商品期货市场的周日历效应实证研究

流通经济 中国市场2010年第41期(总第600期) 中国商品期货市场的周日历 效应实证研究 吴迟，陈茹 (暨南大学 金融系，广东 广州 510632) [摘要】利用中国商品期货市场的主要期货合约交易数据，本文采用ARMA—GARCH模型，对我国期货市场的 周日历效应进行了研究。实证结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明，橡胶、铜、大豆和豆粕四个国际化程度较高的期货合约具有正的周一效应，铜 还具有正的周四效应。而相对独立的PTA和白糖合约没有发现周日历效应。 ． [关键词]期货市场；周日历效应；ARMA—GARCH [中图分类号]F832 [文献标识码】A [文章编号]1005—6432(2010)41-0132—03 1 引 言 “日历效应”(CalendarEffect)是指金融市场与日期 相联系的非正常收益。“周日历效应”(theday—of—the— weekEffects)是主要的日历效应之一，指收益率在周内各 日表现出不问的特征。如果周内某一天的收益明显高于 (或低于)其他交易日，这说明该资产具有“周儿效应”， 其中最常见的是周一和周五效应。 国外已有的研究结果表明，期货市场同股票市场一样 也存在一定形式的日历效应。关于我国期货市场是否存在 日历效应及怎样存在的研究，对我国期货市场有效性检验 和指导投资者进行投资决策都具有重要意义。关于中国期 货市场的已有文献，大多数是就某个品种或者某个交易所 的几个品种进行研究。本文将从上海、大连、郑州三大商 品期货交易所分别选取两个最具代表性的品种来进行全面 研究。 本文余下部分的结构安排如下：第二部分为文献回 顾，第三部分为实证模型分析，第四部分是实证结果与分 析，第五部分为结论。 2文献回顾 Gross(1973)和French(1980)最早对S&P500指数 及DowJones指数的收益分布特征进行了研究，发现股票 市场的收益率在周内各交易日之问的分布呈现出一定的规 律，平均来说，周五取得较高的收益率而周一较低。我国 股票市场的日历效应研究始于20世纪90年代。戴国强 (1999)和奉市城(2000)先后就不同取样区间运用多种 研究方法对我国股票市场的周效应进行了，研究，虽然结论 不完全一致，但大都为股票市场周内各交易日收益率的分 布提供了经验证据。 期货市场是否也存在日历效应呢?针对这一问题，国 外已经有较多的研究。相对来说，对中国期货市场日历效 应的研究还较少。华仁海(2004)运用GARCH模型，对 嗍1留2010．10 我国期货市场期货价格收益序列以及期货价格收益的条件 波动方差序列的周日历效应进行了实证研究，结果显示， 铜、铝、大豆和沪胶等期货收益以及其条件波动方差不存 在周日历效应，小麦期货价格收益以及价格收益的条件波 动方差在周内的各交易日具有周日历效应，收益较低的发 生在周二和周三。郭彦峰、黄登仕、魏宇(2008)运用 不对称GJR—GARCH模型对上海2002年1月—2006年 12月的沪铜、沪铝和沪胶期货进行研究，结果发现沪铜 和沪铝存在周一的正效应，沪胶周一的非交易期收益和周 三的交易期收益显著大于零，沪铜和沪铝还表现出波动的 不对称性。 3实证模型分析 对各期货合约收益率的计算均采用自然对数价格之 差，计算方程为： P R。=100×log≠ (1) j I—l 其中尺。为期货合约t日的日收益率，PI为期货合约t 日的收盘价，P。为t一1日的收盘价。 由于ARMA—GARCH模型能够有效地反映时间序列 的自相关性和波动性，因此本文选用ARMA—GARCH模 型，其中ARMA(P，q)模型用来反映均值，GARCH (P，q)模型用来反映条件方差。为了进行周日历效应检 验，本文引入5个分别用来表示收益率发生在周一至周五 的虚拟变量：D。、D2、D，、D4、D5，用 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 表达如下： ， 口 5 R。