我国股市涨跌幅限制日内效应的实证研究
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孟卫东等：我国股市涨跌幅限制日内效应的实证研究
的持续期，但本文研究重点是对磁吸效应的检验，Ｄ（ｃｅｉｌｉｎｇ），ｌ＋Ｄ（ｆｌｏｏｒ），－ｌ和ＤＬＩＭ。只是作为控制变量引入条件方差模型，对其系数不做深入分析。本文重点对ｙ。和托进行分析，ｙ。捕捉上限的波动效应，正的），。表示在控制了确定性波动模式、序列相关性和条件异方差后，当价格靠近上限时，期望回报率增加。换句话说，价格在靠近上限时将加速达到价格限制。同样，托捕捉价格下限的波动效应，负的托表示价格在靠近下限时加速达到下限。
２数据及处理
本文的研究样本时间区间为２００５年１月４日至２００５年１２月３０日。由于本文采用的研究数据为股票５分钟高频数据，每支股票２００５年的数据量超过１００００条，而实证分析中，必须对每支股票分别处理，数据处理量和分析量非常大。因此，本文对研究样本进行了必要的筛选。
２００５年沪市ＳＴ股票一共有３７支，为了使对ＳＴ股票涨跌幅限制效应的研究具有代表性，本文选择了所有ＳＴ股票作为研究样本。本文对普通股票进行了取舍。首先计算全部沪市Ａ股股票２００５年达到涨跌幅限制的次数，然后选择了４１支达到涨跌幅限制次数最多的股票进入下一阶段的分析。由于本文主要研究的是价格在接近涨跌幅限制时的效应，因此通过以上筛选方法，选取２００５年达到涨跌幅限制次数多的股票，剔除波动率较小、换手率低的股票，以提高样本的代表性，同时排除了其他股票的影响。然后，对第一阶段选择的４１支股票进行数据的预处理以及建模分析，在建模分析中又剔除了２支波动特征异常的股票。最后，普通股票的样本量为３９支，基本与ＳＴ股票的样本量一致。
研究数据来自于重庆大学经济与工商管理学院购买的２００５年股票市场５分钟高频分时数据。其数据格式包括日期、时间、５分钟开盘价、５分钟收盘价、５分钟最高价、５分钟最低价、５分钟交易量和累计交易量等。通常原始数据都不符合计量经济模型分析的要求，必须对其进行预处理。如前所述，本文选择的是金融高频数据，数据处理量更大，过程也更加复杂。本文首先分析了数据处理的基本原则和步骤，然后通过编制ＥＸＣＥＬ下的ＶＢ脚本程序来完成数据的预处理，得到了ＡＲ（３）一ＧＡＲＣＨ（２，２）建模分析中所需要的ＲＥＴ，序列、Ｄ（ｃｅｉｌｉｎｇ）。序列、Ｄ（ｆｌｏｏｒ）。序列以及ＤＬＪＭ。序列。然后将这些序列导入Ｅｖｉｅｗｓ５．０软件，并用该软件提供的ＧＡＲＣＨ模型估计功能，对模型的系数进行估计。
３结果及分析
３．１普通股涨跌幅限制的效应
首先，Ｄ（ｃｅｉｌｉｎｇ）。的系数ｙ。在３９个普通股中有３１个为负，只有８个为正，其均值为一０．１０９３５，但是没有通过统计检验，这与该哑元变量的不连续有关。这表示在控制了确定性波动模式、序列相关性和条件异方差后，当价格靠近上限时，期望回报率减少。由此可以看出，沪市普通股票在接近涨幅限制时，其下一时刻的股价更有可能下降而不是上升。该结果与我国台湾地区股市存在的磁场效应是不同的，沪市普通股票价格达到涨幅限制时表现为趋势的反转，基本符合文献［６］和文献［７］的结论。价格在接近跌幅限制时的效应由Ｄ（ｆｌｏｏｒ），的系数７。来表示。在３９个普通股票中，有２８支个股的ｙ２值为正，有１１个为负，其均值为０．１２７３７８。这表示在控制了波动模式、序列相关性以及条件异方差后，价格在接近下限时，其期望回报率更有可能上升。普通股票的托绝对值略大于），。的绝对值，说明价格接近跌幅限制时反转性更强。我们用一张二维图来直观显示Ｄ（ｃｅｉｌｉｎｇ）和Ｄ（ｆｌｏｏｒ）的系数ｙｌ和扎的分布情况，见图１。
图１普通股的ｎ和ｙ２分布
３．２ＳＴ股涨跌幅限制的效应
ＳＴ股票的系数），。在３７个样本中有３６个为负，只有１个为正，均值为一０．０６５３８，均值的统计结果不显著，但有些个股的统计结果是显著的。这同样说明，ＳＴ股票在接近价格上限时，其期望回报率是下降的。比较普通股票和ＳＴ股票的７。的均值可以看出，普通股票的７。绝对值明显大于ＳＴ股票，这说明价格在接近涨幅限制时，普通股票的期望回报率比ＳＴ股票的期望回报率下降更多。
对于ＳＴ股票而言，在３７支样本股票中有３４支的托值为正，只有３支的），。值为负，其均值为
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技术经济第２７卷第７期
０．０７５２５，统计上也不显著。该结果说明，对于ＳＴ股票而言，其价格达到跌幅限制时也表现为反转。从其ｙ２绝对值大于７。绝对值也可以看出，ＳＴ股票价格在接近跌幅限制时的反转性更强。图２显示系ＳＴ股的），。和弛的分布情况。
图２ＳＴ股的ｙ－耜讫分布
３．３普通股以５％为涨跌幅限制的效应
