四、 空窗期对于股市的影响 估计的模型为①： Yt=?琢+?茁Dt+?着t 其中Yt为因变量，包含：收益率指标，即日市场的收益（全部考虑现金红利在投资，按照股票等权重的mkteq、股票流通市值加权mktos和股票总市值加权mktt
估计的模型为①：
Yt=?琢+?茁Dt+?着t
其中Yt为因变量，包含：收益率指标，即日市场的收益（全部考虑现金红利在投资，按照股票等权重的mkteq、股票流通市值加权mktos和股票总市值加权mkttl）、指数收益率（retindex）；流动性指标，即日市场交易总股数（trdshr，取对数）、日市场交易总金额（trdamt，取对数）和波动性指标（indexvolat），即通过当日最高指数与最低指数除以收盘指数计算而来的指数波动率。Dt为“空窗期”的虚拟变量。
描述性统计量，其中上海证券交易所和深圳证券交易所（简称“上海股市”和“深圳股市”）取用的全部为A股的收益率，而本文认为央行的存款准备金率的调整主要是针对人民币而言的，因此本文选取的样本仅仅包含了A股。
从表4中可看到，准备金率上调的“空窗期”会下压股市的回报率，就加权收益率而言，对于上海股市，收益率会下挫0.15%左右，而深圳股市下挫接近0.1%。使用等权重的收益率的值要比使用加权的大，这说明一些流通市值或者总市值的小股票受到的影响会更大。使用指数收益率得到的结果与加权的很接近。但很明显的现象是 “空窗期”的虚拟变量对于收益率的影响在统计上不显著，这反应了央行多次调整准备金率使得这一“未预期”的效应成为的人们预期的效应，从而失去了遏制股市收益过快增长的因素。
与之相对的是，可以看到“空窗期”对于流动性和波动率的影响都是正的，并且同时在经济意义上和统计意义上显著，“空窗期”对于交易股数和金额的影响达到了交易股数和金额的一倍标准差，并且在1%水平下显著。上海股市和深圳股市的交易量和交易额均上升了将近2.5个百分点，虽然央行准备金率的上调对市场有一定的紧缩作用，但是股市的交易更加频繁，并没有受到上调准备金率的影响，反而更加活跃。
交易量的增加也进一步加大了市场的波动性，上调准备金率的“空窗期”对于市场指数的波动率效应接近0.4%，也就是说股市在上调准备金率的“空窗期”比平时的波动率要高出0.4个百分点。但是，这一数值虽然在统计意义上是显著的，由于波动率的均值为0.22左右，而标准差也在0.2上下，笔者发现这一数值在经济意义上并不显著。
下调准备金率的“空窗期”和上调的几乎一致：股市并没有因为准备金率的降低而比平时表现更好。这可能还是与人们的预期有关，人们可能会通过降低准备金率而觉察到货币政策制定者对于市场的悲观情绪，故而更不愿意交易，从而使得股市的回报率降低。不过同样可以看到，下调准备金率对于股市收益率的影响在统计意义上依然不显著。另外，下调准备金率对于股市流动性的正面影响比较容易理解，更多的资金会释放到市场当中，下调的“空窗期”对于两市的流动性的贡献与上调的几乎一致，为2.5%左右，与上调准备金率的效果一致，均在统计意义上和经济意义上是显著的。下调的“空窗期”依然会给股市增加波动性，推测这是由于交易量的增加导致的结果，但是在经济意义上和统计意义上都不显著。 通过回归分析发现，无论是上调还是下调准备金率，都对股市的收益产生在统计意义上不显著的负面影响。由于这样频率大的调整，人们可能反而会从另外一个角度理解这一政策，正是央行担心交易量过大和波动率过大希望从股市中吸收资金，导致人们反而更加有信心进行交易，从而交易量和波动率反而加大了。
五、 “空窗期”个股异常值分析
（一）模型
“空窗期”对于个股会产生哪些影响，是哪些类型的公司在央行调整准备金率中受到更大的冲击呢？
按照之前所述，使用事件研究的方法对个股的异常收益值进行测算，从而得到这八次事件的累计异常收益，进而通过计算对应的公司在事件日年初的三项指标，资产规模、杠杆比率和资本回报率。可以看到，第四、七、八次事件全部是跨年的事件。基于此，将当年的年初数据进行简单平均。表5给出了描述性统计量。
接下来建立一个实证模型，估计的模型为：
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