn)對(duì)節(jié)前節(jié)后都進(jìn)行了研究，然而采用的節(jié)前節(jié)后時(shí)間跨度往往不一致，使得節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)的可比性差。第五，已有文獻(xiàn)通常采用最小二乘法和線性回歸模型等研究問題，由于這些方法自身存在很大的局限性，使結(jié)論不具說服力。

基于以上不足，本文將針對(duì)節(jié)日效應(yīng)在中國(guó)股市的表現(xiàn)展開研究并從以下幾個(gè)方面進(jìn)行突破：第一，摒棄以往只從收益角度研究節(jié)日效應(yīng)的做法，本文同時(shí)從收益和波動(dòng)兩個(gè)角度對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行研究，使對(duì)節(jié)日效應(yīng)的研究更深入、客觀、全面。第二，為克服最小二乘法、線性回歸模型等對(duì)節(jié)日效應(yīng)研究上的不足，本文引入虛擬變量的GARCH（1，1）-M模型對(duì)中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究。第三，不同于以往只研究法定節(jié)日的做法，本文選取了傳統(tǒng)節(jié)日和法定節(jié)日兩類節(jié)日來研究節(jié)日效應(yīng)，使問題的研究更真實(shí)、更全面。

一般地，節(jié)日效應(yīng)是指由于節(jié)日這一特殊時(shí)間點(diǎn)而引起的金融變量顯著異于正常狀態(tài)的現(xiàn)象。通常選取股票收益作為代理變量來考察節(jié)日前后的異常變化，進(jìn)而刻畫節(jié)日效應(yīng)。為了避免出現(xiàn)以往研究中因節(jié)前節(jié)后采用的時(shí)間跨度不同而使研究結(jié)果遭受質(zhì)疑的現(xiàn)象，本文中的節(jié)前節(jié)后采取的時(shí)間跨度相同，均為節(jié)前或節(jié)后的第一個(gè)交易日。為方便問題的研究，本文將節(jié)日效應(yīng)做如下界定：

在中國(guó)股市，如果節(jié)日前第一個(gè)交易日的收益（波動(dòng)）與其他交易日的收益（波動(dòng)）存在較大的差異，并且在統(tǒng)計(jì)上顯著，則認(rèn)為存在基于收益（波動(dòng)）的節(jié)前效應(yīng);如果節(jié)后第一個(gè)交易日的收益（波動(dòng)）與其他交易日的收益（波動(dòng)）的差異顯著，認(rèn)為存在基于收益（波動(dòng)）的節(jié)后效應(yīng)。節(jié)日效應(yīng)包括節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)中任一種效應(yīng)存在，則節(jié)日效應(yīng)存在。

二、理論基礎(chǔ)

如前文所述，以往的研究一般采用最小二乘法等方法對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行研究，由于這些方法自身存在局限性，它們并不能夠有效刻畫時(shí)間序列的尖峰厚尾等特征。也有學(xué)者采用GARCH模型來研究節(jié)日效應(yīng)， 雖然GARCH模型能夠較好地描述金融時(shí)間序列的集聚性和持續(xù)性等特征，但是，作為GARCH模型的擴(kuò)展，GARCH-M模型能夠更有效地?cái)M合金融時(shí)間序列的特殊性質(zhì)。因此，本文以GARCH-M模型為基礎(chǔ)來探索中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)。

GARCH-M模型可以用來衡量收益與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。在GARCH（p，q）-M模型中加入代表各節(jié)日的虛擬變量，還可用來檢驗(yàn)各節(jié)日對(duì)股市收益和波動(dòng)的影響。GARCH（p，q）-M模型可表達(dá)為：

[yt=γ+ρσt+μt? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（均值方程）σ2t=ω+i=1pβiσ2t-i+i=1qαiμ2t-i? ? （方差方程）]? （1）

其中，參數(shù)[ρ]用來衡量風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)對(duì)[yt]的影響，[μt]代表殘差項(xiàng)，[σ2t]為t 時(shí)期的條件方差。

一般地，p和q取值為1或者2便能夠很好地模擬金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的獨(dú)特性質(zhì)。在擬合的過程中，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)p和q值均為1時(shí)擬合效果最優(yōu)。因此，本文采用引入虛擬變量的GARCH（1，1）-M模型，從收益和波動(dòng)兩個(gè)方面研究中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)。

