Debido a la no normalidad de los rendimientos de las acciones, las pruebas de rango no paramétricas están ganando aceptación en comparación con las pruebas paramétricas en estudios de eventos de economía financiera. En las pruebas de rango, los rendimientos anormales acumulativos (CAR) de múltiples días de los activos financieros son reemplazados por rangos acumulados. Este artículo propone modificaciones a los enfoques existentes para mejorar la robustez ante la correlación transversal de los rendimientos que surge de la superposición de ventanas de eventos en el tiempo calendario. Las simulaciones muestran que la prueba de rango propuesta está bien especificada para probar los CAR y es robusta tanto ante ventanas de eventos completamente superpuestas como parcialmente superpuestas.