本文關鍵詞：中國股票市場日內時段效應研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文研究我國a股市場日內的5分鐘時段收益率跟是否存在與時間段本身相關聯(lián)的特征。本文用前人研究日歷效應的方法,研究我國a股市場在日內各時段不同的表現(xiàn),研究對象是從2006年1月到2015年12月十年的市場指數(shù)和特定股票組合。在此過程中發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象,并對這些現(xiàn)象進行評估和提出解釋。首先,統(tǒng)計日內每個時段在十年中各自的平均收益率、標準差等基本情況。找出了可能會存在日內5分鐘時段效應的四個時段,分別是上午開盤的第一個5分鐘時段可能存在為負的時段效應,第二個5分鐘時段可能存在正的時段效應,以及中午收盤前的5分鐘時段和下午收盤前的5分鐘時段可能存在正的時段效應。在這一部分中,繼續(xù)用簡單統(tǒng)計的方法,按市場風格分階段去統(tǒng)計這些時段的收益率,發(fā)現(xiàn)無論牛市熊市本文檢驗的一些時段特征并不受影響,比如持續(xù)上漲行情中開盤的第一個5分鐘時段的收益比其他時期的開盤第一個5分鐘時段高,但持續(xù)上漲行情并不能改變開盤第一個5分鐘時段的收益率比當天的其他時段的收益率表現(xiàn)更差,提出前人用隔夜信息和情緒的積累去解釋開盤和收盤的異常收益率這種思路是有漏洞的,存在著另外的因素導致了這些日內時段性特征的出現(xiàn)。第二步,本文構建代表是否為檢驗時段的虛擬變量序列,用市場指數(shù)的5分鐘時段收益率對其回歸,用普通最小二乘和加權最小二乘分別估計該變量的參數(shù)并做統(tǒng)計檢驗,即文中定義的弱檢驗模型,弱檢驗模型研究的是所檢驗的時段效應的大小,其結果可以判斷該時段的效應是否顯著不為0。本文再構造代表所有非檢驗時段的虛擬變量矩陣,用市場指數(shù)的5分鐘時段收益率對其回歸,直接用加權最小二乘進行估計模型各參數(shù)并做統(tǒng)計檢驗,即文中定義的強檢驗模型,強檢驗模型研究的是,所檢驗的時段的效應與其他時段的相對大小,從而判斷該時段是否存在顯著的時段效應。綜合兩種檢驗的結果,本文認為上午開盤第一個5分鐘時段存在較顯著的負效應,上午收盤前5分鐘時段存在較顯著的正效應,下午收盤前5分鐘時段存在非常顯著的正效應。第三步,用移動樣本檢驗的方法,去探尋市場指數(shù)的時段效應在整個十年中的全貌。這一步中還對本文考量的四個時段外還選擇一些時段的結果進行展示,起對比之用。這里本文選擇3年的窗口期,每天向前移動作檢驗估計,對各個時段分別做出接近兩千次的估計,將最近十年的日內5分鐘時段效應做了一個全面的呈現(xiàn)。移動樣本檢驗的結論與第二步相同,上午開盤第一個5分鐘時段存在較顯著的負效應,上午第二個5分鐘時段的正效應并不顯著,上午收盤前5分鐘時段存在較顯著的正效應,下午收盤前5分鐘時段存在非常顯著的正效應。在隨意選擇的兩個用作對比的時段的結果現(xiàn)實出,參數(shù)估計在十年內時正時負,t統(tǒng)計量也顯示參數(shù)估計并不顯著。除此之外,通過橫向和縱向的對比還能發(fā)現(xiàn)一些另外的現(xiàn)象,比如,深證成指的開盤第一個5分鐘時段效應沒有上證綜指的明顯；比如其他時段效應不同時期會存在一些波動,但是收盤前最后一個5分鐘時段效應在所有時期都顯著有效,并呈現(xiàn)出比較穩(wěn)定的漸漸隨時間推移而減弱的趨勢。第四步,探究時段效應的在股票組合的表現(xiàn)。這一步中,首先將所有a股股票各時段的收益率按時段不同而組成組合,直觀地感受日內的5分鐘時段效應造成各組合收益率的差異,發(fā)現(xiàn)按時段分組而成的組合在累計收益率或者組合凈值上面有著明顯差異。接著用一些常見的定價因子去解釋時段組合的收益率,如市場指數(shù)、規(guī)模因子、賬面市值比因子,發(fā)現(xiàn)在對這些因子回歸之后仍然存在著顯著為正或負的效應。這個過程中發(fā)現(xiàn)規(guī)模因子對日內5分鐘時段效應有一定的解釋作用,所以接下來按公司規(guī)模大小再將時段組合再拆分成規(guī)模時段組合,通過對比兩類股票組合的十年的凈值圖,發(fā)現(xiàn)小公司的時段效應比大公司的時段效應明顯,即用所有小公司在開盤第一個5分鐘收益率構建的股票組合比大公司的更差,在中午收盤和下午收盤的前的5分鐘表現(xiàn)比大公司更好。最后本文對文中發(fā)現(xiàn)的有關時段效應方面的現(xiàn)象、特征以及疑點提出自己的解釋,解釋包括示范效應、交易制度、資金操控。