李嘉怡

【摘要】基于近年来我国股市频频出现“红十月”现象，本文以从2009年10月9日至2017年3月17日的上证指数和深证成指的日收益率为研究对象，建立虚拟变量回归方程，检验我国股市十月份日收益率是否显著高于其它月份，以证明我国是否存在“红十月效应”。实证检验发现在25%的置信区间内，十月份的股市日收益率显著高于其它九个月份的日收益率，证明我国股市存在微弱的“红十月效应”。

【关键词】股票市场 红十月效应 虚拟变量回归

一、提出问题及文献回顾

股票的月份效应，如一月效应等是违反有效市场假设的证据。其具体指某具体月份的股票收益率显著高于或低于其他月份。许多发达国家的股票市场都被发现存在月份效应，但是以往的研究大多证明我国不存在季节效应。Nwachkwu等通过虚拟变量回归证明了我国股市不存在月份效应，但美国、法国等国家却存在月份效应。李红兵等通过虚拟变量回归发现我国不存在一月效应。武煜证明了一月效应与我国股票市场的回报表现无关。张璇发现我国月份效应不太明显。目前对月份效应的解释主要有粉饰橱窗、税务效应、年终花红效应和节日效应等。

尽管以往的实证研究大都表明我国不存在显著的月份效应，但是近年来我国股市频频出现“红十月”。为什么会出现“红十月”呢？其一、我国股市一般在十月份披露三季报业绩。如果三季报表所披露的业绩比市场预期好，那么股市收益率会有上涨的趋势。其二、我国政府一般会在国庆节前后颁布房地产调控政策法令。如2016年国庆期间全国19个城市出台楼市新政以“稳房价”，其中包括北上广深，从楼市释放大量资金到股市中；再有2014年9月30日，央行为救市，出台首贷利率七折的优惠政策，促进楼市繁荣，也带动了股市的增长。其三、央行基准利率的调控。2015年10月24日以及2010年10月20日，央行均下调基准利率，为股市释放出大量资金。其四、节日效应。在十月份，我国有国庆节黄金周。一来，国庆节期间股市停盘，基金经理多在国庆节之后，重新部署投资，购入股份，推动10月的增长。二来，国庆黄金周是人们旅游消费、餐饮消费等的高峰期，内需扩大，市场情绪高涨，投资者预期股市会上涨，因而在国庆节后纷纷投入资金进股市，推动十月股市的高涨。同时，投资者往往会从股市中取出部分资金以在国庆期间消费，国庆过后又将剩余的资金重新投入股市中，造成十月份日收益率高的现象。

那么“红十月”究竟是否只是偶然？如果不是偶然，那么“红十月”则会成为我国股市特有的月份效应——“红十月效应”，是我国股票市场并不满足弱式有效市场假设，因为投资者可以通过市场历史数据推断出未来走势。本文就我国股市是否存在“红十月效应”，开展实证研究。

二、实证检验

本文以从2009年10月9日至2017年3月17日的上证指数和深证成指的日收益率为研究对象，以检验中国股市是否存在十月效应。其中收益率为Rt=LN（Pt）-LN（Pt-1）。Pt代表证券指数在t日的期末价值。数据来源为网易财经。

为了沪深股市是否存在显著的十月效应，本文检验十月份的每个交易日的平均收益率是否显著异于其他11个月，其虚拟变量回归方程为：R=β+βM+ξ其中，在i月份中的某日，Mit=1否则Mit=0。βi（i=1，2……9，11，12）代表其他月份與10月份的日平均收益率之差。若βi显著异于0，则证明十月份的日平均收益率显著异于i月。若βi显著为负则证明十月份的日平均收益率显著高于i月。

“*”、“**”、“***”分别代表在1%、5%、10%的置信区间显著。由表1可以看出，沪深两市的βi（i=1，2……9，11，12）均为负数，十月份的日收益率有高于其他月份的倾向。在沪市，在10%的置信区间内，十月份的日收益率显著高于其他六个月份的日收益率，在25%的置信区间内，十月份的日收益率显著高于其他九个月份的日收益率。在深市，在5%的置信区间内，十月份的日收益率显著高于其他三个月份的日收益率，在20%的置信区间内，十月份的日收益率显著高于其他九个月份的日收益率。由此可见，近几年来，我国股市存在较为微弱的“红十月效应”。

三、总结

基于上述实证分析，证实我国股市存在“红十月效应”，尽管该效应较为微弱，但是的确为我国股市投资者提供股市投资规律，提供我国股票市场违反弱势有效市场假说的证据。“红十月效应”与我国的政策，季报披露时间，节日效应以及市场预期等有关。在一定程度上，“红十月效应”是我国股票市场尚未完全成熟健全的表现，因此我国股市仍需不断深化改革。

参考文献

[1]Jacinta Chikaodi Nwachukwu and Omowunmi Shitta.Testing the Weak-form Efficiency of Stock Markets[J].Emerald 2015（10），409-426.

[2]李红兵，孙丽敏.中国股票市场一月效应的实证研究[J].财贸研究，2009（2）.

[3]武煜.Sentiment and Sports： Impact of Olympics on Stock Market[D].2011.

[4]张璇.基于分位回归模型的沪深股市风险测量研究[J].武汉理工大学学报2004（7），25-31.