GARCH模型有三種殘差分布假設(shè)：正態(tài)分布、學(xué)生t分布以及廣義誤差分布（GED）。由于GED分布是對(duì)稱的，并且允許時(shí)間序列具有超額峰度，它能夠很好地刻畫金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)尖峰厚尾等的特征。所以本文采用GED分布來刻畫GARCH（1，1）-M模型中的殘差項(xiàng)。

三、數(shù)據(jù)及節(jié)日的選擇

眾所周知，2008年我國(guó)股市發(fā)生劇烈波動(dòng)，并且在當(dāng)年我國(guó)實(shí)行了全國(guó)休假制度改革。然而針對(duì)新時(shí)期新情況下的節(jié)日效應(yīng)研究尚有空白，因此本文選取2007年12月28日至2017年10月30日的上證綜指的日收益率數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。之所以選擇滬市股票，是因?yàn)闇虚_市早，市值高，敏感性強(qiáng)。因此，對(duì)滬市股票進(jìn)行分析更能反映中國(guó)股市的實(shí)際情況。日收益率定義為[Rt=Ln（Pt/Pt-1）×100]，其中[Pt]為t期的收盤價(jià)。

為使對(duì)中國(guó)股市節(jié)日效應(yīng)的研究更全面客觀，本文選取傳統(tǒng)節(jié)日和法定節(jié)日兩類節(jié)日進(jìn)行研究，并根據(jù)節(jié)日期間是否法定休市對(duì)國(guó)內(nèi)節(jié)日進(jìn)行歸類。其中元旦、春節(jié)、清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)、國(guó)慶節(jié)為法定節(jié)日，元宵節(jié)和重陽(yáng)節(jié)為傳統(tǒng)節(jié)日。

四、實(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析

為研究節(jié)日前后市場(chǎng)收益及波動(dòng)的變化，表1統(tǒng)計(jì)了2007年12月28日至2017年10月30日各節(jié)日的節(jié)前和節(jié)后、傳統(tǒng)節(jié)日當(dāng)天以及其他交易日的平均收益率和標(biāo)準(zhǔn)差。統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。由表1可知：

1. 所有節(jié)日的節(jié)前和節(jié)后收益率均值都與其他交易日存在較大差異。其他交易日的平均收益率為

-0.0336。清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、國(guó)慶節(jié)的節(jié)前收益率均值以及節(jié)后收益率均值分別為：0.699，0.402，0.553;1.472，0.853，0.817，是其他交易日收益率均值的

-20.818、-11.967、-16.458、-43.814、-25.393、-24.304倍。傳統(tǒng)節(jié)日元宵節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)的節(jié)前收益分別為0.288和0.309，是其他交易日的-8.585倍和-9.207倍。以上表明，中國(guó)股市可能具有基于收益的節(jié)日效應(yīng)。

2. 不同的節(jié)日，收益率均值存在較大差異。表現(xiàn)為：節(jié)前收益率均值最大為清明節(jié)的0.699，最小為端午節(jié)的-0.781，是其他交易日收益率的-20.818倍和23.255倍。節(jié)后收益率的最大、最小值分別為清明節(jié)的1.472和端午節(jié)的-1.033，是其他交易日的-43.814倍和30.737倍。這說明，我國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)可能只存在于個(gè)別節(jié)日。

3. 即使同一節(jié)日，節(jié)前節(jié)后的收益率也具有較大差異。如元旦節(jié)前平均收益為0.573，節(jié)后平均收益為0.010，是其他交易日的-17.049和-0.310倍。清明節(jié)前以及節(jié)后收益分別是其他交易日的-20.818和

-43.814倍。這意味著不同節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)可能表現(xiàn)不同，某些節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)可能表現(xiàn)為節(jié)前效應(yīng)或節(jié)后效應(yīng)中的一種，而某些節(jié)日可能同時(shí)具有兩種效應(yīng)。

4. 傳統(tǒng)節(jié)日元宵節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)前后股市收益與其他交易日存在明顯的差異，這說明傳統(tǒng)節(jié)日可能也存在節(jié)日效應(yīng)。但與法定節(jié)日相比，傳統(tǒng)節(jié)日與其他交易日的差異明顯較小，并且傳統(tǒng)節(jié)日前后的股市收益普遍比法定節(jié)日低，然而傳統(tǒng)節(jié)日與法定節(jié)日的主要區(qū)別在于節(jié)日期間股市是否休市，這意味著，休市可能會(huì)給節(jié)日前后的收益和波動(dòng)帶來正面影響。