=∑aiR。一；+∑q8。。+∑c。Dk+8，(2) I。I J51 ■oI ^ ^ 5 h。=oto+∑a^2一。+∑岛．Il。吖+∑dkDI(3) 其中，尺。代表AR，8。代表MA，仇为虚拟变量， 如果收益率对应的是周一，则D。=l，D2=D，=D4=D，= 0，其他虚拟变量采用同样的方法。待定系数c。表示仇 天的收益率，如果各交易日的系数相等，且与零无显著差 万方数据 吴迟，等：中国商品期货市场的用日历致应实证研究 流通经济 异，就表明不存在周日历效应。Ot；为ARCH项系数，代 表上一期残差平方对本期条件方差的影响程度。B；为 GARCH项系数，代表上一期的预测方差对本期条件方差 的影响程度。d。代表周一至周五期货收益率条件方差的 差异。ARMA(P，q)中的P和q根据不同的品种分别确 定，目的是为了消除扰动项的序列相关性，使模型的拟合 效果更好，GARCH(P，q)模型本文选取GARCH(1， 1)，该模型已经能够很好地消除ARCH效应。 4实证结果与分析 4．1数据说明及描述性统计 本文所用数据来自万得(Wind)数据库。综合考虑研 究的代表性和数据的可获得性，本文将从我国三大期货交 易所中分别选取两个上市时间较长、交易较为活跃的品种 作为研究对象。分别为：上海期货交易所的铜和铝，大连 商品交易所的大豆和豆粕，郑州商品交易所的PrrA和白 糖。本文设置了以下几条过滤 规则 编码规则下载淘宝规则下载天猫规则下载麻将竞赛规则pdf麻将竞赛规则pdf 对原始数据进行了预处 理：①去掉新上市期货合约前三个月的数据；②对上市时 间较长的期货合约，去掉前期交易不活跃阶段的数据； ③不考虑上市未满两年的期货合约。筛选后的各品种的取 样区间如下，沪铜：2004年1月—2009年12月；沪胶： 2002年1月—2009年12月；大豆：2001年1月—2009年 12月；豆粕：2004年1月—2009年12月；白糖：2007年 1月—伽9年12月；Pn～：2008年1月—姗9年12月。 为研究需要，我们可以按下面方法产生一个连续的主 力期货合约的日收益率序列。本文把期货合约日成交量最 大的合约定义为该合约在该交易日的主力合约。本文数据 不采用简单的按月交易量选取主力合约，而是对期货合约 每个交易日的成交量进行扫描，选取成交量最大的合约为 主力合约。首先用收盘价计算出各个期货合约的日收益 率，然后对每一个期货品种，在各个交易El，扫描其仍在 交易的期货合约，选出成交量最大的合约(通常认为成 交量最大的合约为最活跃的合约)，再把该合约对应的日 收益率作为主力合约在该日的收益率，最后将这些合约按 时间顺序连接，就产生出该合约连续的Et收益率序列。 经过上述处理，沪铜、沪胶、大豆、豆粕、白糖和 PTA的连续合约的期货El收益率数据的个数分别为1355、 1815、2050、1355、725、485。 观察各交易所不同品种总的基本分布特征(见表1)， 发现6种期货的峰度都大于3，表明各期货品种都具有尖 峰特征。各期货品种的JB检验值都在l％的水平下显著， 表明不服从正态分布。由ADF检验可知，6种期货的时间 序列都是平稳的。铜的平均收益率最高(0．000736)， PTA的收益率最低(一0．000223)。 表1各品种期货收益率的基本统计■ 大豆 豆粕 沪胶 沪铜 m 白糖 样本量 2050 1355 1815 1355 485 725 均值 0．000259 1．01E一05 O．000229 O．000736 —0．000223 0．00019l 峰度 5．597“1 4．06553 4．148037 3．594806 3．625704 3．946534 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差 0．012489 O．015848 0．017879 O．019774 O．015“ 0．013683 JB 583．9669’ 68．14863’ 106．93l‘ 34．74449‘ 8．742613+‘ 29．60673‘ ADF 一30．