事件研究(EventStudy)+方法与应用(吴荷青)资料
事件研究法的定义
事件研究法的定义事件研究法是一种利用历史数据来分析事件对某个特定变量（通常是股票价格、交易量等）影响的方法。
它通过比较事件前后的变化，来研究事件对该变量的影响程度和持续时间。
事件研究法广泛应用于金融领域，特别是股票市场，用于评估特定事件对股票价格的影响。
事件研究法的基本原理是通过建立一个事件窗口，将事件发生前后的数据进行对比分析。
首先，选择一个事件，例如公司发布重要公告、政府宣布政策调整等。
然后，在事件发生前后的一段时间内，收集相关数据，比如股票价格、交易量等。
接下来，通过统计分析方法来评估事件对这些数据的影响。
在进行事件研究时，需要考虑一些重要因素。
首先是事件窗口的选择，即事件发生前后收集数据的时间段。
事件窗口的长度应该根据具体情况来确定，一般来说，应该足够长以包含事件的影响期。
其次是控制组的选择，用于与事件组进行对比分析。
控制组应该是与事件组具有相似特征的样本，以消除其他因素对结果的影响。
最后，还需要考虑其他可能的影响因素，例如市场整体变化、其他重要事件等，以确保研究结果的准确性。
事件研究法的优点是可以精确地分析事件对特定变量的影响。
通过对事件发生前后的数据进行对比分析，可以排除其他因素的干扰，更准确地评估事件的影响。
此外，事件研究法还可以用于预测未来事件对特定变量的影响，对投资决策具有指导作用。
然而，事件研究法也存在一些局限性。
首先，事件研究法只能对特定事件进行研究，不适用于多个事件同时发生的情况。
其次，事件研究法对数据的要求较高，需要大量的历史数据来支持研究。
此外，事件研究法还可能受到事件选择偏差的影响，即选择某些事件而忽略其他重要事件，从而影响研究结果的准确性。
事件研究法是一种重要的研究方法，可用于评估特定事件对某个变量的影响。
通过对事件发生前后的数据进行对比分析，可以准确地评估事件的影响程度和持续时间。
然而，事件研究法也存在一些局限性，需要注意数据选择和其他可能的影响因素，以确保研究结果的准确性。
事件研究法
2.选取样本
选取与事件有关的样本，剔除事件窗口内有其他重要 影响事件的样本
1）计算个股各期异常回报
2）计算样本股各期平均异常回报 3）计算窗口期内的累积异常回报
CAR[t1,t 2]
1 N AARt ARit N i 1
1 t t 2 N 1 N t t 2 AARt ARit ARit N t t1 i 1 N i 1 t t1 t t 1
t t 2
计算结果一般绘图，以便直观观察规律和特点
5.假说检验
统计检验
检验CAR与0的差异是否显著。 如果检验结果显著，则说明该事件对股价影响显著， 否则，说明该事件对公司股价影响并不显著，或者 说影响没有通过证券市场反映出来。
卡方检验 多元回归分析
6.解释和结论
解释图示的意义 结合所提出的假说分析 结论和建议 事件研究法失效的原因： 证券市场非有效市场； 公告的信息与公司价值无关 事件信息已经被完全预期； 存在内幕交易； 难以精确识别事件日期
第二 ,虽然实际上“盈利信息公布的有效时间”一般为 “信息公布之日至前 1或 2天”,但结果显示在年度盈 利信息公布 3天前或 5天前 , A组的 CAR就开始急剧下 跌 ,而 B组的CAR开始快速上升。 这表明普通投资者在“盈利信息公布的有效时间”之 前图C (CAR(A)—;CAR(B)…)就已知公司的盈亏状况, 也表明投资者在得知公司盈利信息后,才根据其盈利状 况进行正确交易。
事件研究法课件
2
CARi (1, 2 ) ARit t 1
1 n
AR = N i1 AR i
Var(AR )
1 N2
n
2 i
i 1
2
CAR(1, 2 ) AR
1
界定事件
界定估计
确定
预期
异常
异常
统计
机理
及事件期间 期间和后事件期间 分析单位 正常收益计算 收益计算 收益累计 检验
解释
统计检验
2.构造统计量
2 i
定均值收益模型也许是一种最简单的期望收益模型，但往往能得出与
复杂模型相近的估计结果。
（2）市场模型
该模型在事件研究法中应用最为广泛，假设市场上个股价波动符合联
合正态分布，且具有叠加性质。
Rit =i i Rmt it
E(
it
)
0,Var(it
)
2 i
式中，R it 为t期间第i支股票的收益，R mt 为t期间市场收益
事件发生的日期（时 刻）自然应该包括在 事件窗之内，通常事 件期间要比发生日期 宽广一些，包括事件 发生的前后的一段时 间。
研究步
骤
界定事件及事 界定估计
确定
预期
异常
件期间 期间和后事件期间 分析单位 正常收益计算 收益计算
异常 收益累计
统计 检验
机理 解释
界定估计期间还和后事件期间
估计期间要比事件期间长，如波默尔（E.Boehmer）等采用的估计期间为
研究步骤
应用示例
一般步骤
1.界定事件 及事件期间
2.界定估计 期间和后事
件期间
8.机理解释 7.统计检验
事件研究方法 一般步骤
事件研究法算法的研究与设计
事件研究法算法的研究与设计事件研究法算法的研究与设计摘要: 事件研究法是一种广泛应用于金融领域的研究方法，通过对特定事件对股票市场的影响进行定量分析，帮助投资者更好地理解市场行为。
本文将介绍事件研究法算法的研究与设计过程，包括数据准备、事件定义、事件窗口和控制组的构建、统计分析方法等方面的内容，旨在为读者提供对事件研究法的全面理解和操作指导。
一、引言事件研究法（Event Study）是一种研究特定事件对股票市场价格和交易量影响的统计方法，可以用于评估事件对市场的影响程度以及市场对事件的反应速度。
事件研究法广泛应用于金融领域，如评估公司发布利好或利空消息后市场的反应，分析政治、经济或自然事件对股票市场的影响等。
