加载中...
Opening and closing effects of China's stock market of Shanghai and Shenzhen
股票市场的日历效应历来受到学者和投资者的广泛关注,研究发现股市存在节日效应、月份效应与周内效应,但是针对日内效应的研究不多见。利用沪深股指2004年~2016年的高频数据,实证检验中国沪深股市是否存在日内效应,结果表明:中国沪深股市整体上存在开盘效应与收盘效应,但在牛市、熊市期间的表现形式存在差异,股指收益在牛市期间表现出正向开盘效应,在熊市期间表现出负向开盘效应,股指波动在熊市期间的开盘效应更为明显。基于滚动窗口法的进一步研究发现:股指收益开盘效应和收盘效应的变化领先于股指走势的变化,股指收益和波动的开盘效应或收盘效应存在一定程度的替代现象。研究有助于投资者合理地制定投资策略,对监管部门维护市场秩序具有一定的参考价值。
Abstract
The calendar effects of stock markets have attracted extensive attention from scholars and investors. Many studies have found the holiday effects, the month effects and the weekday effects of stock markets; however, few studies focus on the intraday effects. Using high frequency data of China's stock index returns in 2004-2016, this paper empirically examines the intraday effects of China's stock market. Results indicate the overall existence of the opening and closing effects in China's stock market. However, the opening and closing effects exhibit different performances between bear markets and bull markets. Stock index return has positive opening effects during bull markets and negative opening effects during bear markets, while the stock index volatility has more obvious opening and closing effects during bear markets than during bull markets. The study, using rolling windows, further shows that the changes in the opening and closing effects of stock index return occur earlier than stock index and that the opening or closing effects of stock index return and volatility exhibit the substitution to some extent. Our study can help investors to develop investment strategy more rationally and provide certain references for the regulation and maintenance of market order.
沪深股市整体存在开盘与收盘效应
利用2004-2016年上证综指和深证成指小时收益率数据,构建ARMA-GARCH-GED模型,全样本结果显示均值方程中开盘时段虚拟变量系数和方差方程中开盘与收盘时段虚拟变量系数均显著,表明股指收益与波动整体上具有开盘效应和收盘效应,主要由闭市期间信息融入、投资者激进交易及隔夜风险规避等因素导致。
牛市正向开盘效应,熊市负向开盘效应
分牛市、熊市样本估计发现,上证综指和深证成指开盘时段收益虚拟变量系数在牛市期间为正、熊市期间为负,且多数情况下显著,说明股指收益在牛市期间表现出正向开盘效应,在熊市期间表现出负向开盘效应,反映了投资者情绪在牛市乐观买入、熊市悲观卖出对开盘收益的影响。
熊市期间股指波动的开盘效应更明显
方差方程估计显示,上证综指和深证成指开盘时段波动虚拟变量系数在牛市和熊市期间均显著为正,但熊市期间数值更大,表明股指波动在熊市期间的开盘效应比牛市期间更为明显,主要原因是熊市期间投资者分歧加大、闭市期间调控政策频繁出台,加剧了开盘阶段的波动。
开盘与收盘效应变化领先于股指走势
基于滚动窗口法对每个窗口期内效应进行估计,发现股指收益开盘效应和收盘效应的变化趋势领先于上证综指走势的变化,即在牛市或熊市后期,市场走势不再连续、投资者分歧加大,导致开盘或收盘效应提前发生改变,说明日内效应具有动态特征且可作为股指走势的先行指标。
收益和波动的开盘或收盘效应存在替代现象
动态分析进一步发现,当股指收益具有开盘效应时,股指波动不具有开盘效应,反之亦然;收盘效应也呈现类似替代关系。原因在于当收益表现出开盘或收盘效应时,股指通常表现为稳定的上涨或下跌走势,投资者预期一致,波动效应不显著;反之当收益无开盘或收盘效应时,股指走势不稳定,投资者分歧加大,波动效应显现。
核心解释变量
开盘时段虚拟变量(D1t)和收盘时段虚拟变量(D4t),分别标识9:30-10:30和14:00-15:00交易时段
被解释变量
股指小时收益率(rt)与条件方差(σ2t),其中收益率用于检验均值方程中的开盘/收盘效应,条件方差用于检验波动方程中的开盘/收盘效应
样本与数据
2004年1月2日至2016年12月30日上证综指和深证成指的小时收益率数据,各12632个观测值,数据来源于Wind金融咨询终端。样本期间涵盖多个牛市和熊市周期,并依据股指走势划分出7个牛熊阶段。
识别方法 / 模型设定
构建ARMA-GARCH-GED模型,在均值方程和方差方程中分别引入反映交易时段的虚拟变量,以系数显著性判断开盘效应和收盘效应的存在性;通过分牛市/熊市样本估计检验差异,并采用滚动窗口法(窗口期500小时即125个交易日,步长4小时即1个交易日,共3033个窗口)刻画效应的动态特征。
内生性及稳健性检验
通过全样本与分样本估计的一致性、滚动窗口动态特征与分样本结果相符、模型残差自相关消除(DW统计量接近2)以及GARCH项和ARCH项显著为正等,验证了结果的稳健性。
更多相关数据正在补充