以上对普通股和ＳＴ股涨跌幅限制相应的经验检验都似乎都证明了我国的涨跌幅限制不存在磁吸效应，李超等称其为冷却效应。但是，冷却效应却不一定与涨跌幅限制有关，如行为金融学中提出的处置效应以及均值回复说等都可以解释股价为什么在上涨时会趋于下跌，在下跌时会趋于反弹，这也是学者在为冷却效应寻找理论解释时存在的一大困惑。但是，处置效应和均值回复说在股价反应上有一个共同的特点，即股价上涨越多，其下跌的可能性越大，下跌越多，其上涨的可能性越大。因此，对于普通股票而言，在股价涨跌达到５％附近时，其下跌和反弹的可能性要小于１０％附近。基于这样的假设，我们可以推断，如果以５％作为普通股票的涨跌幅限制，在ｙ。和托系数分布图中，将有更多的样本点落在第一和第四象限。为了检验该推断，我们将５％作为普通股的涨跌幅限制重新进行数据处理和分析。
分析结果表明，３９个普通股中７。系数为正的只有２个，ｙ：系数为负的只有８个（其中２３个ｙ。、２８个娩统计上显著），均明显小于以１０％为涨跌幅限制时的ｙ。为正、扎为负的个数（ｘｔ比图１和图３）。这说明，普通股票在涨跌５％时的处置效应或者均值回复效应相对于涨跌１０％时更强，而这与理论分析结果是明显相悖的。据此，我们认为，普通股在１０％附近相对在５％附近表现出更弱的均值回复效应，正是由于涨跌幅限制的存在而产生了磁吸效应，只是这种效应不是十分普遍，因此在同类研究中被研究者所忽视。
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对比图２和图３，ＳＴ股虽然存在５％的涨跌幅限制，但从样本股达到５％限制的波动特征来看，ＳＴ股没有表现出明显的差异，即５％的涨跌幅限制对ＳＴ股没有磁吸效应，也不存在冷却效应。ＳＴ股在上涨接近５％时的下跌和下跌接近５％的反弹只是因为处置效应等产生的均值回复现象，这种均值回复与普通股价格达到５％时的运动特征是一致的。
图３普通股的ｙＩ和讫分布
（以５％为涨跌幅限制）
４结论和不足
本文通过借鉴ＤａｖｉｄＤＣｈｏ的方法，采用２００５年沪市５分钟高频分时数据，对沪市部分普通股票和全部ＳＴ股票达到涨跌幅限制的日内波动特征进行了检验，主要结论有：
１）股价在接近涨停限制时，下一时刻股价更有可能下跌，在接近跌停限制时，下一时刻股价更有可能上涨，这种效应存在不对称性，即股价在接近跌停限制时上涨的可能性更大。这与国内同类研究的结论是一致的。
２）对于股价在接近涨跌幅限制时的反转现象，本文认为这不是由于涨跌幅限制造成的，即所谓涨跌幅限制的冷却效应的观点不能成立。由于这种反转有可能是处置效应而引起的股价的均值回复，而这种均值回复效应表现为，股价偏离度越高，回复的可能性越大，因此对于涨跌幅限制为１０％的普通股票，如果将其涨跌幅设置为５％，则会表现出更强的均值回复特征。但是，本文通过分析，发现涨跌５％附近的均值回复特征弱于１０％附近的均值回复特征，因此本文认为涨跌幅限制对有的普通股票来说存在磁吸效应，只是由于这种磁吸效应在我国不是普遍存在的，而在研究中往往会被忽视。
３）通过对比普通股票接近涨跌５％和ＳＴ股票接近涨跌幅限制时的波动特征，发现ＳＴ股票的涨
跌幅限制不存在磁吸效应，或者即使存在磁吸效应 万方数据
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我国股市涨跌幅限制日内效应的实证研究
作者：孟卫东， 江成山， Meng Weidong， Jiang Chengshan
作者单位：重庆大学,经济与工商管理学院,重庆,400044
刊名：
技术经济
英文刊名：TECHNOLOGY ECONOMICS
年，卷(期)：2008,27(7)
参考文献(7条)
1.陈平;龙华中国股市涨跌停绩效的经验分析及政策建议[期刊论文]-世界经济 2003(02)
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3.孙培源;施东晖涨跌幅限制降低了股价波动吗?--来自中国股票市场的证据[期刊论文]-证券市场导报 2001(11)
4.李超中国股市涨跌停板对投资者交易行为的影响[期刊论文]-中央财经大学学报 2005(09)
5.国泰君安证券课题组涨跌幅限制与股价变动研究 2001
6.OSLER C L;TOOMA E The magnetic attraction of price limits 2004
7.CHO D D;RUSSELL J;TIAO G;TSAY R The magnet effect of price limits:evidence from high-frequency data on Taiwan Stock Exchange[外文期刊] 2003(1-2)
本文链接：https://www.wendangku.net/doc/5e19009550.html,/Periodical_jsjj200807019.aspx