本文将介绍事件研究法算法的研究与设计过程，帮助读者在实际操作时能够充分理解和应用该方法。
二、数据准备事件研究法的成功与否很大程度上取决于数据的质量和可靠性。
在进行事件研究之前，需要收集和整理相关的数据，如股票价格、交易量、市场指数、宏观经济数据等。
其中，股票价格和交易量是事件研究的核心数据，可以通过金融数据库或自行获取。
市场指数是用来作为市场整体行为的参考，而宏观经济数据可以用来控制其他因素对事件影响的影响。
三、事件定义事件定义是事件研究法的基础，它决定了我们研究的是一个什么样的事件。
一个事件应具备以下特点：1）明确的开始和结束时间；2）与公司/市场有关的特定信息或行为；3）对市场具有可观察的影响。
事件的定义需要是明确的、可重复的和客观的，通常需要考虑市场的特征和一些主观判断的因素。
四、事件窗口和控制组的构建事件窗口是用来确定事件对市场影响的时间范围，主要包括前事件窗口和事件窗口。
前事件窗口用来评估事件开始前的市场行为，通常为事件窗口的一段时间，主要用来控制其他因素对事件影响的影响。
事件窗口是研究事件发生后的市场反应，通常选择一段短期时间。
控制组则是用来比较研究组和非研究组的差异，为了保证控制组和研究组的可比性，通常会根据一些特定条件来筛选。
事件研究法(Event Studies 2
事件研究法
事件研究方法通常包括以下七步骤： 1.对事件窗口进行定义 事件研究首要任务是确定所研究的事件， 并且确定要研究事件引起股票价格变化的 时间区段。例如，如果要研究宏观政策事 件对于股票价格变化的影响，首先应该选 取符合要求的宏观经济政策事件，例如重 要法律的颁布；然后确定在信息颁布前后 多长时间中研究股票价格变化。
事件研究法
薛锋和董颖颖等(2004)在对上市公司违规行为分 类的基础上，采用事件研究法对股票信用风险引起 股票价格的异常波动进行实证分析，发现收益信息 披露和担保或关联交易两类违规行为，给投资者造 成明显损失。 金贞洁(2005)回顾了事件研究方法选择的最新进 展，结合我国相关研究和实际情况讨论了包括估计 模型、市场基准、检验方法以及长期事件研究等方 面问题，特别结合我国市场存在的股票报酬的ARCH （自回归条件异方差）现象、“行业轮动”现象、 股价涨跌幅限制以及小样本检验等问题，探讨了其 对中国实证研究的启示。
1 t2
CAR(t1,t2)= ∑ AAR
t1
t
事件研究法
超额收益率计算出来以后，有时候还需要 进一步检验其显著性。原假设通常是：超额 收益率(或累计的超额收益率)均值为0；备 择假设是：超额收益率(或累计的超额收益 率)均值不为0。检验的方法包括参数检验法 与非参数检验法。其中，非参数检验方法包 括符号检验法与秩检验法两种。 注：需要进一步了解显著性检验 ，查阅袁显 平和柯大钢“事件研究方法及其在金融经济 研究中的应用”《统计研究》，2006(10)
事件研究法
4.估计超额收益率（非正常收益率） AR it = R it —NR it
R it :证券i在第t期的实际收益率； AR it：证券i在第t期的超额收益率； NR it：证券i在第t期的正常收益率（预期收益率）
EventStudy事件研究法计算步骤
事件研究法研究步骤①定义事件、事件日事件研究的第一步是明确所研究的具体事件（event）。
例如，并购事件研究首先要明确“并购”的定义。
并购包括兼并（merger or statutory merger,或称吸收合并）、合并（consolidation,新设合并）和收购（acquisition）,还可以包括其他一些获取公司控制权的方式，如代理权争夺。
每一种并购类型还可根据不同标准进行细分。
你想研究哪一种口径的“并购”？光确定了“并购”的口径还不够，任何一次并购都是由一系列具体事件构成的一个过程，因此，并购事件研究还要确定研究的是哪一次具体事件及其日期。
例如，是并购的首次宣布日、股东大会批准日，还是并购完成之日。
事件（event day）的定义对事件研究的成败有时是决定性的。
许多学者（如Brown and Warner,1980,1985；Jensen and Ruback,1983）强调了正确识别事件日的重要性。
在美国早期的并购事件研究中（如Mandelker,1974; Ellert,1976；Langetieg, 1978）, 多采用并购生效日（目标公司股东最终批准日）作为事件日，结果未能发现预期的显著报酬①。
后来的研究改用并购计划宣布日，结果大不一样。
一般来说，我们以并购计划的首次宣布日为事件日。
②确定收益率间隔区间和事件窗口股价收益率的间隔区间（sampling interval）意味着采用日收益率、周收益率还是月收益率作为股价波动的计量标准。
这与事件窗口的长短有关。
采用日收益率能够精确地观察到事件对每一日影响力的大小。
如果事件窗口较短，例如两三个月，那么最好采用日收益率（如果时间窗口太短，甚至不可能采用周或月收益率）。
此外，从统计检验的功效（power）看，间隔越短，检验功效越高。
但是，考虑到收益率逐期累加（CAR法）可能带来的误差，股价波动较大的长窗口事件研究或许采用周收益率或月收益率更为合适。
事件研究法详解(event_study)
• Technique mainly used in corporate. • Simple on the surface, but there are a lot of issues. • Long history in finance:
