地磁活动ap指数对标普500股票市场回报的影响

摘要

具有全球影响的地磁活动是空间气象研究的重要对象，是太阳风磁层耦合过程的重要环节。迄今为止的研究提供了强有力的证据，证明地磁活动通过影响人类健康、情绪和人类行为来影响股票投资决策。因此，本研究探讨地磁活动与股市回报之间的经验关联。总的来说，我们发现地磁活动对美国股市的回报产生了负面影响。此外，市场流动性有效地放大了地磁活动的影响。与以往文献不一致的是，这种效应的主要原因并不是地磁活动每半年的变化。我们的研究有助于将地磁指数引入金融经济学研究地磁活动对股市收益的影响。

1.介绍

地磁场是由来自各种来源的不同的磁场的叠加而形成。当地磁场的相应干扰发生时，地磁活动形成。这些干扰在长度和强度变化，并且显著在经济方面影响人类的活动。自1960年代以来，人们已经意识到了宇宙活动的至关重要的影响，特别是地磁活动，对人的行为。弗里德曼等人。（1963）初步探索人类健康和地磁活动参数之间的关系[1]。我们总结了在地磁活动和股市之间的相关性的研究进展分为三个方面：地磁活动和人的行为;人的行为和股票市场;地磁活动和股市。

首先，地球物理学研究为地磁活动和人类行为之间的关系提供了证据。这些人类行为可以归纳为三个方面:地磁活动对人体情绪和神经系统的影响;地磁活动对人类疾病的影响;和地磁活动对出生率或死亡率的影响地磁活动的发生影响身体的情绪和神经系统[2-4]。的Zakharov（2001）发现，效果期间地磁风暴的恢复阶段最显着的，并在中枢神经系统中伴随着的抑制[五]。根据Tarquini(1998)，地磁活动通过影响松果体的活动，导致褪黑激素产生的昼夜节律失衡和中断[6，这是一个在情绪障碍中扮演重要角色的因素。Stoilova和Dimitrova(2008)根据Ap指数在不安和平静的日子检查了血压、心率和心电图;特别是，在地磁活动增加期间，血压有明显的变化趋势[7]。门多萨(2010)研究发现，在中纬度和低纬度地区，太阳/地磁活动的生物学后果是一致的[4]，发现地磁扰动引起性别差异，年龄差异，和心肌梗死（死亡或发生）的影响。

其次，经济学和心理学的研究还建立人类行为和股票市场，尤其是情绪和异常收益率之间的相关性之间的关系。勒纳等。（2015年）显示，情绪通过各种途径[会影响经济决策8]。舒（2010）显示，股票和票据的价格与投资者情绪正相关[9而相反，预期资产回报与投资者情绪负相关。这些发现表明，投资者情绪是影响均衡资产价格和收益的重要因素。此外，人的行为与股票市场的关系还存在于身体健康等其他方面[10]。

根据上述文献，可以将地磁活动与股市间接联系起来。相反，一些研究也建立了地磁活动与股市之间的直接关系。Krivelyova和Robotti(2003)证明了在高地磁活动性时期股市回报较低，并将投资情绪作为一个药物变量提供了解释[11]。Belkin(2013)也发现美国的长滞涨波与超级太阳周期有很强的直接联系，而美国和俄罗斯的经济中季节性地磁暴与经济周期有很强的反向联系[10]。此外，还有一些研究关注天气对股市的影响，将地磁风暴作为变量之一[9，12-14]。然而，这些论文的重点是极端或不规则地磁活动的影响。探索日常对应,而不是处理极端和磁暴等罕见的事件,本研究探讨了地磁活动和股市之间的因果关系通过月度美国股市指数和每月的地磁水平指标,美联社。悲伤(季节性情绪紊乱)潜在半年变化将以测试是否使用半年变化是一个因果关系的根本原因。

本文还探讨了地磁效应在两种情况下的变化。一方面，从地磁活动的变化来看，半年变化是最早认识到的地磁活动模式之一[15，16]。在地磁活动半年度变化显示为弹簧和在地磁活动的不同指数的长期平均值下降最大值。Kamstra等。（2003）建议，在地球的季节交替的过程中，在特定区域中的光每日时间将是不同的，和的昼夜变化的长度将影响人体的内部节奏[17)，从而影响投资者的交易行为。因此，我们探讨目标因果关系是否也有类似地磁活动本身的半年效应。