42167’ 一38．56805‘ 一17．35466‘ 一24．29953‘ 一20．84177‘ 一26．2009l+ 注：+·、·分别表示显著水平为5％和I％。 4．2实证结果分析 表2各品种的周日历效应检验 品种 大豆 豆粕 沪胶 沪铜 PTA 白糖 Cl O．0020’ 0．ool8‘ O．0018’ 0．0039’ 0．0012 0．0008 C2 —0．0004 —0．0013 一O．0004 一O．O∞9 一O．0018 一O．0008 c3 一O．Oool —O．0005 一O．0002 —0．0004 0．0007 一O．0008 e4 0．0007 0．0003 O．0002 O．0026‘ 0．O009 —0．0002 C5 一O．0004 一O．0009 0．0012 一O．000l 0．0004 O．00lO a1 0．4545’’ O．8265+ O．5024‘’ o．0823’‘ 一0．7591。 bl 一0．371l+‘ 一0．8741’ 一0．4313‘’ 一0．883I。 a2 —0．4907’‘ 一0．8474‘ 0．5930’ 一0．5532‘‘ 0．7856’ b2 O．4585‘ 0．9285’ 一0．5293+’ O．5104+‘ 0．8,164’ a3 0．7525‘ 2010．10脏万方数据 流通经济 中国市场2010年第41期(总第600期) 续表 品种 大豆 豆粕 沪胶 沪铜 PTA 白糖 b3 —0．7378+ Chi—aquae 19．6626’ lO．99962‘’ 5．6903 19．1913‘ 4．8756 0．8598 ARCH—LM 2．1806 0．0165 1．8985 0．5801 0．4263 0．2083 注：··、·分别表示显著性水平为5％和l％，Chi—square的原假设是各交易日的系数相等。 表2给出了各品种周日历效应的检验结果。大豆周一 和周四的平均收益率均为正值，分别为(0．0020)和 (0．0007)，周一的收益率最高，周二、周三和周五为负 值，但是只有周一的平均收益率与零有显著差异。Chi— square检验值在1％的水平下显著，表明应该拒绝原假设， 各交易日的系数是不相等的。以上结果说明周一的平均收 益率显著地高于其他交易日的收益率，大豆期货具有正的 周一效应。 豆粕周一和周四的平均收益率为正，分别为 (0．0018)和(0．0003)，周二、周三和周五的平均收益 率为负，但是周二、周三、周四和周五的平均收益率与零 均无显著差异。Chi—square检验值在5％的水平下显著， 表明各交易日的系数不相等。以上结果说明周一的平均收 益率显著地高于其他交易日的平均收益率，豆粕具有正的 周一效应。 沪胶周一、周阴和周五的平均收益率为正，且周一的 平均收益率最高(0．0018)，周二和周三为负。除了周一 外，其他交易日的平均收益率与零均无显著差异。Chi— square检验值为5．6903，在5％的水平下不显著，但如果 放宽约束条件，Chi—square检验值在15％的水平下是显 著的，另外将周一的系数与其他交易日的系数单独进行检 验，可以发现周一的系数显著不等于其他交易日的系数， 表明在放宽条件的情况下沪胶存在周一效应。 沪铜周一和周四的平均收益率为正，且周一的平均收 益率最高(0．0039)，周二、周三和周五的平均收益率为 负，周二的收益率最低(一0．0009)。周一和周四的平均 收益率在l％的水平下显著，其他交易日的平均收益率与 零均无显著差异。Chi—square检验值在l％的水平下显 著，表明应该拒绝原假设，各交易日的系数是不相等的。 对周一和周四的系数分别进行检验，均能得出系数与其他 交易日不相等的结论，表明存在周一和周四效应，且周一 的平均收益率比周四要高。 PTA周一、周三、周四和周五的平均收益率为正，周 一的平均收益率最高(0．0012)，周二的平均收益率为负 (一0．0018)，各交易日的平均收益率与零均无显著差异。 Chi—square在5％的水平下不显著，表明应该接受原假 设，各交易日的系数是相等的。