事件研究(EventStudy)-方法與應(yīng)用(吳荷青)匯總

大事?tīng)?zhēng)論〔EventStudy〕：方法與應(yīng)用主要內(nèi)容一、大事?tīng)?zhēng)論的背景及在金融、會(huì)計(jì)爭(zhēng)論中的應(yīng)用二、大事?tīng)?zhēng)論的定義、根本原理與步驟三、非正常酬勞率〔AR,CAR〕的估量與檢驗(yàn)四、大事?tīng)?zhēng)論的具體實(shí)施：以檢驗(yàn)上市公司年度盈余信息的有用性為例五、大事?tīng)?zhēng)論在SAS和Stata等軟件上的實(shí)現(xiàn)六、大事?tīng)?zhēng)論：?jiǎn)栴}與擴(kuò)展七、爭(zhēng)論大事?tīng)?zhēng)論的背景及在金融、會(huì)計(jì)爭(zhēng)論中的應(yīng)用大事?tīng)?zhēng)論主要是檢驗(yàn)公司大事前后股票價(jià)格的行為〔包括股票酬勞的均值和方差，股票交易量等〕。BallandBrown(1968),Beaver(1968),Famaetal.(1969)Priortothattime,“therewaslittleevidenceonthecentralissuesofcorporatefinance.Nowweareoverwhelmedwithresults,mostlyfromeventstudies”(Fama,1991,p.1600).1974-2023年，在JB,JFJFE,JFQA和RFS上，報(bào)告大事?tīng)?zhēng)論結(jié)果的文章總數(shù)為565篇。其中JF和JFE各超過(guò)200篇〔KothariandWarner,2023〕。尚不包括主流的會(huì)計(jì)雜志，如AR,JAE,JAR,CAR,RAS.主要的應(yīng)用1.財(cái)務(wù)決策對(duì)公司價(jià)值或股東財(cái)寶的影響，如Fama,Fisher,Jensen,andRoll〔1969〕爭(zhēng)論股票分割的市場(chǎng)影響。其他應(yīng)用如兼并重組等的影響。2.檢驗(yàn)市場(chǎng)的有效性。假設(shè)，特定公司大事后存在系統(tǒng)的非零非正常酬勞率，說(shuō)明同EMH不全都。通常是聯(lián)合檢驗(yàn)。3.會(huì)計(jì)爭(zhēng)論領(lǐng)域，主要集中在盈余公告對(duì)股票價(jià)格的影響上。其他公告如股息公告，配股增發(fā)公告，關(guān)聯(lián)交易公告等。4.經(jīng)濟(jì)學(xué)與法學(xué)爭(zhēng)論領(lǐng)域，主要集中于政策和監(jiān)管的影響。某一重大金融監(jiān)管政策對(duì)銀行股的影響。某一重大法律的公布對(duì)相關(guān)行業(yè)的影響。大事?tīng)?zhēng)論的定義、根本原理定義 指運(yùn)用金融市場(chǎng)的數(shù)據(jù)資料來(lái)測(cè)定某一特定經(jīng)濟(jì)大事對(duì)公司價(jià)值的影響。根本原理假設(shè)市場(chǎng)理性，則有關(guān)大事的影響將會(huì)馬上反映在證券價(jià)格之中。于是，運(yùn)用相對(duì)來(lái)說(shuō)比較短期所觀看到的證券價(jià)格就可以測(cè)定某一大事的經(jīng)濟(jì)影響。大事?tīng)?zhēng)論的根本步驟1大事定義〔Eventdefinition〕確定所要爭(zhēng)論的大事〔重要大事〕明確大事所涉及公司證券價(jià)格的爭(zhēng)論期間——大事窗(eventwindow)2樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)〔Selectioncriteria〕樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)：應(yīng)當(dāng)將哪些公司包括進(jìn)來(lái)確定標(biāo)準(zhǔn)〔主要取決于爭(zhēng)論目的〕。包括考慮數(shù)據(jù)的可獲得性。