另一方面，在Lanfear等人(2018)的推动下，异常的非流动性只能解释观察到的极端天气事件导致的异常收益的一小部分[18]。然后，我们探讨在日常交易中，流动性是否仍能对地磁活动和股市指数之间的相关性产生显著影响。我们发现，市场流动性与地磁效应对股票市场的影响正相关。这一发现与Krivelyova & Robotti(2003)一致;地磁风暴的影响在全球重要的开放经济体的市场中更为强烈[11]。

我们的研究暗示两种方式。首先，着眼于流动性和周期性输出，本文提供了两个条件的支持。其次，我们介绍给金融经济学文献地磁关系。本文的其余部分安排如下。用于研究问题的数据描述和方法论报告在第2。节3，我们呈现地磁活动与股票市场之间的因果关系的结果。节4，我们提出相关的半年报和流动性变化的结果。我们的结论在科全文五。

2。材料和方法

本研究采用实证研究方法。绝大多数关于每日地磁数据(DGD)的经验研究使用Ap或Kp指数来捕获环境磁场强度。在本文中，我们选择月度Ap指数作为DGD的代理，命名为 。所选择的时期是从1998年1月12月从太空天气预测中心，这是美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的一部分而获得2017年的地球地磁数据。数字1显示每月DGD的概述。数字2显示美联社指数的年度变化。如上所述，该指数的长期平均值存在显著的春季最大值和秋季最大值。

我们采用标准普尔500指数作为描述美国股市的指数，命名为 。标准普尔500指数（前身为标准普尔500指数）是由市值最大的500家美国上市公司的市场市值加权指数。该指数被广泛视为大盘，美国股市的最佳单计。月S＆P 500指数由雅虎财经获得。数字3显示每月普500。图的概述4显示标准普尔500指数的年度变化。直观地看，趋势和季节的变化和是不同的。

2.1。扩张的Dickey-Fuller检定

测试的时间序列数据为平稳为因为单位根的存在下向前移动将导致回归为杂散除非有至少一个协整关系的存在的先决条件。为了检查在这项研究中考虑的变量的平稳性，我们使用增强迪基 - 福勒（ADF）的平稳性检验，检测数据集中的单位根存在的可能。变量应理想地在任一I（0）或它们的一阶差分的形式固定，I（1）。一旦变量被认为是固定的，协整检验时应遵循。

2.2。Engle-Granger测试

关于协整最著名的检验方法是恩格尔和格兰杰(1987)提出的静态回归[19)在首先证实了那件事之后和两者都是I（1））的 和 ，在哪里是一维或更高维的。渐近分布θ不是标准的，但恩格尔和格兰杰建议的测试是估计通过OLS和单位根检验 。

2.3。Granger因果检验

根据协整分析，当两个变量协整时，至少存在一个因果方向。格兰杰因果关系(20.]，由格兰杰（1969年），是已经在实证宏观经济学和实证金融一直备受研究的重要内容之一推出。只有当变量存在协整关系，就可以推断出非平稳时间序列之间存在长期关系。当我们把Y和X为感兴趣的变量，那么格兰杰因果检验（格兰杰（1969））确定是否过去y的值增加x的当前值的解释在过去的X本身的值的信息提供。如果y中先前的修改不利于解释X电流的变化，则Y不格兰杰原因X。所述方程如下： 类似地，我们可以检验x格兰杰是否导致y只是交换它们并再次执行这个过程。可能有四种结果:(i) x格兰杰引起y;(ii) y格兰杰导致x;(三)x和y格兰杰都导致对方;(四)格兰杰没有导致另一个变量。我们考虑所有可能对的方程的上述集合 系列在一组。

