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股市周內效應再檢驗論文
摘 要：周內效應是股票市場特有的現象。根據近一年波動較大的股票行情，對數據收益率計算描述性統計量，利用Kruskal-Wallis檢驗考察周內效應的存在性，并利用Mann-Whitney檢驗收益率周內效應的模式，作出對周內效應的分析。
關鍵詞：周內效應;非參數檢驗
1 問題的提出
股票市場的周內效應也稱星期效應，指股票市場中一周內各交易日收益率、風險率存在的差異。通常，如果股票市場一周內的某一天或者某幾天的收益率明顯高于(或低于)其他交易日，或者收益波動性明顯異于其他交易日，則說明該股票市場具有周內效應。
Cross(1973)在對1953年到1970年期間標準普爾500指數的研究中，發現星期五的平均收益最高，而星期一最低。French(1980)發現在1953到1977期間標準普爾500指數存在同樣的現象。Deim和Stam-baugh(1984)用更長時期的數據進一步證實了他們的結果。此后，研究者又用除美國以外的其他國家的數據對這一異象進行了驗證。如Jaff和Westerfield(1985)對四個工業國家股票市場的“周內效應”進行了研究。研究結果顯示英國和加拿大市場與美國市場相似，最低日平均收益率發生在星期一。而在日本和澳大利亞，最低的日平均收益率發生在星期二。Solnik和Bousguet(1990)以及Barone (1990)分別發現巴黎證券交易所和意大利股票市場最低的收益也同樣存在“周內效應”(Connel，1985)。
奉立城(2000)較為系統地研究了中國股票市場的“周內效應”，他對中國股票市場1992到1998年的日平均收益進行“周內效應”的實證分析，并發現滬市有顯著為正的“星期五效應”及顯著為負的“星期二效應”，并由此認為上海股市比深圳股市更沒有效率。Chen，Kwok和Rui(2001)的研究證實中國股票市場在1995年1月1日后存在負的“星期二效應”。
2 模型的假設
2.1 股票指數的選擇
現階段股票的綜合指數眾多，本文選擇上證180指數。該指數在編制方法的科學性、成分選擇的代表性和成分的公開性上有所突破，同時也恢復和提升了成分指數的市場代表性，從而能更全面地反映股價的走勢。
2.2 收益率的確定
收益率的計算采用R璽=pt-pt-1/pt-1
計算，其中，Pt為第t天的指數，Rt為第t天的指數收益率
2.3 數據來源
樣本選擇2006.01.09~2006.12.29一共47個星期的上證180指數收益率，數據來源為搜狐財經網。
3 研究步驟與方法
3.1 收益率分布狀況分析
計算收益率序列的均值和標準差，對其進行簡單的描述性統計分析。
3.2 周內效應存在性的檢驗-多樣本Kruskal-Wallis檢驗
利用K-W檢驗對周一到周五的收益率進行檢驗，以確定周一到周五的收益率分布有沒有顯著差異。
3.3 考查周內效應模式-Mann-Whitney檢驗
利用Mann-Whitney檢驗對周一到周五五個總體分別進行成對檢驗，探測周內效應模式。
4 實證分析
4.1 基本統計分析
一周無個交易日的描述性統計量如下表：
直觀比較可以看到，周一的收益率均值最大，波動也最大，周四的收益率均值最小，而波動最小的是周二。
4.2 周內效應存在性的檢驗
利用Kruskal-Wallis檢驗股票指數收益率周內效應的存在性，其檢驗結果如下：
由上表可知，P值較大，在0.05的顯著性水平下，不能拒絕周一到周五平均收益率相等的原假設，認為周一到周五的平均收益率不存在顯著的差異。而在0.1的顯著性水平下，認為周一到周五的差異顯著。這一檢驗并不能說明周內效應的存在性，必須進行更進一步的檢驗。
4.3 周內效應模型檢驗
利用Mann-Whitney檢驗分析周內效應的模式，即研究異常收益率存在于一周中的周幾。其檢驗結果如下：
根據以上結果，周一與周二、周三、周四的收益率明顯不同，與周五的P值雖然為0.114 但從整體來看，仍較小。其他各天之間收益率沒有明顯不同。周一與周四的P值最小，為0.0137，說明周一與周四的差異最顯著，而周四與其他各天的收益率并無顯著差異，因此，可以認為滬市存在周一效應。
5 結論
通過以上非參數檢驗，驗證了股市周內效應的存在，但其模式與奉立城驗證的顯著為正的“星期五效應”及顯著為負的“星期二效應”效應模式不同。根據以上驗證結果，股市的周內效應模式為正的周一效應。
這種現象的存在可以從以下幾個方面解釋：
(1)本研究所選樣本為2006.01.09~2006.12.29，與以往不同，今年的股市處于牛市狀態，股票指數一直彪升，投資者看好股市前景對其充滿信心。經過兩天的休盤，導致更多的投資者加入股票市場，導致周一的收益率明顯高于其它各天。
(2)中國的大多數股民屬于跟漲不跟跌的投機者，沒有成熟的投資心理，使得一周內各天的收益率產生顯著差異。
一點啟發：股票市場上引起股市波動的因素很多，特別在時間跨度大的情況下，不可能找到一種固定模式解釋股票的波動，股票周內效應的模式具有時間性，只能粗略解釋和預測近期數據，而并不能解釋遠期數據。
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