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kruskal-wallis检验考察周内效应的存在性，并利用mann-whitney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。
cross(1973)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。french(1980)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－baugh(1984)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westerfield(1985)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bousguet(1990)以及barone (1990)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)。wwW.11665.cOM
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rui(2001)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
2.1 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。
2.2 收益率的确定
收益率的计算采用rt=p
t-p
t-1/p
t-1 计算，其中，p
t为第t天的指数，r
t为第t天的指数收益率
2.3 数据来源
样本选择2006.01.09~2006.12.29一共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
3.1 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。
3.2 周内效应存在性的检验－多样本kruskal-wallis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。
3.3 考查周内效应模式－mann-whitney检验
利用mann-whitney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
4.1 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。
4.2 周内效应存在性的检验
利用kruskal-wallis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0.05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0.1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。
4.3 周内效应模型检验
利用mann-whitney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0.114 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0.0137,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2006.01.09~2006.12.29,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。
