第 19 卷第 3 期
系 统 工 程 学 报
Vol. 19 No. 3
2004 年 6 月
JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING
Jun. 2004
短 文
中国股票市场日周效应的规律性研究
①
王建伟1 , 芮 萌2 , 陈工孟3
( 11 西安交通大学管理学院 , 陕西 西安 518049 ; 21 香港中文大学商学院 , 中国香港 ;
31 香港理工大学会计与金融学院 , 中国香港)
摘要 : 对我国股票市场的日周效应进行研究发现 ,自 1995 年 1 月 1 日以后沪 、
深 A 股和深市 B 股市场存在着
显著的正周五效应 . 实证结果表明 ,存在于中国证券市场上的正周五效应可以通过结算过程假设和半月效应
假设进行解释 . 同时研究发现中国深市 B 股市场的日周效应可能源自于国外市场的溢出效应 . 当不考虑交易
成本的情况下 ,在中国沪 、
深 A 股市场上存在着利用日周效应交易策略进行套利的机会 .
关键词 : 日周效应影响 ; 中国股票市场 ; 溢出效应
中图分类号 : F830. 9 文献标识码 : A 文章编号 :1000 - 5781 (2004) 04 - 0312 - 05
The day- of- the- week effect in stock markets of China
WANG Jian2 wei1 , RUI Meng2 , CHEN Gong2meng3
( 1. College of Management , Xi ’
an Jiaotong University , Xi ’
an 518049 , China ;
2. Faculty of Business Administration , The Chinese University of Hong Kong , Hong Kong , China ;
3. School of Accounting and Finance , The Hong Kong Polytechnic University , Hong Kong , China)
Abstract : This paper examines the day-of-the-week effect in the stock markets of China. We find posi2
tive returns of Shanghai A- share and Shenzhen A- and B- share stocks on Friday after January 1 , 1995.
The finding of positive returns on Friday can be explained by the settlement procedure hypothesis and the
semi-monthly effect . The finding suggests that this day-of-the-week regularity in Shenzhen B- share market
may be due to the spillover from overseas. When transaction costs are not taken into account , the proba2
bility that arbitrage profits are available from the day-of-the-week trading strategies in Shanghai and Shen2
zhen A- share markets is existential .
Key words : the day-of-the-week effect ; China’s stock markets ; spillover
0 引 言
显著的负的平均收益 . 在英国 、
加拿大等其它国家
的股票市场中也存在相似的日周效应 . 而 Hawawi2
近年来 ,大量实证研究证实 ,股票市场的证券
收益率存在着非预期的或异常的周期性规律 . 这
种周期性的规律与每日交易时刻[1 ] 、
每周交易时
[2 ]
间、
每月交易时间 和年份的交替有关 [3 ] . 如文献
[4 ] 对美国股票市场指数研究发现在星期一存在
ni 和 Keim[5 ] 则发现在太平洋周边国家 , 如日本 、
韩国 、
新加坡在星期二的收益明显为负 ,有时星期
一的收益也会同时为负 .
根据市场有效性 , 证券市场中每个交易日都
是等同的 ,应有相同的平均收益 . 但日周效应的存
① 收稿日期 : 2002 - 08 - 15 ; 修订日期 : 2004 - 02 - 09.
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第 3 期 王建伟等 : 中国股票市场日周效应的规律性研究
在违背了市场有效性的假设以及金融市场中不存
在套利机会的假设 . 那么这种日周效应是一种偶
然现象吗 ? 存在于美国和其它国家股票市场中的
日周效应在诸如中国等新兴股票市场中是否也存
在 ? 如果存在的话 , 是什么原因导致了这种效应
的产生 ?
1 文献回顾
自 Cross [6 ] ( 1973 ) 最早观察到在一周的各交
易日内有不同的收益以来 , 对日周效应的研究日
益增多 . 人们提出了多种假说以解释日周效应 ,主
要有 :1) 结算过程假设 ;2) 度量误差假设 ;3) 与其
它周期性叠加假设 ;4) 溢出假设 .
