周末效应[1]（Weekend Effect）是股市收益率在周末前后表现出的一种有规律可循的非正常现象。最早关注周末效应的是Cross[1]，他发觉美国股市总在周五至周一收盘的几天内有下降趋势。通过分析研究，Cross指出美国股市会在周一下跌，故命名为周一效应。之后French[2]也得出相同的观点。在总结前人经验的基础上，Jeffrey[3]对欧美等国家股市也做了分析，结果显示这些国外股票市场同样存在着周末效应。在国内，戴国强[4]利用ARCH模型检验了周末效应；范钛[5]以标准的随机游动模型为基础检验了我国沪深股市的周末效应；曹玲娟[6]又利用Mann－Whitney模型检验周末效应，得出沪市存在周四与周五效应，深市则只存在周四效应。这些文献通过不同的方法对股票收益率的周末效应进行了探究，但他们并没有综合考虑到股票市场存在的杠杆效应和波动性对股票收益率的影响。基于上述研究，以EGARCH-M模型为基础，利用2002年到2017年沪深300指数数据，综合考虑指数的收益率、波动性和杠杆效应等问题，探究周末效应对指数的影响。

1 模型简介

1.1 GARCH-M模型

1982年，Engle[7]跨时代性地提出了自回归条件异方差性模型(ARCH)，随后Bollerslev[8]提出了该模型的推广形式，即广义ARCH模型（GARCH）。GARCH模型对波动性能较好地刻画，是金融时间序列建模中常用的方法，但它要求参数不能为负值，并且为了使条件方差为平稳序列，还要求参数有界，这在一定程度上影响了其适用范围。因而，GARCH-M模型[9]被提出，具体模型为

其五，利用变式训练提升与巩固数学基础知识。在变式训练期间使学生在已经完成的函数动点问题中不断积累丰富的解题经验。

这里把ht的函数行式δ ht作为xt的解释变量，用以描述时间序列受自身条件方差特征的影响。证券收益率中往往包含对证券风险的补偿，换言之证券风险与证券收益率密切相关，而收益率的波动是衡量风险的恰当指标。因此用GARCH-M模型来研究风险与证券收益率关系特别合适。

直通式截止阀在生活和工业生产中已经得到了广泛的运用，其应用在流体的控制中耐磨性与密封性较好，开闭容易，易操作，产品的生产难度不高，方便维护，在中低压与高压管道中都可以使用。直通式截止阀工作原理：利用阀杆压力，让阀瓣密封面与阀座密封面紧密结合，阻止流体介质在阀道之中流通，同时也可以用来调节流体流量的大小。由于截止阀内流道液体会对截止阀壳体造成冲击与腐蚀，所以通过对截止阀内部的复杂流道流场进行数值模拟，分析阀门内部流场压力的特性变化，从中得出流体介质会对阀体具体哪一部分造成损伤。

本次研究采用光片、薄片鉴定，人工重砂鉴定、X衍射分析以及MLA综合分析多手段分析相结合，查明矿石中的主要矿物组成见表2。

1.2 EGARCH模型

一般的GARCH模型认为正冲击与负冲击引起的波动是相同的，但由于杠杆效应的存在，股市往往呈现出非对称性，股价的下跌会比股价上涨引起的波动更大。文献[10]提出了指数GARCH模型（EGARCH），它比GARCH模型能更好地刻画股票市场中的非对称特性，具体模型为

在条件方差方程中并且残差序列et服从正态分布时，,条件方程可简化为

表4给出了周末效应均值方程和方差方程的虚拟变量估计值。从表4中可以看出，星期二、星期四均值方程的参数估计值的显著性检验结果都小于0.1，说明周二和周四有周末效应，且星期二的参数估计值大于0，说明这天有正的周末效应，星期四为负效应，周一、周三、周五没有周末效应。再对这两天方差方程的波动进行分析，也就是周末效应带来的超额收益率是否涵盖当天的风险补偿。周二的方差方程中虚拟变量参数显著性检验结果小于0.05，周四的方差方程中虚拟变量参数显著性大于0.05，但小于0.1，这表明周二、周四的超额收益率与方差波动有显著关系，可以认为这两天的超额收益率包含了当天的风险补偿。