– First paper that applies event-studies, as we know them today: Fama, Fisher, Jensen, and Roll (1969) for stock splits. – Today, we find thousands of papers using event-study methods.
Short and long horizon studies have different goals: – Short horizon studies: how fast information gets into prices. – Long horizon studies: Argument for inefficiency or for different expected returns (or a confusing combination of both)
Classic References
• Brown and Warner (1980, 1985): Short-term performance studies • Loughran and Ritter (1995): Long-term performance study. • Barber and Lyon (1997) and Lyon, Barber and Tsai (1999): Longterm performance studies. • Eckbo, Masulis and Norli (2000) and Mitchell and Stafford (2000): Potential problems with the existing long-term performance studies. • Ahern (2008), WP: Sample selection and event study estimation. • Updated Reviews: M.J. Seiler (2004), Performing Financial Studies: A Methodological Cookbook. Chapter 13. Kothari and Warner (2006), Econometrics of event studies, Chapter 1 in Handbook of Corporate Finance: Empirical Corporate Finance.
事件研究(EventStudy) 方法与应用(吴荷青)汇总
(]
(]
(]
T0
T1
0
T2
T3
T0-T1L1=T1-T0 T1-T2L2=T2-T1 0 T2-T3 (L3=T3-T2)
CAPM.
1 (the constant mean model)
Rit i it
Eit 0
VARit
i 0 i 1
ARit Rit Rmt
risk-adjusted return model
Market model CAPM
AR
1.
Ri X ii i Rit i i Rmt it
OLS ^i
OLS
2.[*^i]AR
AR
AR0 AR1
2
ARi ^i* N (0,Vi )
Event Study
AR,CAR
SASStata
Ball and Brown(1968),Beaver(1968),Fama et al.(1969)
Prior to that time, "there was little evidence on the central issues of corporate finance. Now we are overwhelmed with results, mostly from event studies" (Fama, 1991, p. 1600).
(]
(]
(]
T0
T1
0
T2
T3
, Rit i iRmt it ,t-150,...,-11(T0-T1)
5 Testing procedure
(the null hypothesis) H0:ARCAR0,CAR
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事件研究的定义、基本原理
定义 指运用金融市场的数据资料来测定某一特定经 济事件对公司价值的影响。
基本原理
假设市场理性，则有关事件的影响将会立即反 映在证券价格之中。于是，运用相对来说比较 短期所观察到的证券价格就可以测定某一事件 的经济影响。
事件研究的基本步骤
1 事件定义（Event definition）
确定所要研究的事件（重要事件） 明确事件所涉及公司证券价格的研究期
间——事件窗 (event window)
2 样本选择标准（Selection criteria）
样本选择标准：应当将哪些公司包括进来确定标 准（主要取决于研究目的）。包括考虑数据的 可获得性。
概括数据样本的特征 (如公司的资本化市值、行 业代表性、整个期间事件的分布等 )，并说明 通过选样可能导致的任何偏差 。
事件研究的背景及在金融、会计 研究中的应用
事件研究主要是检验公司事件前后股票价格的 行为（包括股票报酬的均值和方差，股票交易 量等）。
Ball and Brown(1968),Beaver(1968),Fama et al.(1969)
Prior to that time, “there was little evidence on the central issues of corporate finance. Now we are overwhelmed with results, mostly from event studies” (Fama, 1991, p. 1600).
