浅析A股与沪深300期指的“日历效应”|收益率|效应|数据_新浪财经_新浪网
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投资者可以规避高风险月度，介入低风险月度，获得较高收益率
　　对“日历效应”的研究
　　“日历效应”指在金融市场上，投资收益呈现出与时间段相关联的波动特点。“日历效应”现象依据时间周期，可以分为月度、周度和日内现象，分别揭示投资收益与某个时间段相对固定的关联关系。
　　学术界对期货市场“日历效应”的研究始于1983年，两位学者Chiang和Tapley对CBOT商品期货的周度日历现象进行了研究，标的主要集中在上市品种价格涨跌和交易量方面。研究成果显示：当时CBOT上市的21种商品期货存在着“负周一”效应，且周日交易量变动幅度最大。
　　传统的金融学理论认为资本市场是有效的，基于资本资产定价模型CAPM的分析，认为风险和收益对称，投资者获得的收益与其承受的风险相匹配。而另一定价模型EMH则根据市场有效性假说，认为在信息完全对称的市场上，投资者不可能获得超额收益。2015年7月，中国股市异常波动显示了市场的非有效性——上半年疯狂上涨和下半年非理性下跌。
　　在上述股市异常波动中，股指期货再次成为“众矢之的”。股指期货上市的初衷，是希望这种新型的金融衍生工具帮助投资者得以对冲市场风险，从而使得A股市场的运行更加平稳。但是在去年的异常波动中，股指期货市场本身也出现了一些异常的波动，并与股市的大跌形成共振。本文在关注波动非对称性、预期风险影响和市场负面信息带来的杠杆效应的基础上，对期股两市的“日历效应”的关联性也同时进行了考察。
　　分析“日历效应”的基本方法
　　为了证实行情与特定时间段潜在的关联性，我们首先要基于市场的有效性，同时承认收益分布的非对称性。由于传统的ARCH模型无法对收益分布的非对称性特征做出合理的解释，因此我们主要采用非对称的GARCH模型，主要为TARCH和EGARCH。又因为不对称性反应主要形成于市场上的杠杆效应，即一般利空消息带来的下跌要大于利好消息带来的上涨，具体表现为序列数据的上下尾指数和偏度，因此在TARCH模型基础上发展演进的EGARCH模型更能集中反映市场上的杠杆效应。
　　EGARCH模型
　　EGARCH全称为广义自回归异方差，其条件方差方程为：
　　当εt-1＞0即出现一个利好消息带来正向波动时，在方程中加入一个θ系数来反映这种波动；当εt-1<0即出现一个利空消息带来负向波动时，在方程中减去一个θ系数来反映这种波动，这种反映非对称性的方程为：
　　数据来源与处理
　　本文选取的样本为上证指数和深圳成分指数，选取的样本区间是日到日。对于中国的股指期货市场的考察，选取的指标为一个加权的IF指数，样本区间是日到日。为了使研究数据更加平稳，采取日收盘价的对数收益率进行分析， 令pt为t时的收盘价， pt-1为t-1时的收盘价， 对数收益率定义为：。在这三个指数的研究中将都采取这种方法。为了使研究出来的结果充分反映股指期货市场的“日历效应”特征，所以构造出一个基于成交量的加权指数，该加权指数就是将四个合约进行加权平均“沪深300股指期货合约加权指数”，将这个指数记为IF加权指数。其中IF加权具体的计算公式为
　　IF1定义为当月IF合约的收盘价，IF2定义为下月IF合约的收盘价，IF3定义为下一个季月IF合约收盘价，IF4定义为再下一个季月IF合约收盘价。ωi定义为i种合约在某一日的成交额占四种合约总成交额的权重。
　　数据检验——非正态检验
　　第一步要做的检验就是对于数据非正态进行检验。针对数据非正态性检验，本文主要采取的是shapiro-wilk方法、JB方法和K-S方法。
　　在表1的结果中可以看到，当预先给定的置信水平为99%时，渐进显著性都为0，明显比0.05的值要小，因此说明所研究对象都是非正态的，同时研究对象都不同程度地有向左偏的收益形态和比较明显的厚尾尖峰现象。
　　表1为股市、股指期货市场收益分布特征
　　采用Kolmogorov-Simirnov方法，检测结果也与上述两种方法一致。这就满足了接下来使用EGARCH-M模型进行分析的第一个数据的设定条件。
　　表2为单样本K-S检验
