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N新天 4.58 44.03% 13.07
N甘李 91.18 44.00% 30.66
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金晶科技 3.38 10.10% 73.26
安彩高科 4.69 10.09% 61.16
跨境通 5.90 10.08% 0
爱迪尔 5.90 10.08% 0
凯盛科技 5.91 10.06% 50.9
雪榕生物 11.94 10.05% 20.78
旗天科技 5.48 10.04% 0

领跌股

股票名称 当前价格 涨跌幅 市盈率
乐视退 0.35 -10.26% 0
中 关 村 11.12 -10.03% 130.88
恺英网络 3.50 -10.03% 0
新力金融 11.58 -10.02% 375.54
顺网科技 23.55 -10.01% 0
金运激光 44.01 -10.00% 863.75
天齐锂业 23.22 -10.00% 0
国药股份 44.57 -10.00% 21.7
汤臣倍健 19.81 -10.00% 0
神州泰岳 6.13 -9.99% 0

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我国股市量价波动的时间效应分析

一直以来,时间效应是股市研究中的一个重要内容,也是很多学者的一个研究方向,对于中国股市的实证研究也是如此。今天,小编要为大家带来的是我国股市量价波动的时间效应的详细讲解。

以往对于时间效应的检验中,绝大部分都是对一般收益率的统计分析,即使应用了一阶对数差分的收益率公式来进行检验,也缺乏对时间因素进行剔除。笔者则试图利用模型拟合的方法对中国股市的时间效应进行进一步的研究,希望能够对投资者的投资行为和股价波动的理论研究提供一种新的思路。

一、数据和方法

1、样本数据选择

笔者选取了1991年4月3日至2003年12月1日的上证指数交易数据进行考察。在这一段时间内,共有沪市3317个样本数据。根据T+0制度和涨跌停制度把上海股市分为1991至1992年、1993至1994年、1995至1996年以及1997年以后这四个阶段分别考察,同时以全部数据的考察结果进行对比。

2、方法

在这里,指数收益率应用了对数差分的方法。即收益率为:

R1=100×(logP1 -logPt-1 )=100×log(P1 / Pt-1 )(1)

成交量则直接选取对数成交量,即成交量为:

Vt =logVt (2)

其中P和V分别代表指数的收盘价和相应成交量。

在实证检验过程中,笔者应用了虚拟变量回归方法,针对各个时间趋势变动设定相应的虚拟变量,如果所得的时间虚拟变量显著有效,那么势必相应的时间趋势对股价的波动存在着一定的影响力。比如,周一和周五这两个时间趋势对于股价和成交量变动存在着一定的影响,那么相应的周一这一虚拟变量和周五这一虚拟变量的有效性应该比较显著。

针对笔者以往的研究结果,以及盛建平、刘建和(2000)和王春(2002)的研究结果,结合其他的因素,笔者选择了以下的虚拟变量:

(1)周内效应:由于检验结果表明周一和周五的时间效应相对显著,因此主要选择了周一和周五这两个时间虚拟变量。事实上,实证过程中笔者也曾选取了其他周内的虚拟变量进行考察,但普遍并不显著,因此进行了剔除。

(2)假日效应:假日效应主要考察节假日休市因素对市场的量价波动的影响力。目前国内影响到股市的节假日主要有元旦、春节、五一和国庆几大节日,影响的休市时间分别在一天至三天以上不等。因此笔者选择了相隔一天、二天和三天以上的这三个虚拟变量,分别设为GAP1、GAP2和GAP3。需要注意的是,GAP2与周内效应尤其是周一效应存在着一定的重合。

(3)月效应:根据盛建平、刘建和(2000)在2000年的研究发现,5月和8月的上涨概率较大;而王春(2002)也发现其中2月、3月、4月、5月和11月的上涨概率较为明显。正是如此,笔者针对这些不同的月份分别设定相应的虚拟变量。

