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效应实证论文参考文献：
在现代金融市场投资理论中,有效市场假说有着十分重要的地位.资本资产定价模型、套利定价理论等重要理论都是在此假说基础之上建立的.有效市场假说认为,在证券市场中,每个人有相同的信息且对证券的判断一致.
周内效应就是证券市场中重要的日历异象之一,它是指周内个交易日收益率或波动分布的规律,从国内外证券市场来看,周内效应具有普遍性.按照有效市场假说理论,一周内各交易日的收益率应该基本保持一致,不会差距很大并且长期持续存在,否则就存在无风险套利的机会.但是在现实实证中发现,股票收益率在长期内存在周内效应,并没有减弱的趋势.
为反映证券市场运行的整体概况,我国沪深证券交易所于2005年4月联合发布了沪深300指数,成分股数量300只,指数样本覆盖沪深两市约70%的市值,具有良好的代表性.目前我国金融界学者对基于沪深300指数的日历效应研究还不多,沪深300指数是否体现出我国股票市场存在日历效应,在后经济危机时代日历效应是否发生逆转等等,这些问题影响着投资者的投资策略,以及中国证券市场的有效性,因此,研究沪深300指数的日历效应具有十分重要的意义.
一、国内外文献综述
1.国外相关文献
最早发现周内效应的是Fred（1930）,他首次提出股票市场周一收益率异常偏低的结论.随后,Wachtel（1942）提出纽约市场一月份会出现超常的收益率和交易量.Cross（1973）对标准普尔500指数的日收益率进行研究,发现在此期间指数在周五上涨的概率远远大于周一上涨的概率,和此同时,周五的平均收益率为0.12%,而同期周一的平均收益率为-0.18%,即美国股票市场存在明显的周末效应.
除了股票市场,在美国的债券、期货和票据市场,研究者们也发现了类似的周内效应.Smirlock M（1985）对美国不同等级的公司债务进行研究,发现低等级的公司的债券收益率存在日历异象.Cornell（1985）和Maberly（1986）等在美国的债券、期货和票据市场都发现了日历效应的存在.
2.国内相关文献
中国股票市场的日历效应的研究始于90年代.最早是赵骏（1994）以1993年7月1日至1994年5月1日上海股市12种股票和上证综合指数为研究对象进行周内效应的研究,发现在所考察的样本区间内,周一平均股票报酬为负且最低,周四收益率的均值最高且为正.
程刚等（2008）首次将中国股市的六个指数按市场走势分牛、熊两个时期进行研究.他们采用改进的广义自回归条件异方差模型进行回归分析,分析结果表明：牛市时存在显著为正的周一效应,熊市时存在显著为负的周一效应和负的周四效应.他们从投资者的心理因素和央行公开市场操作两个角度做了解释.
华仁海和仲伟俊（2004）利用GARCH模型对我国期货市场价格收益序列及其条件波动方差序列进行周内效应检验.研究结果表明：铜、铝、大豆和橡胶期货的价格收益及其条件波动方差不存在周内效应,小麦期货的价格收益及其条件波动方差具有周二效应和周三效应.周泽炯和史本山（2005）对2003年6月1日至2005年8月18日期间的12只基金进行了GARCH模型检验.研究结果表明：检验期间内,基金收益率存在显著为正的周三效应.许钦（2009）运用Kruskal-Wallis法和GARCH-M模型来研究2003年2月24日至2009年5月15日期间我国国债市场的周内效应.研究结果表明：国债市场的日收益率不存在周内效应.
二、周内效应的实证研究
1.数据选取和统计分析
（1）数据的选取.本文以沪深300指数收益率为研究对象,所选取的数据均为收盘价.本文数据样本从2009年1月5日至2012年3月30日,共787个数据,具体数据从国泰安数据库中选取.实证研究是利用Excel和Eview6.0进行.
以Pt表示第t个交易日的指数收盘价,Pt-1表示第t-1个交易日的指数收盘价,收益率指数采用对数的形式,设市场收益率为：.
采用对数形式的指标主要基于以下点原因：第一,对数据取对数之后不会改变数据的性质和关系,而且会大大弱化异方差问题；第二,取对数之后结果值和测量单位无关,避免由于指数的绝对值的变动对研究结果产生不良影响.第三,取对数后会缩小变量的取值范围,使得估计值的异常值不会很敏感.
（2）样本数据的统计分析.对样本期内的收益率做描述性统计分析,根据图1,图2可知：
①指数对数的收益率均值（Mean）为0.052086,说明了在整个样本区间内,收益率是上涨的.样本区间的标准差（Std. Dev.）为1.673716,偏度（ Skewness ）小于0,收益率分布为负偏,从图形中明显可以看出左侧数据多余右侧,说明序列分布有左拖尾；峰度（Kurtosis）为4.492200,大于正态分布的峰度值3,从图形中可以看出柱状图的峰度比较高,明显不同于正态分布.综合偏度和峰度,可以看出指数收益率序列具有尖峰和厚尾的特征.
②JB的值为84.97866,JB统计量的相伴概率为0,小于0.01,在1%的显著性水平下拒绝服从正态分布的原假设,沪深300指数收益率序列不服从正态分布.
③从收益率每日波动变化图可以看出,序列表现出波动“聚集性”,即大的波动后面往往伴随着较大的波动,较小的波动后面的波动也较小.
2.收益率时间序列的平稳性检验
经典计量建模方法中,模型设定的一个重要假设条件是所研究的时间序列是平稳的或者向量间存在协整关系.如果假设的条件不满足,会导致回归结果无意义,即产生伪回归并基于伪回归而产生错误的统计推断和检验.
为此,对沪深300指数收益率进行平稳性检验,得到以下结果：沪深300指数收益率的ADF值为-27.50951,1%水平下的临界值为-3.438444,-3.43844>-27.50951,拒绝收益率不平稳的原假设,说明在1%的置信水平下,不存在单位根,即收益率在1%的置信水平下为平稳序列.
结论：大学硕士与本科效应实证毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写Ч希腊字母方面论文范文。
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