　　数据检验——平稳性检验
　　在表3的检测结果中易看到结果：显著性为最后一行都为0。由于六个临界值均在-1到-3之间远大于上证指数的t统计量值-51.85和深证成指的该项数据-35.65，因此拒绝零假设H0∶δ=0，认为研究对象没有单位根的存在，是平稳的，在IF加权指数上面也容易得到相同的结论。
　　表3为ADF统计量平稳性检验
　　月度统计的“日历效应”
　　我们整理了行业指数各行业1999年12月—2015年5月的月收益率，将这些数据进行基于月度数据的分组，并对每一个月度的收益进行算术平均，得到月度数据的平均收益率情况如图1。
　　图1为申银万国行业指数1999年12月—2015年5月的月度平均收益率
　　由图1统计数据可知，15年来，我国所有行业的平均收益率比较符合11—4月较高，5—10月较低的特性，其中2月的收益为全年最高，6月的收益为全年最低。
　　从数据上看，由于我国市场上也存在5—10月收益较低，11—5月收益较高的市场特征，其解释可能是投资者对分红派息的偏好导致，但可以基于这一市场特征改进被动的投资策略，从而赚取更多的收益。策略有两种，一种是与华尔街“Sell in May and go away”策略一致，即在5—10月，投资者应空仓；另外一种可以选择的交易策略是可以在这些月份反向做空。具体的年每年收益及总收益对比如表4所示。
　　表4为年每年收益及总收益对比
　　参照月度数据的波动概率，投资者可以尝试规避高风险月度，积极介入低风险而收益较稳定的月度，获得较高收益率。而对于监管层来说，还可以探讨和发现波动概率背后的原因，对症下药，减小其对股市平稳运行的负面影响，激发和扶持正能量。
　　月内效应中统计特性分析
　　将样本区间中的上证指数和深证成指按照月度进行分组，算出的均值方差如图2所示。
　　IF加权指数月度数据均值、方差如图3所示，该指数在12月收益率最大，在6月收益率最小。波幅方面，在7月波幅最大，在4月波幅最小。
　　图2为上证指数月度数据均值、方差
　　图3为IF加权指数月度数据均值、方差
　　月内效应中模型拟合结果分析
　　接下来，我们用EGARCH-M模型对按照月度进行分组的上证指数的数据进行参数的拟合，以便于考察具体哪个月度的变动受到了上一期的影响，同时具体在哪个月度存在杠杆效应。在上证指数月度数据的拟合结果中，预期风险比较明显的是模型拟合出来的其他方面：预期风险在6月和9月出现了显著影响，其系数分别是0.33和-0.31，并且分别是95%和99%的显著性水平；4月出现了滞后期收益的影响系数0.2，显著性水平是95%；1月和10月出现了显著的杠杆效应，系数是-0.05和-0.09，显著性水平是95%和99%。
　　过去收益波动对现在收益波动影响比较明显的月份有1月、2月、5月、6月、8月、10月、11月和12月。这些月份的显著性水平都为95%。
　　模型拟合出来的其他方面：在2月和3月，预期风险都对收益产生了一个明显的影响，系数分别是0.32和-0.37，显著性水平都为99%；1月、3月和9月收益值受到了滞后一期收益值的显著影响，系数分别是-0.27、0.74、-0.31，显著性水平都是99%；杠杆效应比较明显的月份是2月、3月、6月和8月，其系数分别是-0.035、-0.48、-0.27和-0.29，都在99%的水平下；除2月和5月，IF加权指数的月度数据都显示出过去时刻波动对现在时刻波动明显产生影响。
　　周度统计的“日历效应”
　　周内效应中统计特性分析
　　由图4、图5对两个指数的星期数据的均值、方差分析可以看出：上证指数在星期一的平均收益率最高，在星期四的平均收益率最低，波动在星期一最大，星期五最小；深证成指在星期三的平均收益率最高，在星期四的平均收益率最低，波动在星期一最大，星期五最小。
　　图4为上证指数星期数据均值、方差分析
　　图5为深证成指星期数据均值、方差
　　如图6所示，IF加权指数在星期一的平均收益率最低，在星期五的平均收益率最高，波动在星期一最大，星期三最小。
　　图6为IF加权指数星期数据均值、方差分析
　　周内效应中模型拟合结果分析
　　下面使用EGARCH-M模型对于分组的星期数据进行参数的拟合，表5为拟合的上证指数的星期数据。
　　表5为EGARCH模型对于上证指数星期数据的拟合结果