值得注意的是,时间趋势的影响并不仅仅局限于周内效应、假日效应和月效应之间,时间周期本身对股市的量价变动存在着相应的影响力度。如Gallant、Rossi和Tauchen(1992)就认为时间趋势本身对股市的价格变动和成交量变化有着相应的影响,这种影响不仅仅包括线性趋势的影响,也包含着非线性趋势的影响。考虑到这些线性和非线性时间趋势的影响,笔者还设定了t和t2 这两个自变量。

二、计算结果

分阶段股价时间效应的回归结果(数据表略)证明了我们所设定的这四个阶段的时间趋势特征不同,其中第二阶段也就是1993至1994年的股价时间效应特征表现最为独特,该期间内股价波动受时间效应的影响基本上不明显。但总体结果显示其中通过检验后显著有效的变量并不多,说明上证股指经过对数差分之后受时间效应趋势影响整体并不明显,只在其中某个阶段有周一效应或月效应的影响。

而从对数成交量计算结果(数据表略)来看,成交量受时间效应的影响要远远大于股价变动。尤其是月效应和时间的线性、非线性趋势影响系数的t统计值几乎都在0.05的水平上显著有效,说明其时间效应的影响不可忽视。不过,对数成交量的检验结果也显示第二阶段也就是1993至1994年的时间效应特征与其他几个阶段有着明显的不同。

表1是检验期内全部上证指数交易数据的收益率和成交量的时间效应回归结果对比。不难发现,成交量受到时间效应的影响,尤其是月效应和时间趋势的影响程度非常高。而且从结果中我们还可以发现成交量与收益率具有趋同效应,如假日效应对收益率具有负向作用,那么对成交量也有负向作用,这其中是不是存在某些学者所认为的“成交量对股价的驱动”效应值得进一步研究。而从回归结果来看,周内效应即周一和周五对收益率和成交量均有正向驱动作用,这一点实际上刘建和、范炜、金雪军(2005)对证券分析师的荐股考察中我们已经有所发现,即证券分析师的荐股往往在周一公布日和上一周五有着相应的成交量和收益率的反应。值得注意的是,如果说成交量与收益率之间有着某种程度的联系,但在时间效应的影响上结果却差别极大,是不是之间有所矛盾之处?笔者认为不然,主要是原因在于其中的收益率是对数差分形式,对数差分可能在一定程度上消除了时间趋势的影响。而成交量直接是对数形式,并未进行差分,在更大程度上仍保持着其原有的状况。

三、结论

从以上的检验中我们不难发现:

1、交易制度变化对股价的波动有相当程度的影响。根据T+0制度和涨跌停制度所划分的四个时间子阶段来看,无论是周内效应和时间效应也好还是成交量与收益率之间的关系都表现出不尽相同的特征。这显然说明各个时间阶段股价收益率的波动并不相同,从而可以理解这些交易制度对于股价的波动存在着比较强的影响力度。相比之下,从周内效应来看,T+1制度可能使价格变动出现位移现象,使得1995年和1996年的股价波动与其他年份有着很大程度的不同。而涨跌停制度则在一定程度上使得股价的波动幅度有所减小。

2、时间效应中如周一效应和月效应等对股价的波动有一定的影响,但相对成交量而言影响的力度并不大。成交量则不仅仅受到时间效应中周内效应和月效应的影响,也受到时间趋势的线性和非线性因素影响,而且影响力度比较明显。从周内效应的非正常收益率和非正常成交量检验来看,非正常收益率具有明显的负向的周一效应和正向的周末效应,同时非正常的成交量现象也出现在周一和周五。

3、股价波动与成交量之间是一种双向关系,正如周内效应所表现的那样,非正常收益率负向明显时存在非正常成交量的现象,在非正常收益率正向明显时也同样存在非正常成交量的现象。这种双向关系还体现在收益率的绝对值序列比收益率序列与成交量之间的相关性更强上。因此,股价波动与成交量之间既存在着线性关系,也存在着一定的非线性关系。事实上,这已经被笔者的实证所证实。

对于我国股市量价波动的时间效应的讲解,小编为大家整理了这些知识,对于这些学术性的理论,希望能帮助到大家。如果您想了解更多关于股票的奥秘,请持续关注股票投资

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