文献 [ 7 ] 提出结算过程假设以解释日周效应 .
结算过程假设认为 , 由于股票交易与结算之间存
在延迟 ( 如在美国存在 8 d 的延迟 , 包括结算的 5
个工作日 , 周末 2 d 和 1 个票据交换日 ) , 如果购
买者在非周五的工作日购买了股票 , 那他在 8 d
后将资金转变成股票 . 然而 , 如果在星期五购买 ,
则直到 2 周后的星期一才将资金转变成股票 , 这
其中有 10 d 时间 . 考虑到 2 d 资金的利息 ,购买者
在周五买股票的均衡期望收益率应该比其它交易
日高 ,而星期一的收益则应低于平均收益 .
度量误差假说认为 , 如果星期一的低收益部
分归结于星期五价格的正向误差 , 这将使星期一
的收益低于平均收益 . Rogalski [8 ] 检验了该假说 ,
他将星期五到星期一收盘的收益分解为星期五收
盘到星期一开盘收益和星期一开盘到星期一收盘
收益 2 个组成部分 . 他认为所有的平均负的星期
一效应都包含在星期五收盘到星期一开盘的平均
收益中 .
文献 [9 ] 提出多种周期性叠加假说 . 他们证实
日周效应主要产生在一个月的最后两周 . Rogals2
ki [8 ]则发现星期一效应与一月效应相关 . 他将收益
划分为一月收益和其它月份的收益 ,发现星期一效
应在一月份平均为正 ,而在其它月份平均为负 .
溢出假说是指日周模式与时区有关 ,美国市场
的日周模式将对太平洋周边国家产生影响. 也就是
说 ,在日本和其它太平洋周边国家星期二的收益会
①
—
反映影响纽约星期一的股票收益的相同的信息.
2 研究方法
本文利用 1995 - 01 - 01 —2002 - 12 - 31 的每
日开盘和收盘价格对沪市 A 股 、
B 股和深市 A
股、
B 股的加权指数进行研究 . 数据来自于香港理
工大学中国会计与金融研究中心与深圳市国泰安
信息技术有限公司合作开发的中国股票市场研究
数据库 ( CSMAR) .
1) 中国股市周交易日效应是否存在的检验
为检验中国是否存在日周交易规律 , 本文将
检验零假设“一周内每一个交易日的收益相等”.
标准的虚拟变量回归式估计为
5
rt =
∑α D
k
kt
+ εt
( 1)
k =1
其中 , rt 为在日期 t 的收益 , Dkt = k 日的周期虚拟
变量 ( 表示该周内的某一天) , k = 1 , 2 , …, 5 , 即星
期一到星期五 . 截距α1 到α5 分别代表从星期一到
星期五的平均收益 . 如果一周内每天收益相近 , 可
估计 F - 统计值以检验星期五的平均收益是否等
同于一周的平均收益 .
2) 周五效应以及度量误差假设的检验
本文通过下面的模型对星期五的日周效应进
行研究
rt = β0 + β1DOW t + εt
( 2)
其中 , DOW t 是虚拟变量 , 如果 t 为星期 五 , 则
DOW = 1 . 零假设即β1 = 0 , 也就是说星期五的平
均收益和整个一周的平均收益之间的差异为 0 .
在这个模型中 , 本文将利用收盘价到收盘价的收
益分解为收盘价到开盘价和开盘价到收盘价两部
分分别对周五效应进行检验 , 以考察度量误差是
否为周五效应产生的原因 .
3) 周期性叠加假设的检验
1°半月效应与周五效应的控制
为了精确检验在控制了由文献 [ 9 ] 所检验的
月效应之后 , 日周效应是否依然存在 , 估计了以下
回归方程 ①
rt = β0 + β1LHM t + β2DOW t +
β3LHM t ・DOW t + εt
误差采用 IGARCH 模型 .