5. 從波動(dòng)上看，不同節(jié)日的節(jié)前節(jié)后標(biāo)準(zhǔn)偏差與其他交易日的差異較大。表現(xiàn)為：其他交易日標(biāo)準(zhǔn)差為1.667。元旦節(jié)后、端午節(jié)前節(jié)后、中秋節(jié)后、國(guó)慶節(jié)后以及重陽(yáng)節(jié)前的標(biāo)準(zhǔn)差分別為：2.985、2.252、3.188、2.311、2.729、2.249，分別是其他交易日的1.790、1.351、1.912、1.386、1.637、1.349倍。這表明中國(guó)股市可能存在基于波動(dòng)的節(jié)日效應(yīng)。

6. 當(dāng)節(jié)日前后的收益率均值與其他交易日表現(xiàn)出明顯差異時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)偏差與其他交易日的差異往往也比較大。那么，節(jié)日期間的異常收益可能與風(fēng)險(xiǎn)（方差）有關(guān)。

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：中國(guó)股市存在基于收益的節(jié)日效應(yīng)的同時(shí)，還存在著基于波動(dòng)的節(jié)日效應(yīng)。

假設(shè)2：中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)主要體現(xiàn)在個(gè)別節(jié)日上，并且各節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)不盡相同。

假設(shè)3：個(gè)別節(jié)日前后的異常收益與風(fēng)險(xiǎn)（方差）有關(guān)。

假設(shè)4：休市能夠給節(jié)日效應(yīng)帶來正面影響。

（二）單位根檢驗(yàn)

在分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，為了避免出現(xiàn)“偽回歸”，須首先檢驗(yàn)收益率數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。若不存在單位根，則樣本數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列，可做進(jìn)一步的研究。本文利用ADF法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，結(jié)果見表2。表2中，t統(tǒng)計(jì)量小于各顯著性水平下單位根檢驗(yàn)的臨界值，因此可判斷樣本數(shù)據(jù)不存在單位根，即收益率數(shù)據(jù)是平穩(wěn)序列。

（三）節(jié)日效應(yīng)檢驗(yàn)

1. 節(jié)日效應(yīng)綜合檢驗(yàn)。表1的結(jié)果雖然能說明節(jié)日前后的股市收益率及波動(dòng)與其他交易日具有明顯差異，但是并不能說明中國(guó)股市是否具有節(jié)日效應(yīng)，因此我們需要對(duì)其進(jìn)行實(shí)證研究，在GARCH（1，1）-M中加入代表節(jié)日的虛擬變量[Dk，j]，新模型如下：

（2）

其中，k=1、2、3，分別代表傳統(tǒng)節(jié)日、法定節(jié)日、全部節(jié)日（即文中所選的全部傳統(tǒng)節(jié)日和法定節(jié)日）;j取值為1、2、3，分別代表節(jié)前、節(jié)日當(dāng)天、節(jié)后，當(dāng)j表示節(jié)前（節(jié)日當(dāng)天或節(jié)后）時(shí)，若[Rt]是節(jié)前（節(jié)日當(dāng)天或節(jié)后）的收益率，則[Dk，j=1]，否則為0;當(dāng)[φ]（或[ξ]）值顯著時(shí)，說明中國(guó)股市存在基于收益（或波動(dòng)）的節(jié)日效應(yīng)。當(dāng)[γ]值顯著時(shí)，則說明節(jié)日前后的異常收益與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。模型（2）的擬合結(jié)果見表3。由表3可知：

（1）從[φ]值看，傳統(tǒng)節(jié)日的節(jié)前[φ]值顯著為正，當(dāng)天以及節(jié)后[φ]值均不顯著，表明傳統(tǒng)節(jié)日總體存在基于收益的顯著的節(jié)前效應(yīng);對(duì)于[ξ]值，傳統(tǒng)節(jié)日節(jié)后以及節(jié)日當(dāng)天的[ξ]值均不顯著，說明傳統(tǒng)節(jié)日當(dāng)天以及節(jié)后對(duì)股市波動(dòng)沒有影響，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較其他交易日幾乎沒有發(fā)生改變。節(jié)前[ξ]值顯著為負(fù)，說明節(jié)前對(duì)波動(dòng)影響顯著，傳統(tǒng)節(jié)日存在基于波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)。但是由于節(jié)前、節(jié)日當(dāng)天以及節(jié)后的[γ]值均不顯著，所以傳統(tǒng)節(jié)日期間的異常收益與節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)無關(guān)。

