股市的日历效应证实了市场非有效,在假设市场有效的理论和模型指导下投资必定会产生很大风险,而我国股市发展极为迅速,投资者也日渐益多,因此深入研究日历效应有重要意义。而日历效应的研究仍多是停留在静态的均值收益和波动方差的方面,而本文将从更全面的角度研究日历效应,同时利用日历效应引导投资者进行市场时机抉择,研究方法主要包括描述统计分析和计量分析。描述统计分析包括：均值、方差、偏度和峰度；计量模型主要利用到序列t分布下的EGARCH-M模型,模型分析主要包括波动非对称性、预期风险影响、滞后期收益影响、滞后期波动和杠杆效应。本文研究思路和具体内容主要如下：本文研究思路是由选题背景→相关文献综述→概念和模型理论阐述→数据处理和模型选择→描述统计和计量模型的实证分析及总结→日历效应成因分析及对投资者影响→提出市场时间抉择和政策建议。文章内容共分七个章节,具体如下：第一章主要是阐述了选题的背景。我国股市发展迅速,而股民知识欠缺,投资交易表现非理性,市场呈现非有效特征：日历效应。因过去研究日历效应主要集中于静态均值收益和方差,而动态的杠杆效应、预期风险、非对称波动等都会影响到投资收益的分布,如果未考虑到相关理论和模型当中,必然会产生很大的不确定性风险。同时很多研究理论都假设市场有效,模型假设数据服从正态分布,而实际证明却是相反,因此利用非正态模型研究日历效应对于风险控制和理论模型的更新有重要意义。第二章主要是相关文献综述。主要阐述了国内外日历效应研究成果。文献综述主要从星期效应、月份效应和季节效应进行总结归纳国内外研究情况。阐述了日历效应被发现到不断发展变化的过程,同时对比分析了我国日历效应的研究方法和结论。第三章主要是相关概念和模型理论。主要阐述了日历效应的概念、非正态度量值中的偏度和峰度、行为金融学中的损失厌恶和羊群效应等行为、非对称性波动理论和图形、EGARCH模型的由来和发展。这章的概念和模型理论主要是服务于后文的日历效应实证分析和原因分析。第四章主要是数据处理和模型选择,本文选取了沪深两市具有代表性的两个指数：上证综合指数和深证成份指数。样本选取中考虑了涨停板对正态性和波动性的影响,后期研究将会剔除涨停板限制前数据。因EGARCH-M模型主要测量具有非对称厚尾性和ARCH效应的序列,同时模型拟合时间序列要求序列平稳,因此数据处理包括序列正态性检验、平稳性检验和ARCH效应检验。正态性检验用JB和K-S检验、平稳性检验用单位根检验、ARCH检验主要是检验序列残差平方的自相关性。在模型选择中,分别在GED分布和t分布下用TARCH-M和EGARCH-M模型拟合了两个指数,发现t分布下EGARCH-M模型最优,因此选取该模型为后期实证分析模型。第五章是文章的实证分析部分。本章主要利用描述统计和计量模型研究日历效应,包括星期效应、月份效应和季节效应特征分析,主要从均值收益、波动方差、偏度、峰度、预期风险、滞后期收益、非对称性波动、杠杆效应、波动集聚性方面综合阐述日历效应特征,最后进行研究总结。第六章主要分析了日历效应原因分析及对投资者的影响。主要认为过度反应、羊群效应、损失厌恶、资金流松紧度、春节效应、财务报表公布、投资行为习惯等是造成日历效应的原因。因为日历效应存在,证明市场非有效,因此在假设市场有效的理论和模型指导下,投资者需要承担更大风险。第七章主要是提出时机选择策略和相关政策建议,本章主要思想是利用实证分析所得的日历效应结论指导实践,引导投资者找准时机切入市场,并建议管理者制定法规管理市场,使市场更为完善和有效。本文在投资者角度上阐述了短期投资利用星期效应策略、中期投资者利用月份效应投资策略、长期投资者利用季节效应的投资策略。同时因为市场非有效,因此建议相关部门从四个方面管理市场：避免信息公布的积聚性、避免政策公布规律性、规范金融市场信息披露制度、提高投资者的专业知识和风险防范意识。本文研究日历效应主要结论如下：1、星期效应：(1)均值收益：周三均值收益最高、周四均值收益最低(2)波动方差：周一波动方差最大、周四波动方差最小(3)偏态：周二偏度左偏最严重、周三右偏最严重(4)峰度：周一尖峰厚尾最弱、周二尖峰厚尾最严重(5)滞后期收益：周一收益显著受到滞后一期的显著正面影响,周五收益显著受到滞后一期的负面影响(6)非对称性波动：非对称性波动和滞后期波动没有表现出显著的星期效应。2、月份效应：(1)均值收益：2月、3月和4月收益均较高,2月均值收益最高,8月收益最低(2)波动方差：2月波动最大,12月波动最小(3)偏态：5月最左偏,9月最右偏(4)峰度：2月尖峰厚尾性最强,12月最弱(5)预期风险：3月、5月和7月收益均显著受到预期风险的影响(6)滞后期收益：3月和5月均显著受到滞后期影响(7)3月、8月明显存在杠杆效应,12月明显不存在杠杆效应(8)滞后期波动：1月、4月、6月和8月波动受到滞后期影响较小,其他月份受到影响较为显著。3、季节效应：(1)均值收益：一季度收益最高,三季度收益最低(2)波动方差：二季度波动最大,四季度波动最小(3)偏态：四季度右偏,其他季度均左偏(4)峰度：一季度尖峰厚尾性最强,四季度最弱(5)预期风险：一季度、二季度、三季度收益均显著受到预期风险的影响(6)滞后期收益：滞后期收益对当期收益影响不显著存在季节效应(7)三季度和四季度明显存在杠杆效应(8)滞后期波动：所有季度当期波动均显著受到滞后期波动影响。本文主要创新如下：1、本文从更全面的角度研究日历效应,包括静态的均值收益、波动方差、偏度、峰度,也包括动态的预期风险、滞后期收益、非对称性波动、杠杆效应和波动集聚性。2、考虑涨停板限制对样本正态性的影响,并提出子样本检验非正态问题。根据总体样本的均值进行筛选子样本进行研究其偏度和峰度,得出结果与总体检验方法一致,说明总体样本非正态性存在的绝对性。3、本文利用TARCH-M、EGARCH-M模型拟合上证综指和深证成指,所得结果发现EGARCH-M模型拟合的非对称性较强,且测出风险波动比TARCH-M模型大,模型拟合度也较优。同时所加入的风险度量变量能够在条件均值条件下能够直观看出预测风险和收益之间关系。使计算预期收益更为方便,也使投资者能够更有效的管理风险。4、本文认为日历效应成因主要源于以下几个方面：(1)投资者对信息的反应过度、对股价追涨杀跌的羊群效应以及损失厌恶的情绪。(2)春节效应使市场零售业和金融行业利好消息增加。(3)财务报表所披露的利空和利好消息使投资者反映不一致。(4)政策公布时间的集中和规律性。(5)投资者的资金流松紧度。(6)投资者的投资习惯。5、本文利用日历效应指导投资者进行市场时机抉择,很多学者只是研究了日历效应的现状和原因分析,但是没有学者研究其对市场的影响、投资者如何利用日历效应指导投资。而本文提出针对短期投资者的星期效应投资法、针对中期投资者的月份效应投资法和针对长期投资者的季节效应投资法,并提出政府介入管理,建议政府避免信息集中和有规律的公布、规范市场信息的披露制度、培养投资者的专业知识和风险防范意识。