2.4。回归

如表所示1，还有一些其他的变量，将用于以下的实证检验。具体来说，ILLIQ是衡量股票市场流动性的指标。ILLIQ越大，股市流动性越小。

Granger因果检验后，我们使用线性回归作为稳健性检验的地磁活动和股市之间的关系，如图（3)。我们预测，是显著负： 要在目标关系测试的季节性变化，我们认为悲伤的表示这种变化的指数。在(五）悲伤的抓住了DGD不同每半年，和捕获的剩余部分。我们预测，是显著负： 飓风期间，流动性较高的资产比流动性较低的资产损失更大，如黄金。18]。在Amihud(2002)的激励下，我们考虑非流动性指数来代表这种变化[21]。注意，ILLIQ表示每月的市场非流动性水平。因此，对于第三个问题，我们预测该变量会对地磁指数和股市指数之间的关系产生不利影响，具体表现为(7)。一些经济冲击可能差异有不同程度的地磁活动的依赖会影响股市。因此，之间的相互作用DGD和ILLIQ在SMI变量包括帮助控制任何预先存在的噪声。是相互作用的系数。我们预测，这个系数为显著负。为了保证可比性在(3）和（7),出于Balli Sørensen(2013),我们进一步修改模型(8），其中 ， 为对应变量的平均值[22]: 表格2显示上述方程中使用的这些变量的统计摘要。表格3表示相关矩阵。结果表明，地磁活动性指数与股票市场指数呈显著的负相关关系。同时，我们发现了一个稳健的负相关关系，即市场非流动性随时间变化。一种解释是，这个变量是用月度数据来衡量的。但是，我们进一步检验了两者之间的相关性ILLIQ与月假数据的相关性不强(相关= 0.01,p值= 0.87)。那我们就排除这种可能性。另一种解释是宏观经济环境的差异。例如，条例和法律的颁布将对目前和今后几年产生影响。

3.地磁活动与股市之间的因果关系

3.1。主要测试

第一个问题是地磁活动是否与美国股市呈负相关。对于这个问题，我们使用格兰杰因果检验来证明地磁活动和股票市场之间的因果关系，并使用线性回归作为效果大小的稳健性。

ADF检验的结果见表4。结果为ADF单元根检验变量在第一水平（非一阶差分）。如图2中的表的前两行4，结果并不稳定。然后，我们进一步测试是否SMI和DGD是协整的。主级的协整结果，在表的第三行中所示4，拒绝在1％显著水平的零假设。因此，我们可以表明，这种回归不是伪造的。从ADF检验确认结果，这两个变量都在他们的第一个差分形式固定，而我们下面的测试使用一阶差分数据。

随着两个时间序列变量是固定的和协整，我们继续Granger因果检验增加了一个滞后误差修正项，如果该系列是协整的。我们采用AIC和SC信息的法律选择哪个等于1的纠错的滞后解释变量p值表示的短期因果效应的意义最优滞后长度。与短期影响开始，我们发现有因果关系的单向从DGD到SMI;换句话说，SMI不格兰杰原因DGD，但DGD格兰杰引起SMI。此外，我们在滞后阶数等于2的情况下，测试并发现了类似的结论。这种单向的因果关系的结果提供了地磁活动是负美国股市有关我们的主预测的统计支持。此外，地磁活动对股市的单向作用。

3.2。鲁棒性

为了验证目标关系的大小和方向，我们还通过线性回归检验了地磁活动与股市的关系。表格6报告回归分析结果(3)。列(3)为无控制变量年份虚拟，列(4)用于控件回归。与表中报告的因果关系结果一致五，结果表6均显著为负，表明地磁活动与美国股市之间确实存在反向关系(p值< 0.05)。此外，还指出了地磁活动对股市的经济影响。市场信号反转的预测概率为1.2 。比较列的结果（3）和列（4)，控制变量年份对结论没有明显影响。

4.额外的测试

4.1。每半年周期的变化

基于上述结果，我们认为有针对性的因果关系是否也有类似的地磁活动本身就是一个半年度变化进一步的问题。我们使用了两个阶段最小二乘法（2SLS）的回归。在第一阶段，我们对DGD回归SAD和DGD分解成两个部分。一位代表在冬季和夏季的变化，另一个是其余部分（4)。在第二阶段，我们在回归SMI两个部分组成。如表所示7，我们没有发现显著的结果来支持我们的第二个预测(五)。我们发现，DGD对SMI的显著影响主要是由于其余部分没有季节变化，而不是预测的半年变化效应。在某种程度上，这也与Dowling, M.， & Lucey(2008)一致[13]。虽然他们更喜欢用季节性情绪紊乱来解释投资者情绪的变化，但他们大多数人都没有发现显著的结果。我们也使用月份哑变量(1月数据为1,2月数据为2，…，12月数据为12)或半年哑变量(1 - 6月数据为1,7 - 12月数据为0)进行类似检验;然而，我们也没有发现预期的结果。

一种解释是，月度汇总数据消除了日数据或较小单元数据之间的一些差异，从而造成了太多干扰。另一种可能的解释是，地磁活动增加的趋势消除了季节性的影响，是目标因果关系的主要原因。我们的结果支持了第二种解释。