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( 3A)
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—
系 统 工 程 学 报 第 19 卷
ε| (εt - 1 ,εt - 2 , …) ～ t
rt = β1 + β2DOW t + β3 HKt +
ht = α0 + α1εt - 1 + α2 ht - 1 ,α1 + α2 = 1
β4US t - 1 + εt
2
其中 ,LHM 是后半月变量 , 当收益日为后半月 , 其
值为 1 ; DOW 是星期五变量 , 收益日为星期五 , 值
为 1 ;LHM ・DOW 是后半月星期五变量 , 当为一个
月后半月的星期五时 , 值为 1 .
2°一月效应与周五效应的控制
为了精确检验在控制了一月效应和一月星期
五效应后 , 周交易效应是否依然存在 , 估计了下面
的回归式
rt = β0 + β1JAN t + β2DOW t +
β3JAN t ・DOW t + εt
( 3B)
其中 ,JAN 是一月变量 , 当收益日在一月时 , 值为
1 ; DOW 是星期五变量 , 当收益日是星期五时 , 值
为 1 ; 收益日为一月的星期五时 ,JAN ・DOW 值为
1 . 误差项同样采用模型 ( 3A) 的 IGARCH 模型 .
4) 溢出假设的检验
本文将检验中国股市对香港和美国股市变化
[ 10 ]
的依赖性 . Copeland 等人
的研究发现 , 同时开
市的交易所之间存在着较强的同期相关关系 , 而
美国市场超前于欧洲及太平洋市场 1 d . 这一结果
表明信息首先是从美国传播到欧洲和亚洲的 . 因
此 , 本文利用 t - 1 天的道琼斯指数收益和下一天
即 t 日的恒生指数及 t 日的中国股指收益来检验
溢出假设 , 模型为
( 4)
其中 , DOW 是虚拟变量 , 当 t 为星期五时其值为
1 , HKt 是第 t 天的恒生指数收益 , US t - 1 是第 t - 1
天的道琼斯工业指数的收益 . 误差项同样采用模
型 ( 3A) 的 IGARCH 模型 .
3 实证结果
表 1 是对模型 (1) 的统计结果. 表中数据分别为
每日收益的均值 , t - 统计值 ,正值率和观测值. 收益
的计算使用的是收盘到收盘的价格. 1995 年以后在
中国沪、
深 A 股市场和深市 B 股市场均观测到了显
著的正的星期五参数估计值 , 同时沪市 B 股周五的
收益均值为正值且高于其他 4 个交易日 , 但不显著.
沪市 A 股、
B 股和深市 A 股、
B 股的 F - 统计值分别
为 2. 388 , 0. 533 , 2. 333 和 1. 772 ,即沪深 A 股两种指数
拒绝各交易日收益相等的零假设. 这与交割程序假
说相一致. A 股的交割期是 T + 1 ,投资者可以在星期
四收盘前购买股票而在星期五收盘前将它卖掉 , 以
挣得星期五的收益. 付款买股票的 3 d 以后收到卖股
票所得的现金. 相反地 , 在一周的其它天购买股票 ,
付款购买股票 1 d 以后就可以收到卖股票所得的现
金 , 为了补偿这一隐含的利息 ,A 股在星期五的期望
收益比一周的其它交易日要高.
表 1 中国股市的周交易日效应的检验 ( 1995 —2002)
星期一
沪市 A 股
均值 / %
t - 值
正值率 / %
沪市 B 股
均值 / %
t - 值
正值率 / %
深市 A 股
均值 / %
t - 值
正值率 / %
深市 B 股
均值 / %
t - 值
正值率 / %
星期二
星期三
星期四
星期五
2 . 388 3
( 1942 —
——观测值个数)
0 . 069
0 . 602
49 . 6
( 1935)
0 . 061
0 . 42
48 . 4
( 1935)
0 . 112
0 . 96
52 . 9
( 1874)
0 . 157
0 . 95
47 . 3
F - 统计 - 0 . 134
- 1 . 359
52 . 6
0 . 177
1 . 871 3
52 . 7
- 0 . 087
- 0 . 71
46 . 9
0 . 122
1 . 01
46 . 5
- 0 . 112
- 1 . 05
53 . 2
0 . 203
2 . 10 3
54 . 1
- 0 . 137
- 1 . 00
45 . 9
- 0 . 034
- 0 . 26
45 . 7
3 3
3
- 0 . 070
- 0 . 554
46 . 8
3
0 . 257
2 . 790 3
54 . 8
0 . 084
0 . 67
49 . 2
0 . 149
1 . 32
51 . 8
0 . 533
- 0 . 082
- 0 . 64
45 . 9
0 . 261
2 . 65 3
57 . 8
2 . 333 3
0 . 182
1 . 32
47 . 1
0 . 335
2 . 55 3
54 . 0
3 3
1 . 772
3
注 : 3 显著性水平为 0. 01 ; 3 3 显著性水平为 0. 05 ; 3 3 3 显著性水平为 0. 10 .
