证券其它相关论文-股市周内效应再检验.doc证券其它相关论文-股市周内效应再检验.doc

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证券其它相关论文股市周内效应再检验摘要周内效应是股票市场特有的现象。根据近一年波动较大的股票行情,对数据收益率计算描述性统计量,利用KRUSKALWALLIS检验考察周内效应的存在性,并利用MANNWHITNEY检验收益率周内效应的模式,作出对周内效应的分析。关键词周内效应;非参数检验1问题的提出股票市场的周内效应也称星期效应,指股票市场中一周内各交易日收益率、风险率存在的差异。通常,如果股票市场一周内的某一天或者某几天的收益率明显高于(或低于)其他交易日,或者收益波动性明显异于其他交易日,则说明该股票市场具有周内效应。CROSS1973在对1953年到1970年期间标准普尔500指数的研究中,发现星期五的平均收益最高,而星期一最低。FRENCH1980发现在1953到1977期间标准普尔500指数存在同样的现象。DEIM和STAM-BAUGH1984用更长时期的数据进一步证实了他们的结果。此后,研究者又用除美国以外的其他国家的数据对这一异象进行了验证。如JAFF和WESTERFIELD1985对四个工业国家股票市场的“周内效应”进行了研究。研究结果显示英国和加拿大市场与美国市场相似,最低日平均收益率发生在星期一。而在日本和澳大利亚,最低的日平均收益率发生在星期二。SOLNIK和BOUSGUET1990以及BARONE1990分别发现巴黎证券交易所和意大利股票市场最低的收益也同样存在“周内效应”CONNEL,1985。奉立城2000较为系统地研究了中国股票市场的“周内效应”,他对中国股票市场1992到1998年的日平均收益进行“周内效应”的实证分析,并发现沪市有显著为正的“星期五效应”及显著为负的“星期二效应”,并由此认为上海股市比深圳股市更没有效率。CHEN,KWOK和RUI2001的研究证实中国股票市场在1995年1月1日后存在负的“星期二效应”。2模型的假设21股票指数的选择现阶段股票的综合指数众多,本文选择上证180指数。该指数在编制方法的科学性、成分选择的代表性和成分的公开性上有所突破,同时也恢复和提升了成分指数的市场代表性,从而能更全面地反映股价的走势。22收益率的确定收益率的计算采用RTPTPT1/PT1计算,其中,PT为第T天的指数,RT为第T天的指数收益率23数据来源样本选择2006010920061229一共47个星期的上证180指数收益率,数据来源为搜狐财经网。3研究步骤与方法31收益率分布状况分析计算收益率序列的均值和标准差,对其进行简单的描述性统计分析。32周内效应存在性的检验-多样本KRUSKALWALLIS检验利用K-W检验对周一到周五的收益率进行检验,以确定周一到周五的收益率分布有没有显著差异。33考查周内效应模式-MANNWHITNEY检验利用MANNWHITNEY检验对周一到周五五个总体分别进行成对检验,探测周内效应模式。4实证分析41基本统计分析一周无个交易日的描述性统计量如下表直观比较可以看到,周一的收益率均值最大,波动也最大,周四的收益率均值最小,而波动最小的是周二。42周内效应存在性的检验利用KRUSKALWALLIS检验股票指数收益率周内效应的存在性,其检验结果如下由上表可知,P值较大,在005的显著性水平下,不能拒绝周一到周五平均收益率相等的原假设,认为周一到周五的平均收益率不存在显著的差异。而在01的显著性水平下,认为周一到周五的差异显著。这一检验并不能说明周内效应的存在性,必须进行更进一步的检验。43周内效应模型检验利用MANNWHITNEY检验分析周内效应的模式,即研究异常收益率存在于一周中的周几。其检验结果如下03根据以上结果,周一与周二、周三、周四的收益率明显不同,与周五的P值虽然为0114但从整体来看,仍较小。其他各天之间收益率没有明显不同。周一与周四的P值最小,为00137,说明周一与周四的差异最显著,而周四与其他各天的收益率并无显著差异,因此,可以认为沪市存在周一效应。5结论通过以上非参数检验,验证了股市周内效应的存在,但其模式与奉立城验证的显著为正的“星期五效应”及显著为负的“星期二效应”效应模式不同。根据以上验证结果,股市的周内效应模式为正的周一效应。这种现象的存在可以从以下几个方面解释(1)本研究所选样本为2006010920061229,与以往不同,今年的股市处于牛市状态,股票指数一直彪升,投资者看好股市前景对其充满信心。经过两天的休盘,导致更多的投资者加入股票市场,导致周一的收益率明显高于其它各天。(2)中国的大多数股民属于跟涨不跟跌的投机者,没有成熟的投资心理,使得一周内各天的收益率产生显著差异。一点启发股票市场上引起股市波动的因素很多,特别在时间跨度大的情况下,不可能找到一种固定模式解释股票的波动,股票周内效应的模式具有时间性,只能粗略解释和预测近期数据,而并不能解释远期数据。
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