　　表6为IF加权指数星期数据基于EGARCH模型的参数拟合情况
　　注： *代表90%显著性水平，**代表95%显著性水平，***代表99%显著性水平。
　　形成“日历效应”的三种假说
　　传统的CAPM模型和给期权定价的BS公式对日历效应作出的解释难以令人信服。研究市场参与者的决策行为结合个人心理学分析的行为金融学对该现象作出了一些解释。其中主要有：
　　应税损失销售假说（Tax Loss Selling Hypothesis）：投资者在年末，一般不会卖掉有账面损失的股票，而更多地倾向于卖掉有一定账面盈利的股票。
　　过度反应假说（Overreaction Hypothesis）：这是行为金融学中的一个概念，Keynes在1964年最早提出资本市场上存在过度反应现象。当出现一个影响股价事件时，投资者会过度反应，进行集中过度的投资行为，之后市场会开始慢慢修正之前的价格逆转现象，并把价格开始理性恢复，使之趋向合理的价位，但是这个修正过程一般会非常缓慢。
　　市场规律
　　周末出政策
　　为了不在盘中导致突发性波动，让广大投资者有较充分的理性思考判断，中国资本市场的政策措施通常选在周末出台。如果力度一般影响中等，且周五收盘前并未泄露，则市场通常周一开始出现集中反应，加上一定程度的羊群效应，使得沪深指数的收益率波动都是周一最大。周二进一步演进消化，周三进行整理修复，尤其是深证成指周三的收益较高。而周四由于缺少新利好的支撑以及追随入场者减少，风险警惕者变多，上证指数和深证成指都出现了周内较低的收益。周五则很多机构和股评人士都会提醒投资者防范周末国内外的各种不确定性，离场观望落袋为安，也有很多投资者选择持股不动，这就导致了周五的波动值最低。
　　T+0和T+1
　　上证指数和深证成指都显示出周四低收益率，其原因可能来自于中国独有的T+1交易制度，当天卖出股票的资金只有在第二天才能进行证券账户转银行账户，也就是说虽然当天股票成功卖出，但实际的交割要等到收盘后才能完成。卖出股票回收的资金要次日才能到账。尤其为了周末消费的方便，一部分人会选择在周四卖出股票周五到账，这样就容易导致周四的指数收益率在一周中最低。但中国的股指期货市场却是T+0制度，这种制度的差异也导致了两个市场的“日历效应”的差异。
　　年报与半年报
　　年底各大公司为提高公司的形象，应对股东大会，一些增长情况比较良好的公司往往都会进行年报业绩数据的预披露。这样的预披露又会提高投资者对于该股票的一种预期，使股票市场上出现提前买入该股票的行为，令12月两大市场都出现活跃和一些高收益现象。而6月的低收益现象主要原因是：披露较晚的年报4月出台，半年报主要集中在7月、8月出台。基于年报披露与半年报披露之间，由于机构得到的信息往往优先于个人投资者，同时3月又因“两会行情”多半会发生一些对股市影响显著的政策性事件，因此6月承载的信息量往往较大，带来一年中的最大波幅。而4月之前年报的炒作已产生股价被过度拉抬，故6月股价的回落又会带来一年中最低的收益率。
　　到期日效应
　　沪深300股指期货在研究的区间内，周一的收益最小，周五的收益最大；波动性方面，周一的波动性最大，周三的波动性最小。其原因可能是：类似于上证指数与深证成指，周一大量堆积的周末信息造成了波动性加大，而沪深300股指期货合约对应的IF加权指数的收益率在周五出现一周的最大值，多半与股指期货到期日有关。规定沪深300股指期货合约到期日为每个月第三个周五。
　　在姚夏对于沪深300股指期货合约到期日效应的研究中，其通过对某一个到期日的收益率与相应前后的一个和五个交易日的收益率进行比较分析发现：在样本区间日至日的所有15分钟收益率中，到期日当天的收益都高于非到期日的收益率。从15分钟数据的研究同样可以得出结论：IF加权指数在周五的高收益率主要来源于股指期货到期日效应。
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期指“领先效应”渐增 提前一天预报周三大跌
&&&来源：不详&&&佚名