示范效應,在幾乎只有股票價格上漲這一種盈利模型存在的中國股票市場中,收盤前的上漲更容易吸引場外跟風交易者或者一些技術交易者的介入,更加可能推升后期股價。示范效應能夠很好的解釋收盤前的正的時段效應。另外開盤階段的下跌使得本來對未來漲勢較猶豫的場內持有者離場,這也會使得股價更容易持續(xù)上漲,現(xiàn)實中我們經(jīng)�？吹郊词故情L期上漲的個股在開盤階段反倒表現(xiàn)出不好的收益率。交易制度是指T+1交易制度,讓收盤前5分鐘的入場的交易者在第二天擁有一次T+0的機會,這對交易者來說無疑算一種吸引,同時T+1買賣制度會導致第二天開盤的5分鐘會釋放出一定的前一天因制度限制而積累的賣空壓力。另外T+1的交易制度使這些日內時段效應不會因為套利者的作用而漸漸消失。資金操控,開盤相鄰的兩個5分鐘時段呈現(xiàn)出截然相反的收益率情況,基本面和消息面的改變都不能解釋這種長期存在的特征,我國股票市場資金操控以及圍繞這個概念發(fā)生的一系列交易者行為可能導致日內5分鐘時段效應的產(chǎn)生。資金操控也能一定程度的解釋小公司的日內5分鐘時段效應更加明顯這一現(xiàn)象。本文用在以往的文獻中常見的對日歷效應的研究方法,對日內5分鐘時段效應的研究,在方法上并沒有創(chuàng)新。本文用到了最近十年的市場指數(shù)和所有a股股票的五分鐘數(shù)據(jù),大量的數(shù)據(jù)能夠保證對我國a股市場日內時段效應有一個盡可能全面的描述和探究。得出了的結論中,部分跟前人相似,比如收盤前存在超額收益率即正的時段效應；部分結論跟前人沖突,沖突的部分比如本文發(fā)現(xiàn)上午開盤五分鐘存在較顯著的負效應,收盤前五分鐘的收益率相對最穩(wěn)定,用收盤前5分鐘構建的組合收益率凈值曲線平穩(wěn)上升；也有一些自己的結果,比如小公司股票的日內時段效應比大公司的明顯,無論是正的效應還是負的效應。最后針對這些現(xiàn)象提出了自己的解釋,解釋是從市場參與者行為和市場制度出發(fā),出發(fā)點也相對新穎。本文存在一些問題,比如對于本文的發(fā)現(xiàn)的效應提出的解釋,只是從作者認知的邏輯為基礎,并未提出對應的驗證方法,文中并沒有提出數(shù)據(jù)實證上的方法和結果以證明解釋的正確性。本文也存在一些不足,比如對于有日內關時段效應的因子模型的探尋,也只是簡單的選用銳思數(shù)據(jù)庫提供的三因子數(shù)據(jù)用以討論。還存在一些漏洞,比如在實證的最后一個部分,開盤第二個5分鐘時段的小規(guī)模股票組合的收益率與大規(guī)模股票組合差異并不明顯,但是總的股票時段二組合對規(guī)模因子回歸之后發(fā)現(xiàn)該因子的參數(shù)估計十分顯著,對于這個矛盾可能是由于這一時段的時段效應并不顯著,加上銳思數(shù)據(jù)庫提供的規(guī)模因子序列也存在較大波動,可能導致了這個矛盾,雖然作了一定的解釋但是仍然掩飾不了矛盾。
【關鍵詞】：5分鐘時段 虛擬變量 移動樣本檢驗 公司規(guī)模
【學位授予單位】：西南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 摘要4-8
• Abstract8-11
• 1.緒論11-13
• 1.1 選題背景11-12
• 1.2 研究的意義12
• 1.3 創(chuàng)新點與不足處12-13
• 2.國內外文獻綜述13-19
• 2.1 常見的幾種日歷異象13-17
• 2.1.1 月份效應14-15
• 2.1.2 周內效應15-17
• 2.2 非交易時段信息與金融異象17-19
• 2.2.1 “節(jié)日效應”17-18
• 2.2.2 “隔夜效應”18-19
• 3.樣本數(shù)據(jù)和研究方法19-22
• 3.1 樣本數(shù)據(jù)19-20
• 3.2 研究方法20-22
• 4.實證研究結果22-64
• 4.1 滬深兩市日內5分鐘時段收益率基本情況統(tǒng)計22-28
• 4.2 日內5分鐘時段效應的檢驗28-47
• 4.2.1 日內5分鐘時段1的檢驗29-36
• 4.2.2 日內5分鐘時段2的檢驗36-39
• 4.2.3 日內5分鐘時段24的檢驗39-43
• 4.2.4 日內5分鐘時段48的檢驗43-47
• 4.3 移動樣本檢驗47-55
• 4.4 股票組合的日內時段效應探究55-64
• 5.日內時段效應的解釋64-66
• 6.結論66-67
• 參考文獻67-69
• 致謝69