概括數(shù)據(jù)樣本的特征(如公司的資本化市值、行業(yè)代表性、整個(gè)期間大事的分布等)，并說(shuō)明通過(guò)選樣可能導(dǎo)致的任何偏差。3估量正常和非正常酬勞率正常酬勞率是指假設(shè)不發(fā)生該大事條件下的預(yù)期酬勞率。非正常酬勞率是指大事窗內(nèi)實(shí)際的事后酬勞率減去大事窗內(nèi)證券的正常酬勞率之后的差額。4參數(shù)估量〔Estimationprocedure〕界定估量窗(estimationwindow)(estimationwindow](eventwindow]利用估量窗數(shù)據(jù)進(jìn)展參數(shù)估量,,當(dāng)t＝-150,…,-11(T0-T1)。T0T10T2T3(估計(jì)窗](事件窗](后事件窗]5檢驗(yàn)〔Testingprocedure〕原假設(shè)(thenullhypothesis)確實(shí)定通常假定H0:AR和CAR為0,或不同組的CAR沒(méi)有差異〔好消息、無(wú)消息和壞消息〕構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量〔包括參數(shù)和非參數(shù)檢驗(yàn)等〕6實(shí)證結(jié)果〔Empiricalresults〕當(dāng)樣本有限時(shí)，實(shí)證結(jié)論可能受一兩個(gè)公司〔極端值〕的嚴(yán)峻影響，因而必需作出相應(yīng)的說(shuō)明。7解釋和結(jié)論〔Interpretationandconclusions〕解釋有關(guān)大事的影響(或無(wú)影響)產(chǎn)生的緣由和機(jī)制。非正常酬勞率的估量與檢驗(yàn)估量窗：T0-T1〔L1=T1-T0〕大事窗：T1-T2〔L2=T2-T1〕大事日：0大事窗后：T2-T3(L3=T3-T2)大事窗和估量窗之間通常應(yīng)留有間隔T0T10T2T3(估計(jì)窗](事件窗](后事件窗]大事窗的非正常酬勞率〔收益〕定義為：大事對(duì)公司價(jià)值〔股東財(cái)寶〕的影響程度。假定：大事是外生的。思考：何種狀況下不是外生的？估量非正常酬勞率之前，需要首先估量正常酬勞率〔基準(zhǔn)〕。通盈余治理中的爭(zhēng)論思路根本上是全都的。常見(jiàn)的正常酬勞率估量模型■統(tǒng)計(jì)模型通過(guò)對(duì)酬勞行為的統(tǒng)計(jì)假設(shè)獲得正常酬勞率?！鼋?jīng)濟(jì)模型通過(guò)從理論上推導(dǎo)投資者行為來(lái)對(duì)統(tǒng)計(jì)模型施加限制〔CAPM〕.1常均值酬勞率模型(theconstantmeanmodel)即假定某一證券的平均酬勞率不隨時(shí)間的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變。通常，可以將估量窗的公司酬勞率均值作為正常酬勞率。評(píng)論：均值酬勞率模型雖然簡(jiǎn)潔，但可得到與簡(jiǎn)單的模型相近的結(jié)果BrownandWarner〔1980、1985〕。由于即使承受了更為簡(jiǎn)單的模型也未能降低ARs的方差，因此估量CAR對(duì)模型的選擇并不敏感性。2市場(chǎng)模型(marketmodel) 即假定市場(chǎng)酬勞率與證券酬勞率之間存在穩(wěn)定的線性關(guān)系。市場(chǎng)模型剔除了酬勞率中與市場(chǎng)酬勞率波動(dòng)相關(guān)的局部，從而降低了AR的方差?？梢宰C明，通過(guò)市場(chǎng)模型估量的CAR的方差要少于通過(guò)均值酬勞率獲得的CAR的方差。市場(chǎng)模型中均值酬勞率模型中3.其他統(tǒng)計(jì)模型通常，統(tǒng)計(jì)模型是因素模型，而因素通常是交易證券的組合〔Typicallythefactorsareportfoliosoftradedsecurities.〕因素模型〔factormodel〕■one-factormodel(e.g.marketmodel)■multifactormodel市場(chǎng)模型是單因素模型，多因素模型中，除了市場(chǎng)這一因素外，還可以包括行業(yè)指數(shù)。