基于AR-TGARCH模型的电商行业股票节日效应研究

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　　摘要：随着电子信息技术的发展，电商购物俨然成为当红的消费形态之一，新型电商购物狂欢节为电商企业带来了巨额的利润。为探究电商行业股票的节日效应，本文以阿里巴巴公司为样本，选取天猫“6.18”“双11”和“双12”三个具有代表性的购物节，采用AR-TGARCH模型实证了电商行业股票节日效应存在且节前效应大于节后效应。同时发现，购物节对阿里巴巴股价收益率的影响是负的，这对于投资电商行业股票的股民进行短期决策是有借鉴性的。
　　关键词：节日效应;AR-TGARCH模型;电子商务;购物节
　　近几年，我国互联网经济飞速发展，以淘宝商城为首的网络电子商务平台，以不可阻挡的势头不断创造着互联网经济的奇迹。淘宝天猫2009年首创“双11”购物节，开创了电商购物节的新型营销模式。如今，天猫双11已成为名副其实的全民购物盛宴，成交额年年破新高。2019年双11当天仅仅96秒就突破了100亿，当天的总成交额2 684亿，超过了2018年的2 135亿，又一次创下历史记录。购物节带来的如此庞大的现金流量造就了不可思议的公司价值，会对电商行业股票价格造成影响吗？影响程度如何？我们将在本文进行探索。
　　一、文献综述
　　长期以来，股市节日效应作为一种股市异象，已经在国内外的学界引起了广泛的研究。他们在研究这一现象的同时，也留下了许多有价值的文献。
　　对于股市节日效应的研究最早发源于国外。首先由Fieds（1934）[1]提出，他通过研究美国股票市场发现在某些宗教节日和一些其他节日休市前具有较高的收益回报;Cervera和Keim（2000）[2]研究发现美国股市在因法定节日而休市前的交易日里股票收益率具有高回报;Chong（2005）[3]等发现1991—2003年美国、英国和香港股市都存在呈下降趋势的节前效应。
　　我国对于股市节日效应的研究起步较晚，仪垂林、刘淄（2005）[4]研究1996—2003年上证综指的数据发现法定节日和传统节日在沪市有显著的节日效应，最明显的是春节;陆磊、刘思峰（2008）[5]研究上证综合指数发现中国股市不仅有类似其他国家的节前效应，还存在其他国家未曾发现的节后效应，其中元旦只有正的节前效应，春节和劳动节有正的节日效应;江一涛、杨林燕（2009）[6]发现无论传统节日还是法定节日在中国股市都有显著的节日效应且影响相同， 但国外节日在中国股市的节日效应不显著。
　　国内对股市节日效应的研究多为中国传统节日和法定节日，电商购物节作为一种特殊的节日是否存在节日效应有待研究。在已有研究基础上，本文采用AR-TGARCH模型进行建模分析，来有效地拟合金融时间序列的特殊性质。在模型中引入代表节日的虚拟变量，对股指收益率按节日前、节日当天和节日后分别研究，更能反映节前效应和节后效应。
　　二、数据及节日的选择
　　阿里巴巴作为国内电商巨头公司，其天猫购物节知名度极高，是具有行业代表性的。因此本文以阿里巴巴公司为研究样本，采用其每日股票收盘价信息，股价数据来源于Yahoo Finance。数据取样期间为2014年9月19日至2019年11月25日，即自其上市至今。为使对电商节日效应的研究更具代表性，本文选取淘宝天猫最热门的三个购物节“6.18年中大促”“天猫双11购物狂欢节”和“天猫双12购物狂欢节”进行研究。
　　三、实证分析
　　（一）样本数据描述性统计分析
　　为研究在购物节期间股价收益率的特征，表1统计了2014年9月19日至2019年11月25日，阿里巴巴股票在 “6.18”“双11”和“双12”购物节的节前、当天和节后以及其他交易日的平均收益率和標准差。收益倍数定义为节日收益率与其他交易日收益率均值的比值。统计结果见表1。
　　由表1结果可知：
　　第一，所有节日的收益率都与其他交易日的平均收益率有较大的差异。
　　第二，同一个节日在节前、节日当天和节后的收益率也存在较大的差异，可能在节前表现为股价收益率减少，而节日当天和节日后股价收益率却变为正。
　　（二）序列平稳性
　　首先采用单位根检验（ADF）方法检验收益率数据的平稳性。结果可知：ADF检验显示t值1%显著性水平下的临界值，因此可判断样本收益率数据是平稳序列，可进行进一步的研究。
　　（三）节日效应检验