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 金雪軍,謝巍,龔一慶;論利率與股票市場的適應性[J];企業(yè)經(jīng)濟;2000年08期

2 周陽敏;中國股票市場的理性時代[J];管理與財富;2000年04期

3 辜曉川;股票市場制度創(chuàng)新的內容[J];四川財政;2001年04期

4 張方昌,于維英;中國需要怎樣的股票市場[J];商業(yè)時代;2001年08期

5 吳美倫,葉普照;中國大陸股票市場A股效應之探討[J];深圳大學學報(人文社會科學版);2001年02期

6 鄭靜;股票市場功能傳導機制分析[J];特區(qū)理論與實踐;2001年11期

7 欒雅鈞;臺灣股票市場與祖國大陸股票市場的比較[J];亞太經(jīng)濟;2001年01期

8 ;名刊點睛[J];網(wǎng)際商務;2001年17期

9 徐平福;我國大陸股票市場制度性風險及其控制[J];電子科技大學學報(社科版);2002年04期

10 陳端計;中國股票市場的回顧、現(xiàn)狀及展望[J];綏化師專學報;2002年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鄭長德;;中國股票市場與經(jīng)濟增長關系的實證分析[A];中國經(jīng)濟發(fā)展進程中的熱點問題探討[C];2003年

2 周麗輝;;轉軌期中國股票市場制度設計分析[A];第三屆中國金融論壇論文集[C];2004年

3 李玉梅;閆相斌;胡洋;;在線股評對股票市場的影響分析[A];第十三屆中國管理科學學術年會論文集[C];2011年

4 鄭勇;葉瑞紅;;我國股票市場對居民消費需求影響的思考[A];第十一屆全國經(jīng)濟管理院校工業(yè)技術學研究會論文集[C];2012年

5 王文舉;劉碩;;股票市場機構投資者共謀違規(guī)行為監(jiān)管的博弈分析與動態(tài)仿真研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第9卷）[C];2008年