（2）法定節(jié)日的節(jié)后[φ]值在1%的水平上顯著為正，節(jié)前[φ]值不顯著，表明總體上中國(guó)股市的法定節(jié)日存在基于收益的顯著的節(jié)后效應(yīng);對(duì)于[ξ]值和[γ]值，無論是節(jié)前、節(jié)后均不顯著，表明總體上法定節(jié)日無論是在節(jié)前還是節(jié)后股市波動(dòng)都幾乎沒有變化，法定節(jié)日前后的異常收益與節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)無關(guān)。

（3）對(duì)于全部節(jié)日，節(jié)前[φ]值顯著，節(jié)后不顯著，表明中國(guó)股市存在基于收益的顯著的節(jié)日效應(yīng)，并且節(jié)日效應(yīng)主要表現(xiàn)為節(jié)前效應(yīng);節(jié)前節(jié)后[ξ]值均在1%的水平上顯著為負(fù)，意味著節(jié)前節(jié)后對(duì)股市波動(dòng)影響顯著，中國(guó)股市存在基于波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)。節(jié)前節(jié)后市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)顯著降低，但是由于只有節(jié)前[γ]值顯著，所以只有節(jié)前收益受到了節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)的影響，節(jié)后的異常收益與節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)無關(guān)。

以上結(jié)果表明中國(guó)股市不僅存在基于收益的節(jié)日效應(yīng)，而且表現(xiàn)出基于波動(dòng)的顯著的節(jié)日效應(yīng)，證明了假設(shè)1。

2. 各節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)檢驗(yàn)。雖然表3的結(jié)果能夠說明中國(guó)股市總體上存在顯著的節(jié)日效應(yīng)，但是從表2中可以看出各節(jié)日前后市場(chǎng)收益和波動(dòng)呈現(xiàn)出一定程度的差異，這意味著各節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)可能會(huì)有不同的表現(xiàn)。因此，有必要單獨(dú)檢驗(yàn)一下各自對(duì)中國(guó)股市的影響?；谝陨戏治觯覀?cè)贕ARCH（1，1）-M模型中加入代表各個(gè)節(jié)日的虛擬變量[Dki]，新模型如下：

[i]=1—9，分別代表元旦、春節(jié)、清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)、國(guó)慶節(jié)、元宵節(jié)、重陽(yáng)節(jié);[k]=1、2、3分別代表節(jié)前、節(jié)后以及節(jié)日當(dāng)天。當(dāng)[k]表示節(jié)前（節(jié)后或節(jié)日當(dāng)天）時(shí)，如果所觀察到的收益率[Rt]為節(jié)前（節(jié)后或節(jié)日當(dāng)天）的收益率，那么[Dki]=1，否則[Dki]=0;[φi、ξi]為虛擬變量[Dki]的系數(shù)。實(shí)證結(jié)果見表4 。

表4給出了各節(jié)日效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。元旦以及端午節(jié)的節(jié)前節(jié)后[φ]值均不顯著，清明節(jié)前后、端午節(jié)前后、重陽(yáng)節(jié)前、春節(jié)和勞動(dòng)節(jié)的節(jié)后[φ]值均顯著，表明元旦以及端午節(jié)沒有基于收益的節(jié)日效應(yīng)，國(guó)慶、中秋、清明表現(xiàn)出節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng);勞動(dòng)節(jié)和春節(jié)具有節(jié)后效應(yīng);重陽(yáng)節(jié)具有節(jié)前效應(yīng)。除此之外，元宵以及重陽(yáng)節(jié)的當(dāng)天對(duì)股市收益均影響顯著。

從[ξ]值來看，春節(jié)、國(guó)慶以及中秋節(jié)的節(jié)前節(jié)后[ξ]值均顯著為負(fù)，表明春節(jié)、國(guó)慶節(jié)以及中秋節(jié)存在基于波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng)，并且這三個(gè)節(jié)日前后股市風(fēng)險(xiǎn)均顯著降低;清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)的節(jié)前[ξ]值均顯著為負(fù)，說明清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、重陽(yáng)節(jié)的節(jié)前對(duì)股市波動(dòng)存在顯著影響，這三個(gè)節(jié)日均存在基于波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)，其節(jié)前風(fēng)險(xiǎn)均明顯降低;傳統(tǒng)節(jié)日元宵節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)的當(dāng)天均對(duì)股市波動(dòng)影響顯著，這兩個(gè)時(shí)間段的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)都顯著降低。