模型 ( 2) 用于估算星期五效应 , 表 2 中 2 ～ 4
列给出用收盘到收盘价计算的收益检验结果 . 很
显然 , 从β1 的 T 统计的检验结果来看 , 1995 年 1 月
1 日以后在除沪市 B 股外的其他 3 个股票市场上
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第 3 期 王建伟等 : 中国股票市场日周效应的规律性研究
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存在着普遍的 、
较强的星期五效应 . 按照文献 [ 8 ]
的方法 , 本文利用收盘和开盘数据将每日收盘收
益数据分解为交易日和非交易日收益 .
表 2 中 5 ～ 7 列给出了收盘到开盘价的分解
结果 ,表 2 的 8 ～ 10 列给出了开盘到收盘价的分
易日收益等同这一零假设不成立 . 虽然在收盘到
开盘计算收益的子区间内沪 、
深 A 股市场都拒绝
了平均一夜的收益在一周内相同的零假设 , 但 β1
解结果 . 正如表 1 所示 ,在用开盘到收盘计算收益
的子区间内除沪市 B 股外的其他 3 个股票市场星
期五的平均值收益都是显著为正 , 一周内平均交
中 . 这个结果表明 , 星期五效应不被包含在星期四
收盘到星期五开盘的平均收益中 , 度量误差假设
不能解释中国证券市场的正周五效应 .
的系数均为负数 , 因此星期五正效应仍然包含在
开盘到收盘的收益中 , 而不是在收盘到开盘收益
表 2 周五效应的度量误差假设的检验 ( 模型 ( 2) )
用收盘到收盘价计算收益
沪市
A股
沪市
B股
深市
A股
深市
B股
β0
β1
0 . 000
( 0 . 189)
0 . 000
( 0 . 710)
0 . 000
( 0 . 542)
0 . 000
( 0 . 585)
0 . 002
( 2 . 079) 3 3
0 . 001
( 0 . 740)
0 . 002
( 1 . 880) 3 3 3
0 . 003
( 1 . 867) 3 3 3
用收盘到开盘价计算收益
F - 统计
4 . 323 3
3
0 . 548
3 . 354 3
3 . 484 3
3
3 3
β0
0 . 001
( 3 . 367)
0 . 000
( 1 . 678) 3
0 . 000
( 1 . 771) 3
0 . 001
( 3 . 787)
β1
3
3 3
3 3
3
- 0 . 001
( - 1 . 755) 3 3 3
0 . 000
( 0 . 227)
- 0 . 001
( - 2 . 108) 3 3
0 . 000
( - 0 . 061)
用开盘到收盘价计算收益
F - 统计
3 . 079 3
3 3
0 . 052
4 . 442 3
3
0 . 004
β0
β1
- 0 . 001
( - 1 . 870) 3 3 3
0 . 000
( 0 . 373)
0 . 000
( - 0 . 296)
- 0 . 001
( - 0 . 958)
0 . 004
( 3 . 598) 3
0 . 001
( 0 . 484)
0 . 004
( 3 . 278) 3
0 . 003
( 1 . 847) 333
F - 统计
12 . 949 3
0 . 234
10 . 748 3
3 . 412 3 3 3
注 : t - 统计值在圆括弧里 ; 3 显著性水平为 0 . 01 ; 3 3 显著性水平为 0. 05 ; 3 3 3 显著性水平为 0. 10 .