6 陸蓉;徐龍炳;;中國股票市場對政策信息的不平衡性反應研究[A];經(jīng)濟學（季刊）第3卷第2期（總第10期）[C];2004年

7 廖士光;;中國股票市場流通性價值研究[A];上海市社會科學界第五屆學術年會文集（2007年度）（經(jīng)濟·管理學科卷）[C];2007年

8 楊淑慧;;股票的價值——透過表象看本質[A];中國對外經(jīng)濟貿易會計學會2012年學術年會論文集[C];2012年

9 ;第十五章 股票市場的實證研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第1卷）[C];2000年

10 郭多祚;徐占東;;第三十八章 中國股票市場β和收益關系的實證分析[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第3卷）[C];2002年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 資深股權投資基金管理人 曾梓;小心貌似“旺夫相”的股票[N];第一財經(jīng)日報;2013年

2 中南財經(jīng)政法大學廉政研究院教授 、院長 喬新生;股票市場是中國社會的晴雨表[N];證券時報;2013年

3 華龍證券有限責任公司 雷原 李登武;中國股票市場熱點問題的理論思考（下）[N];財經(jīng)時報;2001年

4 本報記者 廖新軍;“跟蹤股票”：登陸歐洲的創(chuàng)新工具[N];國際金融報;2000年

5 中山大學 白欽先 徐沛;金融理論中的股票市場[N];上海金融報;2003年

6 ;股票典當幫你解“套”[N];上海金融報;2005年

7 安果;我的股票分類觀[N];山西經(jīng)濟日報;2001年

8 司沛柯;為什么總是股票？[N];證券時報;2005年

9 和平;股票市場提升消費信心[N];北京商報;2007年

10 侯捷寧;公司債不會沖擊股票市場[N];證券日報;2007年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王蘭軍;中國股票市場功能演進與經(jīng)濟結構戰(zhàn)略性調整研究[D];西南財經(jīng)大學;2002年

2 顧鵬;宏觀經(jīng)濟沖擊、信息傳導與中國股票市場[D];南京大學;2015年

3 司侃達（Skanthavarathar Ramesh）;股票市場對股息和政治信息的反應[D];華中科技大學;2015年

4 張馳;股票市場半知情交易者的行為理論與實證研究[D];天津大學;2015年

5 高汝召;中國經(jīng)濟政策不確定性下的股票市場和國債市場間相關性研究[D];南京大學;2016年

6 楊睿;基于復雜網(wǎng)絡理論的股票市場中金融危機傳播研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

7 蘇波;交易者的學習適應性行為對股票市場影響的仿真實驗研究[D];廈門大學;2009年

8 闕紫康;中國股票市場制度效率研究[D];中國社會科學院研究生院;2002年

9 劉柯杰;中國股票市場促進經(jīng)濟增長研究[D];復旦大學;2003年

10 闕偉成;中國股票市場發(fā)展問題研究[D];武漢大學;2004年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 傅鼎;我國股票市場承載力評價體系研究[D];中國海洋大學;2011年

2 王玉;基于百度指數(shù)的投資者關注對我國股票市場的影響[D];天津財經(jīng)大學;2015年

3 劉豐博;中美股票市場的聯(lián)動性研究[D];東北財經(jīng)大學;2016年

4 葉巧鳳;中國股票市場行業(yè)間波動的動態(tài)關系分析[D];中國海洋大學;2015年

5 張喜梅;中國股票市場的均值回復檢驗及預測問題研究[D];浙江理工大學;2016年

6 王潤朋;政治關聯(lián)與股票波動率的實證研究[D];南京財經(jīng)大學;2013年

7 張鶴陽;宏觀經(jīng)濟變量對多層次股票市場的影響研究[D];天津財經(jīng)大學;2014年

8 趙月圓;基于智能算法的股票價值估計研究[D];西安工程大學;2016年

9 崔鵬;基于改進的小波相關系數(shù)模型的國內外股票市場相關性實證研究[D];東北大學;2014年

10 田原s

本文編號：323465