對(duì)于[γ]值，清明節(jié)前、勞動(dòng)節(jié)前以及重陽(yáng)節(jié)當(dāng)天均顯著為正，說明這三個(gè)時(shí)段的股市收益與股市風(fēng)險(xiǎn)正向相關(guān)。由于這三個(gè)時(shí)段股市風(fēng)險(xiǎn)均顯著降低（[ξ]均顯著為負(fù)），受股市風(fēng)險(xiǎn)的影響，股市收益也會(huì)相應(yīng)減少，但由表2可知，清明節(jié)前以及勞動(dòng)節(jié)前的股市收益明顯比其他交易日高，說明風(fēng)險(xiǎn)并不能完全解釋節(jié)日期間的異常收益，除風(fēng)險(xiǎn)外，另存在一些因素給股市帶來超額收益。其他節(jié)日前后的[γ]值均不顯著，表明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)并沒有通過風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)因子影響股市的收益率，異常收益幾乎全部源于風(fēng)險(xiǎn)以外的因素。

系數(shù)[β1]均顯著為正，并且接近于1，這表明條件方差具有較強(qiáng)的持續(xù)性。

以上分析結(jié)果說明，中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)主要體現(xiàn)在個(gè)別節(jié)日上，并且這些節(jié)日所表現(xiàn)出的節(jié)日效應(yīng)各不相同;風(fēng)險(xiǎn)不能夠完全解釋節(jié)日前后的異常收益，部分節(jié)日前后的異常收益與節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。證明了假設(shè)2和假設(shè)3。

3. 傳統(tǒng)節(jié)日與法定節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)對(duì)比。由以上分析可知，不同的節(jié)日對(duì)中國(guó)股市的影響不同，那么傳統(tǒng)節(jié)日與法定節(jié)日哪種對(duì)股市的影響更大呢？為了比較傳統(tǒng)節(jié)日與法定節(jié)日對(duì)中國(guó)股市的影響，在GARCH（1，1）-M模型中加入代表法定節(jié)日的虛擬變量[DS]，以及代表傳統(tǒng)節(jié)日的虛擬變量[DT]。新模型如下：

當(dāng)所選[Rt]是法定節(jié)日節(jié)前或節(jié)后收益率時(shí)[Ds]=1，否則[Ds]=0;若選取的[Rt]是傳統(tǒng)節(jié)日節(jié)前、節(jié)后或節(jié)日當(dāng)天的收益率時(shí)[DT]=1，否則[DT]=0。模型（4）的回歸結(jié)果見表5。由表5可知：[φS]為正，且在1%的水平上顯著;[φT]也為正，但是不顯著，表明相比傳統(tǒng)節(jié)日，法定節(jié)日對(duì)中國(guó)股市收益的影響更大。

4. 休市對(duì)節(jié)日效應(yīng)的影響研究。模型（4）的實(shí)證結(jié)果表明，總體上法定節(jié)日比傳統(tǒng)節(jié)日對(duì)中國(guó)股市的影響更大。然而，傳統(tǒng)節(jié)日與法定節(jié)日的主要區(qū)別在于傳統(tǒng)節(jié)日期間股市一般不休市而法定節(jié)日期間股市休市，那么這兩種節(jié)日對(duì)股市影響的區(qū)別是否與休市有關(guān)？休市能否給節(jié)日效應(yīng)帶來正面影響呢？本部分將對(duì)此問題進(jìn)行研究。

在以上的實(shí)證研究過程中我們發(fā)現(xiàn)，并不是所有的傳統(tǒng)節(jié)日都不休市（有些傳統(tǒng)節(jié)日與法定節(jié)日重合而有些傳統(tǒng)節(jié)日發(fā)生在周末）。因此，在GARCH（1，1）-M中加入代表所有節(jié)日的虛擬變量[DA]，以及節(jié)日期間沒有因與法定節(jié)日重合或周末而閉市的傳統(tǒng)節(jié)日的虛擬變量[DO]。新的模型如下：

