中国股票市场的“周内效应”.doc

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中国股票市场的“周内效应”

中国股票市场的“周内效应”????一、引言Thomas Kuhn(1970)指出,经济导象是一种与经济范例不相一致的结果。经济学与其它社会科学最大的区别在于绝大多数经济行为可以通过某些假设,如经济活动中的各主体具有稳定的、清楚定义的效用涵数并各自作出理性选择,得到很好的解释。如果一种实证结果很难得到合理的解释或者需要一些难以置信的假设才能得以解释,那么它就是异象。自第一篇研究证券市场的“周末效应”的文章,Stock Price:A Problem in Verification,发表在Journal of Business(Fields 1931)以来,对证券市场异象的研究文献越来越多。 ????实证研究证明“周内效率”(注:“周内效应”指证券市场在星期一的平均收益率比一周内其它任何一天的平均收益率要低得多,且在统计上显著为负。有时它也被称为“星期一效应”或“周末效应”。)是绝大多数工业国家股票市场和某些新兴股票市场普遍存在的一种异象。虽然研究证券市场异象的文献很多,但是有关中国股票市场的异象研究的文献却没有。因此,作者就中国股票市场的异象进行研究。作者坚信此研究的重要性如下: ????1.Keim(1988)指出,尽管现有的资产定价模型不能解释异象,但这并不表示异象一定是市场缺乏效率的结果。有证据表明市场机制在此起了一定的作用。中国作为发展中国家,其市场机制与工业发达国家和其他新兴国家具有很大程度的不同。因此,对中国股票市场异象的研究将为市场机制对收益率所起的作用提供重要的信息。此信息对股票交易所和管理部门制定相关政策具有帮助作用。 ????2.中国经济的飞速发展引起了国内外学术界、商界、甚至政界的极大关注,但对中国股票市场的实证研究却很少。 ????3.长期普遍存在的异象也许会为发展更加现实和精确的资产定价模型提供思路。 ????4.一个全球性的资产定价模型必须把在不同市场中共同存在的异象考虑进去。 ????5.使用中国的新数据可避免data snooping(注:Data snooping指使用同样的数据来发现和检验某一假设的个人或集体行为。Data snoop ing现已成为统计学家们关注的焦点,因为它给统计推断带来严重的偏差。避免data snooping的最佳办法就是采用新数据。)。 ????通过实证研究,作者发现中国股票市场并不存在绝大多数工业国家股票市场和其他新兴股票市场所普遍具有的“星期一效应”。但是,用于度量股票收益率波动性的标准差却在星期一最大。 ????较多的证据显示上海股票市场存在日平均收益率显著为负的“星期二效应”和显著为正的“星期五效应”。较弱的证据显示深圳股票市场存在日平均收益率显著为负的“星期二效应”和显著为正的“星期五效应”。 ????本文的结构安排如下:第二部分是文献回顾,第三部分介绍所使用的数据和分析方法,第四部分报告实证研究结果,第五部分简要讨论此研究对市场有效的含义,最后一部分为结束语。 ????二、文献回顾Cross(1973)对1953年至1970年期间标准普尔500指数的日收益率进行了研究。他发现在此期间标准普尔500指数在星期五上涨的概率为62%,而在星期一上涨的概率仅为39.5%。星期五的平均收益率为0.12%,而同一时期星期一的平均收益率却为-0.18%。继Cross之后,French(1980),Keim和Stambaugh(1984),以及Lakonishok和Smidt(1988)等都对美国证券市场的日收益率进行了研究,并且得出与Cross一致的结论:星期一的平均收益率比一周内其他任何一天的平均收益率要低得多,且在统计上显著为负。 ????Gibbons和Hess(1981)提出并验证了几种可能解释“星期一效应”的假设,其中最有理的似乎是“结算周期”假设。根据这一假设,由于绝大多数交易都是在交易发生后的几个工作日后才结算,所以如果结算周期不是五的倍数,那么就有可能导致“周内效应”。举例来说,如果结算周期为四个工作日,那么在星期一发生的交易将在四天后结算,而在星期二至星期五发生的交易将在六天后结算。在星期二至星期五发生交易的买方将比在星期一发生交易的买方多得两天的利息,而卖方则多损失两天的利息。这种不对称性就将导致“周内效应”。遗憾的是,正如他们自己在文章中所说,“结算周期”并不是一个完美的解释。 ????在Cross和French的研究工作中,星期一的收益率都是用星期一的收盘价与星期五的收盘价之差来计算的。这就留下一个问题,星期一的股票价格下跌究竟是发生在星期一开盘到收盘这段时间,还是发生在星期五收盘到星期一开盘这段时间。Rogalski(1984)对此进行了研究。他发现股票价格在星期一开盘到收盘这段时间是上涨的,显著为负的收益率全部发生在星期五收盘到星期一开盘这段

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