患者冠脉造影结果:左前降支近中段及中段中度狭窄，左回旋支中段中重度狭窄，左冠状动脉近中段及远段中度狭窄。注入200 μg硝酸甘油注射液，在左冠状动脉狭窄处植入2.5 mm×33 mm、2.75 mm×33 mm、3.0 mm×18 mm、3.5 mm×33 mm药物支架，TIMI血流3级。于入院第9天行二次PCI术:注入200 μg硝酸甘油注射液，在LAD狭窄处植入3.5 mm×33 mm、3.0 mm×33 mm药物支架，TIMI 3级。

平稳性检验通过后，对沪深300股指收益率序列进行ARCH效应检验，表2为序列的Portmanteau Q检验结果，从表中可知沪深300指数收益率序列存在ARCH效应。

1.3 周末效应的EGARCH-M-t模型设计

（2）利用GARCH-M和EGARCH模型相结合对指数的收益率建模分析，发现股票收益率序列存在杠杆效应和波动率对收益率的影响，所以选择EGARCH-M模型做股票收益率的周末效应比较合适。

（3）选取2002年1月到2017年6月这个区间，得出沪深300指数有周二正效应，周四负效应；周一、周三、周五没有周末效应，并且周二、周四的超额收益率都包含了当天的风险补偿。究其原因可解释为政府与公司一般会在周末发布一些利好消息，大多数投资者在得知了这些消息后会在下周初产生非理性的买进股票的欲望，从而使周初的收益率得到了提高。这些利好消息逐渐被市场消化，最终回归至理性，使得周三、周四、周末效应一般为负。当然模型中周三的系数估计值并不显著，这也正好反映股票市场后期回归到了有效状态。

其中Dk(k=1,2,…,5)为星期的虚拟变量，若捕捉到星期的股指收益率，则Dk=1,反之，Dk=0。EGARCH-M与EGARCH大致相同，只是把ht的函数行式δ作为xt的解释变量，用以描述序列受到自身条件方差特征的影响。

2 实证分析

2.1 样本选取与数据预处理

选取沪深300指数2002年到2017年的数据，探究周末效应对收益率序列是否有影响。收益率采用对数差分形式，Rt=lnpt-lnpt-1,t=1,2,…,其中pt表示第t个时刻的收盘指数，数据来源于网易财经，利用Eviews6.0统计分析软件进行分析。

2.2 模型的建立

图1为指数序列的基本统计特征，从图1中可以知道股指平均收益率水平较低，仅为0.000 3，其波动却较大，标准差为0.017 3，这意味着沪深300指数收益率的不稳定性，投资风险比较高。继续观察数据，偏度为-0.395 4，峰度为6.871 0，JB统计量值为2 435.120，P值为0.000 0，得出序列并不服从正态分布，可利用残差的学生t分布模型对序列进行建模分析。

建立GARCH模型前要对序列的平稳性进行检验，因为非平稳序列的均值与自协方差都随时间变化而变化，这样的时间序列研究是没有意义的。为检验沪深300指数收益率序列是否平稳，本文使用ADF检验的单位根检验法。从表1可知，序列平稳性检验的P值小于0.01，说明沪深300收益率序列平稳。

图1 指数的基本统计特征

表1 序列的平稳性检验结果

T统计量-59.486 8序列R P值0.000 1结论平稳

ln(hi)是条件方差的对数，可正，也可负，因此模型放松了GARCH模型参数非负的约束。

表2 序列的ARCH效应检验结果

序列R P值0.000 0结论存在

在已知序列平稳且存在ARCH效应的前提下，对序列建立EGARCH-t和GARCH-M-t模型。表3为EGARCH-t和GARCH-M-t模型参数估计结果。从表3中可以看出在EGARCH(1，1)模型中项的系数的P值为0.035 9，小于0.05，这说明模型存在杠杆效应，其估计值为-0.016 2，表明沪深300指数收益率负冲击引起的波动大于等程度的正冲击引起的波动。换言之，利空消息引起的股价波动比利好消息引起的波动更大，这说明我国股市投资者理念不强，投资行为往往易受外界消息影响，股票市场一出现利空的消息，便会不理智地卖出股票，导致股票市场的剧烈震动。同时在GARCH(1,1)-M模型中，指数收益率均值序列参数δ项系数的显著性水平为0.023 4，小于显著水平0.05，说明序列受波动性的影响，其估计值为0.033，这表示股指增加1个单位的风险将会给投资者增加0.033个单位的收益率。

