理财产品假日有收益吗

首先，我们需比较基于正态分布、学生分布、广义误差分布和混合正态分布随机波动模型的优劣性。表2-2给出了每个模型对于各种期货的DIC值。实证结果发现：对铜、铝、大豆和小麦期货而言，无论是基于何种分布，SV1，SV2和SV3模型均显著优于SV0，SV2和SV3模型显著优于SV1，SV3模型显著优于SV2；并且，基于学生分布、广义误差分布和混合正态分布的SV0，SV1，SV2和SV3模型均要好于基于正态分布的对应模型，基于广义误差分布和混合正态分布的SV0，SV1，SV2和SV3模型均要好于基于学生分布的对应模型，以及基于混合正态分布的SV0，SV1，SV2和SV3模型均要好于基于广义误差分布的对应模型。由此说明，基于混合正态分布的随机波动模型是最优的，这意味着基于混合正态分布的SV1，SV2和SV3模型是检测我国商品期货市场隔夜信息是否影响日间交易的最优模型。

表2-2　模型SV0；SV1；SV2和SV3的DIC估计值

（续表）

注：若DIC差值的绝对值“小于5”、“在5和10之间”及“大于10”分别表示两个模型“没有显著差异”、“显著差异”和“绝对差异”。

接下来，我们需根据基于混合正态分布的随机波动模型来检测三个假设：①总隔夜信息对商品期货日间收益及其波动是否具有预测能力；②将总隔夜信息划分为交易当晚、周末假日和中长假日之后，这些时段的信息是否会增加这种预测能力；③交易当晚、周末假日和中长假日信息对商品期货日间收益及其波动的预测能力是否具有非对称性。

表2-3　SV1模型参数的后验均值

注：表中为基于Bayesian MCMC估计的SV1模型参数后验均值的估计值，圆括号中数值为标准差；*（**）表示在5%（1%）置信水平下显著。

不同于SV1模型，SV2模型的主要改进是对总隔夜信息进行了分类，并主要考察交易当晚、周末假日和中长假日信息是

表2-4　SV2模型参数的后验均值

注：表中为基于Baesian MCMC估计的AV1 模型参数后验均值的估计值，圆括号中数值为标准差；*（**）表示在5%（1%）置信水平下显著。

由表2-4可以发现，除小麦市场的β2和铝市场的γ2在 5%置信水平下显著外，其他βi（i＝1，2，3）和γi（i＝1，2，3）参数均在1%置信水平下显著。从条件均值方程的交易当晚收益参数β1来看，除大豆外，铜、铝和小麦的交易当晚收益对日间收益均具有负向影响，相对而言，铝和小麦的预测能力较强，铜和大豆较弱；从周末假日收益参数β2来看，铜、铝和大豆的周末假日收益对日间收益具有负向影响，而小麦则具有正向影响，相对地，铝和小麦的预测能力较强，铜和大豆较弱；从中长假日收益参数β3来看，铝、大豆和小麦的中长假日收益对日间收益具有负向影响，而铜则具有正向影响，相对地，小麦较强，铜、铝和大豆较弱。并且，从交易当晚、周末假日和中长假日收益对日间收益的影响程度看，铜和铝的周末假日最强，中长假日次之，而交易当晚最弱；对大豆和小麦而言，中长假日的影响最强，周末假日的影响次之，而交易当晚最弱。从条件方差方程的交易当晚收益参数γ1看，铜、铝、大豆和小麦的交易当晚收益对日间波动均具有负向影响，相对而言，铝和小麦的影响能力较强，铜和大豆较弱；从周末假日收益参数γ2看，铜和铝的周末假日收益对日间波动均具有正向影响，而大豆和小麦均具有负向影响，相对地，大豆和小麦的影响能力最强，铜和铝较弱；从中长假日收益参数γ3看，铜和大豆的中长假日收益对日间波动均具有正向影响，而铝和小麦均具有负向影响，相对而言，铝和小麦的影响能力较强，铜和大豆则较弱。进一步地，对交易当晚、周末假日和中长假日收益对日间波动的影响程度比较看，铜的周末假日最强，中长假日次之，而交易当晚最弱；对铝而言，中长假日影响力最强，交易当晚次之，周末假日最弱；而对大豆和小麦而言，周末假日的影响最强，中长假日的影响次之，交易当晚最弱。此外，比较表2-3和表2-4分类前后的隔夜收益系数估计值，不难发现分类后的参数绝对值绝大多数大于分类前的参数绝对值，这意味着交易当晚、周末假日和中长假日信息对日间交易的预测能力比分类前明显增强了。

在隔夜时段，为什么交易当晚、周末假日和中长假日对日间收益及其波动的影响有如上差异呢？其缘由主要可归结为各期货市场隔夜信息在市场内部和市场外部信息累积方式的差异性（刘庆富，2007）：第一，来自期货市场内部的信息累积。这些新信息的累积常与自身行业特点、市场成熟度、交易活跃程度、投资者行为等有较大关系。第二，来自期货市场外部的信息累积。除内部因素外，期货市场还受到来自市场外部的经济信息（如货币政策、财政政策和产业政策）、自然灾害等消息的影响。例如，我国铜期货市场常受到电力、汽车、家电或建筑等行业的影响，对这些行业的信息较为敏感；同时，市场比较成熟，与国外相关市场关联度高，受国外信息的影响较大；此外，还受到国内货币政策等宏观调控因素的影响等。第三，如上文的统计性描述，这些信息还与时间的累积正相关，即非交易时间越长，信息的含量越多，对日间交易的影响也就越大。以上因素自然会影响投资者的交易行为，导致各期货市场的交易当晚、周末假日和中长假日信息对日间收益及其波动的预测能力存在诸多差异。

为刻画基于好消息和坏消息的交易当晚、周末假日和中长假日对日间收益及其波动预测能力的非对称效应，在SV2模型的基础上，模型SV3将交易当晚、周末假日和中长假日信息分别分为好消息和坏消息两部分。对模型SV3的参数估计结果如表2-5所示。

表2-5　SV3模型参数的后验均值

（续表）

注：表中为基于Baesian MCMC估计的SV1 模型参数后验均值的估计值，圆括号中数值为标准差；*（**）表示在5%（1%）置信水平下显著。