4.2。变异流动性

此外，我们探讨是否地磁活动和美国股市之间的关系将受市场流动性主持。如前所述，ILLIQ是市场流动性的反向指标;换句话说，该ILLIQ越大，越小股市的流动性。因此，DGD的系数表中SMI上的ILLIQ7列（6)为负，即市场流动性与预测的地磁对股票市场的影响正相关。这一发现也与Lanfear等人(2018)的研究结果一致[18]。

有关市场流动性的变化，结果一个可能的解释是，它们是由地磁波下意识地或不自觉的影响;投资者遭受不好的情绪从而导致更多的有意义的决定的偏好，并增加了风险规避[23，24]。与此同时，市场的流动性会放大这种风险估计这会导致对股票更高的溢价较高的流动性。

更明显的是，加入市场非流动性后，R-squared从表中的1.22%上升了6列（3表），以5.85％7列（6）和回归结果的意义已同时加强。这种变化提供了证据，我们的预测，即每月的合计数据掩盖了在日线级别上有所差别。然而，事实上，有这么多的噪音，地磁活动和股市之间的关系仍然发现进一步验证我们的主要假设。由于一年ILLIQ之间的高度相关性，我们也做强大的测试，以排除多重共线性问题（κ= 370.25，VIF = 2.03）。

总之，我们通过检查从1998年到2017年每月的地磁数据(DGD) Ap指数和标普股票市场指数来探讨我们的研究问题。我们的初步分析是检验地磁活动是否与股市有关。地磁活动与美国股市之间存在着反向联系。这一增长在经济上意义重大。预测发行一个不利股票信号的概率是1.2 。此外，这种关系可以演变成一种因果关系。格兰杰因果关系检验有效期为两个滞后阶数1和2一起，结果与先前的研究认为地磁活动和股市都间接或直接相关的是一致的。我们发现的一个解释是，引起地磁活动的年度或半年度的变化会影响投资者的情绪不自觉地或下意识的，这导致了波股市。

5.结论

每月使用基于地磁指数和美国股市指数近20年来，我们找到令人信服的证据支持地磁活动与股票收益率之间的因果关系。首先，从Granger因果检验结果的支持，地磁活动是负美国股市有关。其次，通过对DGD回归SAD和分解DGD，不直接支持DGD对SMI的季节性变化，虽然成绩代表了冬季和夏季的变化。最后，这项研究发现，市场的流动性是正相关的地磁效应。挖掘出对股市的地磁活动的影响更多的解释，我们认为这是未来研究的一个途径地磁活动和行为金融之间的潜在关系。

这项研究提供了一些贡献。在一方面，我们介绍给金融经济学文献地磁关系。相反，应对极端事件，如磁暴，这一研究避免了虚拟预测的强大的结果通过探索上月美国股票指数月度鸭指数的因果关系有效性的影响。我们认为，作为未来研究的途径地磁活动和行为金融之间的潜在关系。在另一方面，贡献我们现有的金融经济学研究是否地磁活动的悲观情绪影响股票收益的研究。此外，我们探讨地磁的影响如何在两种条件下改变它们是（1）的股市和鸭股市指数之间的相关性（2）流动性效应地磁活动的周期性影响。通过专注于流动性和周期性输出，本文提供了两个条件，并加强现有的研究引人注目的支持。

这种关系和我们的发现应该会引起更广泛的研究地磁活动对资本市场的有限关注的文献的兴趣，也会对研究地磁活动对股票市场行为的影响感兴趣。地磁对人类投资行为的影响将在今后的研究中讨论。

数据可用性

用来支持这项研究的结果地磁指数数据和美国股市指数的数据都包括在项目中。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