表3 EGARCH-t和GARCH-M-t模型参数估计结果

P值0.000 0 0.000 0 0.035 9 0.000 0 0.023 4 0.004 0 0.000 0 0.000 0 0.042 8 0.000 0 0.000 0 0.083 3 0.000 0 EGARCH(1,1)GARCH(1,1)-M EGARCH(1,1)-M α0γ1η1λ1δα0γ1λ1δα0γ1η1λ1估计值-0.166 4 0.138 1-0.016 2 0.992 2 0.033 1 0.000 0 0.061 6 0.936 4 0.029 8-0.165 4 0.137 7-0.013 5 0.992 4标准差0.026 3 0.014 7 0.007 7 0.002 5 0.014 6 0.000 0 0.007 7 0.007 2 0.014 7 0.026 4 0.014 8 0.007 8 0.002 6 T统计量-6.337 2 9.371 6-2.098 0 390.952 1 2.267 3 2.878 3 8.022 0 130.732 8 2.025 6-6.276 1 9.334 4-1.731 9 389.703 5

最后对EGARCH-M-t模型进行拟合，η1系数估计值的显著性水平为0.083 3，大于0.05但小于0.1，其余系数估计值显著性水平都小于0.05，模型拟合较好，结果如下：

2.3 周末效应的分析

研究方法主要采取问卷调查方式进行开展，主要研究592名学生价值观与自我价值感之间的关系，具体可以从自我观、群体观、法治观等方面进行衡量，阐明社会人际、社会心理以及个人道德之间的关系，并在此基础上，结合社会取向、自我价值感以及个人取向之间的既定关系，在各个维度之间进行合理分析，确定青少年价值观、道德判断与攻击行为之间的关系，说明三者之间的关联性，并表明具体的研究结果。

表4 周末效应检验结果

周一周二周三周四周五均值方程估计值0.000 4 0.000 8 0.000 1-0.002 1 0.000 1 P值0.393 9 0.068 4 0.913 0 0.000 0 0.881 9方差方程估计值0.297 5-0.514 4-0.091 9 0.159 5 0.072 4 P值0.000 1 0.000 0 0.310 9 0.073 4 0.391 4

3 结论与分析

通过对2002年到2017年沪深300股票指数的数据分析，得到如下结论：

参考文献：

把EGARCH模型与GARCH-M模型结合成EGARCH-M模型，既能考虑到沪深300股票市场的杠杆效应，又能反映风险对证券收益率的补偿，其模型为

芨岭岩体是龙首山地区最大的岩体，岩体南带岩性主要是富钠的中酸性花岗质岩类，在岩浆演化过程中钠被交代进入热液，形成富钠的再平衡混合岩浆水，岩构造破碎带迁移富集，形成沿马路沟断裂及其次级断裂发育碱交代型铀矿化；而岩体北带主要分布墩子沟群燧石条带灰岩(大理岩)，相对富硅，在岩浆混染作用下形成相对富硅质溶液，因而形成沿革命沟断裂分布的硅质脉型铀矿。

（1）沪深300指数收益率序列总体平稳，并存在显著的ARCH效应。

从测定结果(图2)可知，实际样品中的茄尼醇在4.0 min内可达到基线分离，和GB/T 31758-2015方法相比，色谱分离时间缩短50%，而且色谱峰对称性好，无明显拖尾。

[1]CROSS F.The behavior of stock prices on fridays and mondays[J].FinancialAnalysts Journal,1973,29(6)：67-69.

[2]FRENCH K R.Stock returns and the weekend effect[J].Journal of Financial Economics,1980,8(1)：55-69.

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[10]BOLLERSLEV T,MIKKELSEN H O.Modeling and pricing long memory in stock market volatility[J].Journal of Econometrics,1996,73(1)：151-184.

PCR荧光法阈值设定原则是值线刚好超过正常阴性样品扩增曲线的最高点(图1)，且循环阈值(Ct)不出现任何数值。以标准品4个浓度(1×103～1×106copies/mL)的对数值为横坐标，Ct值为纵坐标，绘制标准曲线(图2)。Ct值与样本起始模板的拷贝数呈正相关，与起始模板拷贝数对数值间有严格的线性反比关系。