模型 (3A) 检验在控制了由文献[9 ] 检验的月效
应后 ,日周效应是否依然存在. 表 3 中模型 (3A) 的回
归结果表明 , 下半月变量的系数沪、
深 A 股市场为
正 ,沪、
深 B 股市场为负 ,但在传统的显著性水平上
均不显著. 这表明中国股市上半月的股票收益与下
半月的股票收益没有统计差异. 另外 ,4 个市场的星
期五变量的系数都不显著为正 ,这个结果显示在控
制了半月效应后 ,星期五的股票收益不比其它 4 d 的
收益显著地高 ; 半月效应假设可以解释在中国证券
市场上观测到的正周五效应.
表 3 周期性叠加假设的检验结果
模型 ( 3A) 半月效应与周五效应的检验结果
β0
β1
β2
β3
α0
α1
0 . 000
( 0 . 688)
- 0 . 001
( - 2 . 238) 3
0 . 000
( 0 . 492)
- 0 . 001
( - 1 . 777) 3 3 3
- 0 . 000
( - 0 . 637)
0 . 001
( 1 . 624)
- 0 . 000
( - 0 . 875)
0 . 001
( 1 . 601)
0 . 001
( 0 . 813)
0 . 001
( 0 . 705)
0 . 001
( 0 . 649)
0 . 001
( 0 . 730)
0 . 001
0 . 805
- 0 . 001
( - 0 . 439)
0 . 002
( 1 . 492)
- 0 . 000
( - 0 . 131)
0 . 000
( 4 . 179) 3
0 . 000
( 20 . 969) 3
0 . 000
( 4 . 917) 3
0 . 000
( 30 . 779) 3
0 . 217
( 8 . 974) 3
1 . 000
( 61 . 466) 3
0 . 229
( 10 . 043) 3
1 . 000
( 25 . 569) 3
模型 ( 3B) 一月效应与周五效应的检验结果
β0
β1
沪市 A 股
0 . 000
0 . 001
t - 值
0 . 204
0 . 458
沪市 B 股
- 0 . 001
- 0 . 002
t - 值
- 1 . 016
1 . 742 3 3 3
深市 A 股
- 0 . 000
0 . 000
t - 值
- 0 . 229
0 . 281
深市 B 股
0 . 001
- 0 . 004
t - 值
1 . 461
- 2 . 521 3 3
β2
β3
α0
α1
V
0 . 001
1 . 936 3 3
0 . 001
1 . 447
0 . 002
2 . 341 3 3
0 . 002
2 . 734 3
0 . 000
0 . 131
- 0 . 001
- 0 . 482
0 . 001
0 . 373
0 . 004
1 . 435 3
0 . 000
4 . 186 3
0 . 000
7 . 602 3
0 . 000
4 . 925 3
0 . 000
23 . 860 3
0 . 218
8 . 971 3
0 . 999
33 . 275 3
0 . 281
10 . 040 3
1 . 000
22 . 755 3
3 . 549
15 . 639 3
2 . 437
40 . 223 3
4 . 378
15 . 052 3
231 . 801
48 . 441 3
沪市 A 股
t - 值
沪市 B 股
t - 值
深市 A 股
t - 值
深市 B 股
t - 值
LR
V
3 . 561
( 15 . 564)
531592
( 59 . 246)
4 . 387
( 15 . 029)
17 . 520
( 29 . 387)
3
3
3
3
5 305
4 537
5 222
3 656
LR
5 305
4 630
5 221
3 495
注 : t - 统计值在圆括弧里 ; 3 显著性水平为 0 . 01 ; 3 3 显著性水平为 0. 05 ; 3 3 3 显著性水平为 0. 10 .