　　对股市的预知功能近期愈发强烈。　　11月最后一个交易日A股以大跌收官，实际上前一交易日期指合约盘前及盘后的两个15分钟持仓量增大及走势预期了此后的大跌。　　梳理相关可发现，期指预知功能日渐增强。　　截至日，期指已经顺利运行396个交易日。而据介绍，期指在进入2011年以后，整个比较平稳。从日上市交易至日的388个交易日内，日均成交稳定在20万手左右。且报价连续，成交迅速，流动性较好。　　期指预知功能　　日渐增强　　11月份的最后一个交易日，A股市场、期指市场尽以大跌收官。　　从上证指数图上看，11月30日的低开低走，早盘盘中跌破2400点后，一路向下狂奔，并无回头之意，至收盘报2333.41点，直指10月24日创出的前低点2307.15点。　　而当日期指合约IF1112一路下挫，全天被压制于当日最高2604点之下，以小角度斜线下滑至上午10点35分，指数即“一泻千里”。　　实际上，在前一交易日DD11月29日期指尾盘15分钟的走势中可以看出，空头在趁势打压，尾盘逐渐放量，致使期指主力合约“掉头向下”，最后1分钟杀跌量能瞬间放大，数据显示，28日及29日的期指持仓量均以1111手之上递增，交易量也从25日的17万手增加至29日的20.4万手。30日期指开盘后15分钟内，上行情直接开在零轴之下，且明显倾斜向下，当日主力合约大跌3.06，成交量增至21.9万手。　　中金所何志伟博士表示，期指是为股市做风险管理的，其特点是大合约、早开盘、晚收盘。期指上市以来，日均成交22.7万手，目前稳定在20万手左右。报价连续，成交迅速，流动性较好。进入2011年以后，整个成交量较平稳。　　价格发现、价格领先是期指的一大特征，这是由较现货操作更简便、在交投活跃之下市场冲击成本低、交易费用更低廉等因素决定的。有专家表示，期指的预知功能日渐强烈，期指直接反映指数变化，而市场还要通过权重股的变动来计算，再得出结果，因此期指反应更快一些。在IF1111交割之后，新合约IF1112空头力量较强，从上周到本周，基差目前正从相对较高位置往零轴回落，显示期指做空动能加大，同时从期指的持仓量、前一交易日的收盘情况以及当日的开盘情况来看，11月最后一个交易日出现下跌正在情理之中。　　实际上，期指的领先效应从上市之初就开始显现。期指上市第三日，期货开始领先现货表现、出现价格引导的特征，成为市场一大亮点。日是期指上市的第三个交易日，仅这一天，期指就在2个时间段出现了领先A股市场的现象。第一个时间段是在股市9点半之前的时段至9点半开盘之后。期指主力合约率先小幅高开后保持在3210点附近横盘震荡，9点半之后，期指各合约快速回落翻绿，股市也在2分钟的短暂冲高后大幅跳水，并于15分钟之内创出全日最低点。第二个时间段是午盘交易一小时之后，14点02分期指率先放量快速拉升，主力合约IF点反弹38点，14点05分股市从下跌1%的态势跟随期指反弹。冲高之后市场横盘震荡，期货没有再创新高，而现货由于中小盘股的拉升而接近平盘报收。　　就日内而言，早开盘、晚收盘的交易时间优势，使得其在现货开盘前和收盘后的价格发现作用更明显。此外，据师介绍，在特定事件中，期指的价格领先作用也有体现，例如雷曼事件的2008年9月中旬，恒指期货远期合约有明显的贴水，预示着市场出现下跌。期指刚上市在盘中出现的期货引导现货的现象，不仅说明期指在短时间内受到者的充分认可，也体现了期指在现货市场暂无方向之时的风向标作用。　　成交持仓比　　接近国外成熟市场　　期指上市之后，当月合约一直是它的主力合约。何博士介绍说，整个沪深300股指期货运行时间虽然不长，但是跟国外很多运用了很多年的股指类产品相比，它是最活跃的合约，当月合约成交量约占全市场总成交量的80%，因此它是主力合约。　　从期指上市以来，一共交割了19支主力合约，2010年交割了8支主力合约，今年交割了11支合约，最近的一次交割是11月18日交割的IF1111合约。　　据介绍，从2010年4月份上市开始，整个期指持仓量呈逐步上升趋势，最高的持仓量是号的48675手。持仓量的变化说明，一方面市场的过度投机减少；另一方面资金在这个市场里面越来越多，期指正在逐渐得到投资者的认可。此外，通过对比期指的成交量和持仓量的比例，可以发现整个比例数字在逐步下降，由上市初的25倍左右降低到现在的4、5倍，这个比例已经接近国外成熟市场了。　　据何志伟博士介绍，目前沪深300期指主力合约切换时间较短，两三个交易日即可切换完毕。此外，如果次月合约持仓量超过当月合约持仓量的50%，就可以认为是合约切换的开始。　　由于市场风险控制良好，期货市场避险功能初步显现，据介绍，中金所从日开始受理套保交易的申请，目前套保持仓已初具规模，套保客户不光有特殊法人，还有一般法人和自然人，既有卖出套保，也有买入套保，同时，市场的资金占用率为60%左右，处于安全范围，不存在系统性风险。&