　　以往的文献一般采用GARCH模型或者OLS模型对节日效应进行检验，但AR-TGARCH模型能更有效地拟合金融时间序列的特殊性质，更适用于金融数据波动性的分析。因此，本文采用AR-TGARCH模型分析阿里巴巴股价是否存在节日效应，并且在模型中加入代表节日前、节日中和节日后的虚拟变量，用来检验是否存在节前和节后效应。
　　AR-TGARCH模型可表达为：
　　均值方程：        （1）
　　方差方程：（2）
　　其中，?为股指在t日的收益率，定义为，为日的收盘价;为代表节日的虚拟变量;k表示节前、节中、节后，当t日为节前（节中或节后）交易日时，则，否则为0;为残差项;为条件方差;为模型参数。模型拟合结果见表3。
　　1.分析值，发现节日当天的值的绝对值最大，表明购物节当天存在显著的节日效应。节前值绝对值较小，表明节前效应存在但不明显。而节后的值其z统计量不显著，说明购物节的节后效应几乎不存在。
　　2.值都表现显著，表明节日前后与节日当天的股市异常收益率与节日风险有较强的相关性。其中，节日前和节日当天收益率与风险成正相关，节后收益率与风险成负相关。
　　3.由式（1）中的各参数在节日前后与节日当天均为负值，可得出日收益率在节日前后与节日当天同样为负值，说明节日效应对股票收益率产生负向影响。 　　五、结语
　　本研究利用引入虚拟变量的AR-TGARCH模型进行实证研究，发现购物节期间的收益率均值都与其他交易日的平均收益率有较大的差异，说明阿里巴巴股票在“6.18”“双11”“双12”三个购物节期间都有较为显著的节日效应。同时，我们发现，股价收益率在节日当天的波动最显著，其次是节日前，而节日后则几乎不存在节日效应。
　　值得注意的是，过去5年，阿里巴巴股价每逢双11必跌，已连续3年在11月11日当日出现较大幅度的下跌，而另外的2年双11正逢周末休市，总体来看天猫购物节的节日效应带来的是购物节期间几日内阿里巴巴股票负的收益率。
　　一个合理的解释是，长期的投资人关注的是公司能够长期为股东创造的利润和公司未来的成长空间，因此他们会比较理智地看待电商购物节，不会盲目地在购物节期间购买股票。而大多数短期投资人，他们出手是具有前瞻性的，能够预测到在购物节后电商公司股价将会下跌，于是他们在节前就抛出持有的股票以免购物节后股价下跌造成损失，因而导致了电商公司的股票在购物节前的十天股价大多数是上涨的，而购物节前一至两天，股价便开始下跌。
　　购物节期间股价波动较大意味着风险也较大，因此投资者最好在购物节前一段时间买入电商公司股票，在购物节之前1—2个交易日抛出。
　　参考文献
　　[1]Fields， M. SecurityPrices and Stock Exchange Holidays in Relation to Short Selling[J]，Journal of Business， 1934（7）：328-338.
　　[2]Cervera，A.，D. Keim，High Returns before Holidays： International and Additional Tests [M]. Cambridge University Press， Cambridge， U.K. 2000.
　　[3]Chong， R.， Hudson， R， Keasey. Pre-holiday effffects： international evidence on the decline and reversal of a stock market anomaly[J]. Journal of International Money and Finance，2005（24）.
　　[4]儀垂林，刘淄.上海股市法定节日及传统节日效应的实证研究[J].财经科学，2005（5）.
　　[5]陆磊，刘思峰.中国股票市场具有“节日效应”吗 ？[J].金融研究，2008（2）.
　　[6]江一涛，杨林燕.中国股市的节日效应研究[J].金融研究，2009（8）.
　　作者简介：陈 洁（2001—），女，湖南涟源人，兰州大学国际经济与贸易专业2017级在读本科生，主要从事经济学、金融学研究;王耀辉（1999—），男，河南许昌人，兰州大学经济学基地班2017年级在读本科生，主要从事产业经济学、区域经济学、资源环境经济学研究。
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