为了明确检验在控制了一月效应和一月星
期五效应后 , 周交易日效应是否依然存在 , 本文利
用模型 ( 3B) 来进行检验 . 表 3 中模型 ( 3B) 的结果
表明 ,除深市 B 股外的其他市场一月变量系数统
计上均不显著 , 这一结果显示中国股票市场除深
市 B 股外的一月股票收益与其它月的收益并没有
统计上的差异 . 从 β3 系数可看出 , 沪 、
深 A 股和深
圳 B 股的系数依然显著为正 , 这表明在控制了一
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系 统 工 程 学 报 第 19 卷
月效应后 , 先前观测到存在着日周效应 3 个市场
的星期五股票收益仍旧比一周内的其它 4 个交易
日高 ,一月效应假设在中国证券市场上不成立 .
本文利用模型 (4) 对溢出假设进行检验估计
( 见表 4) , 由表 4 的结果发现 , 在考虑了溢出效应
先前观测到的深市 B 股正周五效应消失 , 同时观测
到在沪、
深 B 股市场上 ,β3 和β4 均显著为正 . 这表明
中国沪、
深 A 股市场独立于国际市场 , 但沪、
深B 股
市场同国际市场间存在着较强的相关性 , 即溢出假
设不能解释沪深 A 股市场上存在的正周五效应 , 但
后 , 沪、
深 A 股市场星期五的收益依然显著为正 , 但
可解释深市 B 股市场的正周五效应 .
表 4 溢出假设检验结果 ( 模型 ( 4) )
β1
沪市 A 股
t - 值
沪市 B 股
t - 值
深市 A 股
t - 值
深市 B 股
t - 值
0 . 000
0 . 248
-
0 . 001
2 . 793 3
0 . 000
0 . 251
0 . 001
2 . 101 3
3
β2
β3
β4
α0
α1
0 . 001
1 . 991 3
0 . 001
1 . 494
0 . 002
2 . 449 3
0 . 001
0 . 709
0 . 022
1 . 378
0 . 252
11 . 189 3
0 . 023
1 . 399
0 . 193
9 . 472 3
0 . 028
1 . 011
0 . 095
2 . 734 3
0 . 042
1 . 475
0 . 100 4
2 . 433 3 3
0 . 000
4 . 167 3
0 . 001
6 . 396 3
0 . 000
4 . 921 3
0 . 000
3 . 369 3
0 . 217
8 . 932 3
0 . 999
88 . 231 3
0 . 282
10 . 007 3
1 . 000
11 . 350 3
3
3
V
3 . 563
15 . 496 3
2 . 314
46 . 566 3
4 . 388
15 . 051 3
20 . 830
40 . 283 3
LR
5 307
4 667
5 224
3 571
注 : t - 统计值在圆括弧里 ; 3 显著性水平为 0 . 01 ; 3 3 显著性水平为 0. 05 ; 3 3 3 显著性水平为 0. 10 .
4 结论
够部分解释在中国市场上观测到的正周五效应 .
同时发现 ,在考虑了其它国家的溢出效应后 ,深市
B 股市场上的星期五收益的异常现象消失了 , 但
对我国股票市场的日周效应进行研究发现 ,
1995 年 1 月 1 日以后 , 沪 、
深 A 股和深市 B 股市
场存在着显著的正周五效应 . 通过对 ( 1) 结算过程
假设 ; ( 2) 度量误差假设 ; ( 3) 与其它周期性叠加假
设 ; ( 4) 溢出假设的检验的结果表明 , 结算过程假
沪、
深 A 股市场的正周五效应依然存在 , 这个发
现表明中国 B 股市场的日周效应可能源自于国
外市场的溢出效应 . 当不考虑交易成本的情况下 ,
在中国沪深 A 股市场上存在着利用日周效应交
易策略进行套利的机会 . 这些结论显然与中国证
设和与其它周期性叠加假设中的半月效应假设能
券市场为非有效市场的现实相一致 .
参考文献 :
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作者简介 :
王建伟 (1963 —) ,男 , 河南陕县人 ,博士生 ,高级工程师 ,研究方向 : 金融工程 ;
芮 萌 (1967 —) ,男 ,上海人 ,博士 ,教授 ,研究方向 : 金融 ;
陈工孟 (1964 —) ,男 ,浙江温州人 ,博士 ,教授 ,研究方向 : 金融 .
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