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探究股票市场与月相、日照的关系概统大作业报告——第五组：陈婷菲、刘舒瑜、徐露、马凯夫、吴易繁、田在泓
股票市场中的一些异常现象（Anomalies）SunshineEffectMoonEffectJanuaryEffectMondayEffectHolidayEffect…………简单线性模型结果缺陷TGARCH模型概念结果（Eviews）评估解释关于异常现象关于模型的建立
MondayEffectJanuaryEffectSunshineEffectFull-moonEffectHolidayEffectMoreElse
股票收益率：
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简单线性模型：15个月相，4个地区，1995-1999目页会议概述会议为什低效如何提高会议效能
相关系数小残差的自相关性Q检验231线性模型的问题分析自相关性：如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，这时，称随机误差项之间存在自相关性（autocorrelation）或序列相关。Q检验：零假设：随机误差项间不相关备择假设：随机误差间有相关性
?TGARCHModelAR（1）-TGARCH（1，1）ThresholdGeneralisedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticity（TGARCH）阈值广义自回归条件异方差
TGARCHModelAR（1）-TGARCH（1，1）结论月相在这里的影响不显著星期一效应和一月效应影响很显著股票波动是时序相关的，且存在着非对称效应收益率受到了是否是星期一、一月份的显著影响，而与月相的关系不大股票市场的波动的确受到了之前时间的波动情况的影响，且有不对称性。
TGARCHModelAR（1）-TGARCH（1，1）?
结论日照时数在这里的影响不显著股票波动是时序相关的，且存在着非对称效应对于这样的结果，我们对其原因进行了分析：1、中国的股票市场受人为因素影响比较大2、仅分析日照时数对股票市场收益率变量过少3、该模型也许并不适用于日照时数4、也许……日照时数真的和收益率没什么关系
1、这些异常现象某种程度上说明了收益率受人心情的影响。人们在心情不好的时候，非理性的因素会增加，而非理性的因素倾向于使个人收益降低。可以看出市场对于微弱的影响也是敏感的。2、尽管在我们的模型下得到了较好的结果，但并不意味着这模型反映了真实的情况：1）我们只用了几个市场的数据做研究，也许只是数据上的一种巧合，如果再用更多的市场来研究也许可以得到更可信的结果2）我们用的是1阶模型不够准确，如果能用更高阶的模型也许会更精确。
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