结果表明，PTA不存在周 日历效应。 白糖周一和周五的平均收益率为正，周五的平均收益 率最高(0．0010)，周二、周三、周四为负，但各交易日 的平均收益率与零均无显著差异。Chi—aquae在5％的水 平下不显著，表明应该接受原假设，即各交易日的系数是 跚阐2010．10 相等的。结果表明，白糖不存在周日历效应。 5结论 实证结果表明：大豆、豆粕、沪胶和沪铜都具有正的 周一效应，沪铜还具有正的周四效应。郑州商品期货交易 所的PTA和白糖期货合约没有发现周日历效应。各期货 品种周一的平均收益率都是正值，周二的平均收益率都是 负值。值得注意的是，由于期货市场采用完全对称的多、 空双向交易机制，所以正的周日历效应对多头才是赢利机 会，相反，空头将出现亏损。 对实证结果的解释如下：①沪铜、大豆和豆粕期货合 约与国际期货市场联系紧密，定价权掌握在国外期货市 场，价格走势受国际期货市场影响显著。已有研究发现， 国际主要期货市场具有正的周五效应。受时区因素影响， 国际主要期货市场的交易时间相对于国内存在滞后效应， 国内期货市场到周一才能对国际期货市场周五的市场信息 进行反应，因此国内期货市场的对应品种会出现周一效 应。②在存在周一效应的四个品种中，沪胶在放宽约束条 件后才存在正的周一效益。这可能由于，沪胶主要受日本 橡胶期货影响，而在交易时间上滞后效应也较小，并且沪 胶本身对国际市场也有一定的影响力，受外盘影响相对较 弱。③白糖和PrrA都是相对比较独立的期货品种，受国 际期货市场影响较小，研究发现不存在周日历效应。 本文认为，我国期货市场国际化品种的周一效应可能 是由于国际期货市场周五效应的传递造成的。 参考文献： [1]戴国强，陆蓉．中国股票市场的周末效应检验．[J]金融 研究，1999(4)． [2]奉立城．中国股票市场的周内效应[J]．经济研究，2000 (11)． [3]郭彦峰，黄蹬仕，魏宇．上海期货市场收益和波动的周日 历效应研究[J]．管理科学，2008(2)． [4]华仁海．我国期货市场期货价格及条件波动方差的周日历 效应研究[J]．统计研究，2004(8)． [5]CrossF．．r11IeBeMfiorofs眦kPricesonFfiday8蚰dMondays [J]．FinancialAnMys协Journal。1973(6)． E6]Frenchk．StockReturns∞ddeWeekendEffect[J]．Jour- nalofFin¨cialEconomics，1980(8)：55—69． [作者简介]吴迟(1984一)，男，四川达州人，暨南大学金融 系硕士研究生，研究方向：微观金融理论；陈茹(1986一)，女， 福建龙岩人，暨南大学经济学系硕i：研究生，研究方向：宏观经济 与政策。 万方数据 中国商品期货市场的周日历效应实证研究 作者： 吴迟， 陈茹 作者单位： 暨南大学,金融系,广东,广州,510632 刊名： 中国市场 英文刊名： CHINA MARKET 年，卷(期)： 2010(41) 参考文献(6条) 1.French K Stock Returns and the Weekend Effect 1980(08) 2.Cross F The Behavior of Stock Prices on Fridays and Mondays 1973(06) 3.华仁海 我国期货市场期货价格及条件波动方差的周日历效应研究 2004(08) 4.郭彦峰;黄登仕;魏宇 上海期货市场收益和波动的周日历效应研究[期刊 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 ]-管理科学 2008(02) 5.奉立城 中国股票市场的周内效应 2000(11) 6.戴国强;陆蓉 中国股票市场的周末效应检验 1999(04) 本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zhonggshic201041063.aspx