如果[Rt]是文中所選所有節(jié)日的節(jié)前、節(jié)后或當(dāng)天的收益率，那么[DA]=1，否則[DA]=0。如果所觀察到的[Rt]為不休市的傳統(tǒng)節(jié)日的節(jié)前、節(jié)后或者節(jié)日當(dāng)天的收益率，那么[DO]=1，否則[DO]=0。檢驗(yàn)[φO]是否顯著即可驗(yàn)證休市對(duì)節(jié)日效應(yīng)是否有影響。實(shí)證結(jié)果見表5。

由表5的回歸結(jié)果可知，[φO]以及[ξO]均為負(fù)且不顯著，說明相比不休市的節(jié)日而言，休市節(jié)日基于收益以及波動(dòng)的節(jié)日效應(yīng)更大。因此，節(jié)日前后的高收益以及高波動(dòng)率都與休市有關(guān)，休市能對(duì)節(jié)日效應(yīng)產(chǎn)生正面影響。證明了假設(shè)4。

五、結(jié)論

本文運(yùn)用引入虛擬變量的GARCH（1，1）-M模型，通過分析2007年12月28日至2017年10月30日的上證綜指數(shù)據(jù)來研究中國(guó)股市節(jié)日效應(yīng)的存在性及其特征。一改以往只從收益角度研究的做法，本文同時(shí)從收益和波動(dòng)兩個(gè)角度對(duì)節(jié)日效應(yīng)進(jìn)行研究。研究結(jié)果如下：

第一，綜合檢驗(yàn)節(jié)日效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，中國(guó)股市存在基于收益的節(jié)日效應(yīng)的同時(shí)，也表現(xiàn)出顯著的基于波動(dòng)的節(jié)日效應(yīng)。中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)主要體現(xiàn)為基于收益和波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)，以及基于波動(dòng)的節(jié)后效應(yīng);節(jié)前和節(jié)后的股市風(fēng)險(xiǎn)均明顯降低，但只有節(jié)前收益受到了節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)的影響。

第二，傳統(tǒng)節(jié)日總體存在基于收益和波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)，節(jié)前市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)降低但沒有給股市收益帶來影響;法定節(jié)日存在基于收益的節(jié)后效應(yīng)，但法定節(jié)日前后市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)并無明顯變化。

第三，分節(jié)日檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，不同節(jié)日的節(jié)日效應(yīng)有所差異。從收益角度看，清明節(jié)、中秋節(jié)、國(guó)慶節(jié)同時(shí)具有節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng);重陽(yáng)節(jié)具有節(jié)前效應(yīng)，春節(jié)、勞動(dòng)節(jié)表現(xiàn)出節(jié)后效應(yīng);除此之外，元宵節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)當(dāng)天對(duì)股市的收益也具有顯著的影響。從波動(dòng)方面來看，春節(jié)、國(guó)慶節(jié)、中秋節(jié)表現(xiàn)出基于波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng)和節(jié)后效應(yīng);清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)存在基于波動(dòng)的節(jié)前效應(yīng);元宵節(jié)以及重陽(yáng)節(jié)的當(dāng)天對(duì)波動(dòng)也具有顯著影響。

第四，部分節(jié)日前后的異常收益與節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。清明節(jié)前、勞動(dòng)節(jié)前以及重陽(yáng)節(jié)當(dāng)天股市收益與股市風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，然而節(jié)日風(fēng)險(xiǎn)并不能完全解釋節(jié)日期間的異常收益。

第五，法定節(jié)日對(duì)股市的影響比傳統(tǒng)節(jié)日大。

第六，休市無關(guān)于節(jié)日效應(yīng)的產(chǎn)生，但是休市能夠帶給節(jié)日效應(yīng)正向影響。

本文從收益和波動(dòng)兩個(gè)方面對(duì)節(jié)日效應(yīng)的研究，有利于更充分更全面地認(rèn)識(shí)中國(guó)股市的節(jié)日效應(yīng)。投資者可以利用股市不同的節(jié)日對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響來優(yōu)化投資策略以獲得超額收益。本文的研究結(jié)果還可以為監(jiān)管部門制定風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管策略提供有價(jià)值而且必要的市場(chǎng)信息和證據(jù)支撐，使監(jiān)管部門可以根據(jù)不同的節(jié)日信息合理地進(jìn)行市場(chǎng)引導(dǎo)和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，有利于維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定。

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