由于即使采用了更为复杂的模型也未能降 低ARs的方差，因此估计CAR对模型的 选择并不敏感性。
2市场模型(market model)
即假定市场报酬率与证券报酬率之间存在 稳定的线性关系。
Rit i i Rmt it
Eit 0
VAR it
2 i
市场模型剔除了报酬率中与市场报酬率波动 相关的部分，从而降低了AR的方差。
非正常报酬率的估计与检验
(估计窗]
(事件窗]
(后事件窗]
T0
T1
0
T2
T3
估计窗： T0-T1（L1=T1-T0） 事件窗： T1-T2（L2=T2-T1） 事件日： 0 事件窗后： T2-T3 (L3=T3-T2) 事件窗和估计窗之间通常应留有间隔
事件窗的非正常报酬率（收益）定义为： 事件对公司价值（股东财富）的影响程 度。
事件研究（Event Study ）： 方法与应用
主要内容
一、事件研究的背景及在金融、会计研究中的应用 二、事件研究的定义、基本原理与步骤 三、非正常报酬率（AR,CAR）的估计与检验 四、事件研究的具体实施：以检验上市公司年度盈
余信息的有用性为例 五、事件研究在SAS和Stata等软件上的实现 六、事件研究：问题与扩展 七、讨论
(estimation window] (event window]
(估计窗]
(事件窗]
(后事件窗]
T0
T1
0
T2
T3
利用估计窗数据进行参数估计, Rit i iRmt it ,当t＝-150,…,-11(T0-T1)。
5 检验（Testing procedure）
原假设 (the null hypothesis)的确定 通常假定H0:AR和CAR为0,或不同组的CAR 没有差异（好消息、无消息和坏消息）
构造统计量（包括参数和非参数检验等）
6 实证结果（Empirical results）
当样本有限时，实证结论可能受一两个 公司（极端值）的严重影响，因而必须 作出相应的说明。
7 解释和结论（Interpretation and conclusions）
解释有关事件的影响 (或无影响 )产生的 原因和机制。
可以证明，通过市场模型估计的CAR的方 差要少于通过均值报酬率获得的CAR的方 差。
市2场i 模型1中 Ri2 Var Rit
均值2i 报酬V率a模r 型R中it
3.其他统计模型 通常，统计模型是因素模型，而因素通常是交
1 常均值报酬率模型 (the constant mean model)
即假定某一证券的平均报酬率不随时间的改变
而改变。Rit i it
Eit 0
VARit
2
i
通常，可以将估计窗的公司报酬率均值作为正常 报酬率。
评论： 均值报酬率模型虽然简单，但可得到与复
杂的模型相近的结果Brown and Warner （1980、1985）。
假定：事件是外生的。
思考：何种情况下不是外生的？
估计非正常报酬率之前，需要首先估计 正常报酬率（基准）。通盈余管理中的 研究思路基本上是一致的。
常见的正常报酬率估计模型
■统计模型
通过对报酬行为的统计假设获得正常报 酬率。
■经济模型
通过从理论上推导投资者行为来对统计 模型施加限制（CAPM）.
2.检验市场的有效性。如果，特定公司事 件后存在系统的非零非正常报酬率，表 明同EMH不一致。通常是联合检验。
3.会计研究领域，主要集中在盈余公告对股 票价格的影响上。其他公告如股息公告，配 股增发公告，关联交易公告等。
4.经济学与法学研究领域，主要集中于政策 和监管的影响。某一重大金融监管政策对银 行股的影响。某一重大法律的颁布对相关行 业的影响。
3 估计正件 下的预期报酬率。
非正常报酬率是指事件窗内实际的事后
报酬率减去事件窗内证券的正常报酬率
之后的差额。
* it
Rit
E
Rit
|
Xt
4 参数估计（Estimation procedure） 界定估计窗 (estimation window)
1974-2000年，在JB,JF JFE,JFQA和RFS上， 报告事件研究结果的文章总数为565篇。 其中JF和JFE各超过200篇（Kothari and Warner,2004）。
尚不包括主流的会计杂志，如
AR,JAE,JAR,CAR,RAS.
主要的应用
1.财务决策对公司价值或股东财富的影响， 如Fama,Fisher, Jensen, and Roll （1969）研究股票分割的市场影响。其 他应用如兼并重组等的影响。