【摘要】： 中國(guó)的股票市場(chǎng)是一個(gè)新興市場(chǎng),由于起步較晚,政府干預(yù)過(guò)多,使得市場(chǎng)投機(jī)現(xiàn)象嚴(yán)重,這些現(xiàn)象都說(shuō)明了中國(guó)的股票市場(chǎng)還不夠成熟,還不夠有效,因此研究中國(guó)股票市場(chǎng)具有重要意義。 以往大量文獻(xiàn)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)在許多證券市場(chǎng)上都存在市場(chǎng)異例,非交易日效應(yīng)就是市場(chǎng)異例的一種。金融市場(chǎng)休市時(shí)發(fā)布的消息在市場(chǎng)開(kāi)市時(shí)會(huì)對(duì)金融資產(chǎn)的價(jià)格產(chǎn)生一定的影響,這就是所謂的非交易日效應(yīng)。金融市場(chǎng)的休市一般發(fā)生在節(jié)假日,所以非交易日效應(yīng)又被稱(chēng)為假日效應(yīng)。本文希望研究中國(guó)股票市場(chǎng)的非交易日效應(yīng)的表現(xiàn)。 本文在充分考慮金融時(shí)間序列的性質(zhì)的基礎(chǔ)上選用隨機(jī)波動(dòng)模型為框架研究非交易日效應(yīng),考慮非交易日對(duì)時(shí)間間隔的影響不同于交易日,將連續(xù)隨機(jī)波動(dòng)模型離散化得到一類(lèi)擴(kuò)展的可以反映非交易日效應(yīng)的隨機(jī)波動(dòng)模型:(1)非交易效應(yīng)在收益方程和波動(dòng)方程中表現(xiàn)一樣的杠桿隨機(jī)波動(dòng)模型;(2)只考慮收益方程的非交易日效應(yīng)的杠桿隨機(jī)波動(dòng)模型;(3)非交易效應(yīng)在收益方程和波動(dòng)方程中表現(xiàn)不同的杠桿隨機(jī)波動(dòng)模型。在這三個(gè)模型下,本文選取了上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)為研究對(duì)象,樣本選取范圍為1996年12月16日到2008年3月31日,共2724個(gè)日收盤(pán)指數(shù)和1399個(gè)非交易日,用蒙特卡羅極大似然法估計(jì)參數(shù)。實(shí)證結(jié)果表明,上證綜指和深證成指存在顯著的非交易日效應(yīng),一個(gè)非交易日對(duì)上證綜指的影響比一個(gè)交易日對(duì)指數(shù)的影響大約高于20%,一個(gè)非交易日對(duì)深證成指的影響比一個(gè)交易日對(duì)指數(shù)的影響大約高18%。
【圖文】：

圖4.12上證綜指和深圳成指日收益率時(shí)序圖表4.1.1給出了收益率序列{y，}的基本統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。從表4.1.1中可以看出，列的峰度值都遠(yuǎn)高于正態(tài)分布的峰度值3，，說(shuō)明了收益率序列的分布具有特征，而Jarque一Bera正態(tài)性檢驗(yàn)更證實(shí)了此J點(diǎn)，兩個(gè)序列的J一B統(tǒng)計(jì)量都合理的顯著水平下的才(2)的臨界值，因而拒絕正態(tài)分布的假設(shè)。表4.1.1收益率的基本統(tǒng)計(jì)性質(zhì)統(tǒng)統(tǒng)計(jì)量量上證綜指收益率率深證成指收益率率樣樣本容量量272333272333均均值值0.045719990.04624444標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差差1.650749991.81961111偏偏度度一0.33591444一0.23763999峰峰度度8.229930007.36766666最最大值值9.401445559.52988444最最小值值一9.92107000一10.5258444
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51

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3 明U

本文編號(hào)：2700330