（南方财富网期货频道）
（责任编辑：张宇）
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“第二届‘期望杯’高校期货论文大奖赛”获奖名单
发布时间：日
关键词：高校
&&&&& 2013年7月，中国期货业协会（以下简称中期协）发布了举办“第二届‘期望杯’高校期货论文大奖赛”的公告，收集到来自全国近200所院校及研究院的参赛论文800多篇。经过评审委员会专家组的初审、复审、答辩评审，最终评选出45篇获奖论文，其中一等奖5名，奖金为每人2万元人民币；二等奖10名，奖金为每人1万元人民币；三等奖30名，奖金为每人5000元人民币。所有获奖者可获得由中国期货业协会颁发的获奖证书，参与中期协组织的免费专项后续培训。
&&&&& 现将获奖名单公告如下：
Canonical最小二乘蒙特卡罗定价方法
西南财经大学
股指期货真的能稳定市场吗
西安交通大学
基于高频数据下商品期货统计套利分析
浙江工商大学
Trading Rules on Chinese gold futures
浙江工商大学
权证定价模型及其实证研究
股指期货定价误差的均值回复性动因与信息传递
浙江工商大学
欧盟无实体CDS禁令的法理分析与评价
期货市场微观基础研究
东北财经大学
信用衍生品定价的传染模型
上海交通大学
稀有金属价格收益与市场波动性分析
天津财经大学
股指期货套期保值模型选择和绩效评价
中国社科院
股指期货预警系统性金融风险的实证研究
中南财经政法大学
CME集合竞价撮合算法优化研究
上海财经大学
云南有色上市公司期货套期保值交易风险管理研究
运用国债期货对商业银行投资业务套期保值的效率研究
西南财经大学
基于Copula-SV-LPM模型的国债套期保值研究
江西财经大学
我国上市钢铁生产企业套期保值准则应用研究
北京物资学院
期货交易系统的设计与实现
西北工业大学
云南农产品期货交易功能研究
A+H股跨市场套期保值的研究
基于股指期货的动态投资组合保险策略研究
中南财经政法大学
我国期货投资基金培育及监管
上海交通大学
期货价格是一个强大的预测器？
A dynamic hedging approach for refineries in multiproduct oil markets
中国科学院
我国期货市场周内效应模式的实证研究
统计套利策略在程序化交易中的应用研究
东北财经大学
我国PTA期货市场量价关系的实证研究
国债期货对我国利率市场化进程的影响
北京工商大学
大宗商品期货合约成功因素研究
江西财经大学
期货市场羊群行为的实证研究
北京工商大学
新交所的创新型国际化道路对于我国期货交易所之启示
北京工商大学
我国股指期货波动特征及波动溢出效应研究
北京工商大学
股指期货套利中的最优现货组合构建策略研究
大连理工大学
国际原油价格对我国PTA价格的非对称传导研究
北京工商大学
中国金融衍生品市场发展之前路探索
中央财经大学
股指期货价格发现功能的实证研究
西南财经大学
我国黄金期货市场对黄金现货市场信息传递效应的实证检验
西南财经大学
期货市场中持仓量及参与者对资产价格的影响研究
质押式国债回购利率的GRACH效应检验
北京工商大学
商品金融化背景下商品价格特征分析
上海与伦敦铜期货价格互动关系研究
天津财经大学
程序化交易在国内期货市场的应用
中国农业大学
基于修正ADF方法的期货价格泡沫检验
基于小波分析的中美大豆期货价格周期波动关联性研究
基于CVaR的最优套期保值比率研究
中国期货业协会
二○一三年十月二十八日
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股指期货对我国股市周内效应的影响研究
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