这项研究是由中国自然科学基金（批准＃71671154）的支持。

参考文献

1. H. Friedman, R. O. Becker，和C. H. Bachman，《地磁参数和精神病医院入院情况》，自然卷。200，没有。4907，第626-628，1963。视图:出版商的网站|谷歌学术
2. M. N. Zhadin，“关于直流和低频交流磁场的生物作用的俄国文献综述”，生物电磁学:生物电磁学学会期刊卷。22，没有。1，第27-45，2001。视图:出版商的网站|谷歌学术
3. S. J. Palmer, M. J. Rycroft, M. Cermack，“太阳和地磁活动，极低频磁场和电场与地球表面的人类健康，”在地球物理调查第27卷第2期5，第557-595页，2006。视图:出版商的网站|谷歌学术
4. B. Mendoza和S. S. de la Pena， "中美洲中低地磁纬度的太阳活动与人类健康"，在空间研究进展第46卷，no。4，第449-459页，2010。视图:出版商的网站|谷歌学术
5. I. Zakharov和O. Tyrnov，“在神经和情绪紧张的情况下，太阳活动对生病和健康的人的影响，”在空间研究进展卷。28，没有。4，第685-690，2001。视图:出版商的网站|谷歌学术
6. F.普菲，R.泰基尼，L. Tapparini，和B.泰基尼，“对血浆内皮素-1水平的患者的动脉粥样硬化先进非胰岛素依赖型糖尿病的影响，”糖尿病及其并发症杂志第12卷，no。4, 187-192页，1998年。视图:出版商的网站|谷歌学术
7. I. Stoilova和S. Dimitrova，“地球物理变量与人类健康和行为”，。大气和太阳地球物理学第70卷，no。2-4，第428-435页，2008。视图:出版商的网站|谷歌学术
8. J. S. Lerner, Y. Li, P. Valdesolo, K. S. Kassam，“情感与决策”，《情感与决策》心理学年度评论，第66卷，第799-823页，2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术
9. H.-C。《投资者情绪与金融市场》，[经济行为与组织卷。76，没有。2，第267-282，2010。视图:出版商的网站|谷歌学术
10. V. A.贝尔金，“磁太阳能与经济周期：紧密结合的机制，”地区经济2013年第2期1，第216-226页，2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术
11. A. Krivelyova和C. Robotti，游戏领域:地磁风暴和国际股票市场，工作文件第2003-5a号，2003年。
12. M. M. Dowling和B. M. Lucey， <气候导致的情绪在全球股票市场中被定价了吗? >跨国财务管理杂志卷。18，没有。2，2005年。视图:谷歌学术
13. M. Dowling和B. M. Lucey，《情绪与英国股票定价》，应用经济学快报卷。4，没有。4，第233-240，2008。视图:出版商的网站|谷歌学术
14. M. D. G.迪菲奥，L. Juden凯利，S.科伦和C. Whissell，“地磁变量和美国市场作为描述符的使用谷歌的搜索字词焦虑，抑郁，和平与道琼斯的频率的预测，”在社会科学杂志的研究进展第5卷，no。8，第517-521，2018。视图:谷歌学术
15. a.l.科蒂，“太阳黑子和地磁现象，1898-1911，”皇家天文学会月报第73卷，no。1，第52-60页，1912。视图:出版商的网站|谷歌学术
16. S.查普曼和J.巴特尔斯，地磁卷。2，第11章，克拉伦登出版社，1940年。
17. M. J. Kamstra, L. a . Kramer, M. D. Levi，“冬天的忧郁:一个悲伤的股市周期，”美国经济评论卷。93，没有。1，第324-343，2003。视图:出版商的网站|谷歌学术
18. M. G. Lanfear，A Lioui和M. G.西伯特，“市场异常和灾害风险：极端天气事件的证据，”金融市场杂志,2018年。视图:谷歌学术
19. 恩格尔和格兰杰，“协整和误差校正:表示、估计和检验”，费雪卷。55，没有。2，第251-276，1987。视图:出版商的网站|谷歌学术|MathSciNet
20. C. W. J.格兰杰“由计量模型和交叉谱方法调查因果关系”费雪第37卷，no。第424-238页，1969年。视图:出版商的网站|谷歌学术
21. 非流动性与股票回报:横截面与时间序列效应，"金融市场杂志第5卷，no。1, 2002年31-56页。视图:出版商的网站|谷歌学术
22. h . o . Balli和b . e . Sørensen”交互作用在计量经济学,”实证经济学卷。45，没有。1，第583-603，2013。视图:出版商的网站|谷歌学术
23. J. P.福加斯，《情绪对决策策略的影响》，澳大利亚心理学杂志卷。41，没有。2，第197-214，1989。视图:出版商的网站|谷歌学术
24. R. W.凯，“地磁暴：抑郁症发病率协会由入院测”英国精神病学杂志卷。164，没有。3，第403-409，1994。视图:出版商的网站|谷歌学术

版权

版权所有©2019彭丽芳等这是一篇开放获取下发布的文章知识共享署名许可，允许在任何媒体中不受限制地使用、发布和复制原创作品，只要原稿被正确引用。