也可以在行業(yè)分類的根底上爭(zhēng)論多因素模型。其他因素：規(guī)模。由于附加因素的邊際解釋力量很小，大事?tīng)?zhēng)論中使用多因素模型的優(yōu)點(diǎn)有限。有時(shí)由于數(shù)據(jù)獵取的限制，比方無(wú)法獲得大事前的估量期數(shù)據(jù)，就可以受約束的市場(chǎng)模型，即經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整的酬勞模型〔marked-adjusted-returnmodel〕。經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整的酬勞模型常常用于首次公開(kāi)發(fā)行〔IPO〕證券抑價(jià)〔underpricing〕的爭(zhēng)論〔Ritter，1990〕。這一模型往往作為最終的考慮。4.經(jīng)濟(jì)模型主要包括：CAPM和APT在20世紀(jì)70年月中，CAPM得到了廣泛應(yīng)用。后來(lái)覺(jué)察應(yīng)用CAPM消失了偏差，大事?tīng)?zhēng)論中幾乎停頓使用了CAPM模型。對(duì)CAPM模型的拓展：Fama-French〔1993〕三因素模型Carhart〔1997〕四因素模型計(jì)算正常酬勞率的其他分類法■均值調(diào)整酬勞模型〔Mean-adjustedreturnmodel〕■市場(chǎng)調(diào)整酬勞模型〔market-adjustedreturnmodel〕■風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整酬勞模型〔risk-adjustedreturnmodel〕■均值調(diào)整酬勞模型〔Mean-adjustedreturnmodel〕是證券i在估量期〔t0-t1期間〕的平均酬勞率。即，正常酬勞率是股票前幾期的平均酬勞率■市場(chǎng)調(diào)整酬勞模型〔market-adjustedreturnmodel〕以市場(chǎng)酬勞率作為個(gè)股的正常酬勞率，即在marketmodel中，令即：該模型應(yīng)用于無(wú)法事前估量模型參數(shù)的狀況?，F(xiàn)階段我國(guó)實(shí)證爭(zhēng)論中得到了廣泛應(yīng)用?！鲲L(fēng)險(xiǎn)調(diào)整酬勞模型〔risk-adjustedreturnmodel〕主要指通過(guò)市場(chǎng)模型〔Marketmodel〕和資本資產(chǎn)定價(jià)模型〔CAPM〕來(lái)估量正常酬勞率和非正常酬勞率。市場(chǎng)模型下的AR估量1.在估量窗運(yùn)用市場(chǎng)模型，以估量正常酬勞率從估量窗中運(yùn)用OLS得到依據(jù)OLS的估量原理，可知：2.把代入大事窗中求非正常酬勞率〔AR〕[*表示大事窗的數(shù)據(jù)]AR的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)AR的期望收益為0，具有無(wú)偏性；AR的協(xié)方差矩陣由兩局部構(gòu)成：第1項(xiàng)是來(lái)源將來(lái)擾動(dòng)項(xiàng)的方差，第2項(xiàng)來(lái)源于抽樣誤差。獲得單個(gè)證券AR的分布后，就可以求得AR加總的分布。3.計(jì)算每只證券大事窗的累計(jì)非正常酬勞率CAR與標(biāo)準(zhǔn)化非正常酬勞率SCAR4.計(jì)算N只證券的平均累計(jì)非正常酬勞率5.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。即檢驗(yàn)全部證券〔或不同組證券〕平均累積非正常酬勞是否顯著異于0或存在顯著差異。統(tǒng)計(jì)量J1與J2的選擇假設(shè)對(duì)于不同的證券，非正常酬勞率全都〔或差異不大〕，則承受J2較好；假設(shè)對(duì)于方差較大的證券，非正常酬勞率較大，則承受J1較好。爭(zhēng)論結(jié)果對(duì)J1與J2的選擇并不敏感。CAS的計(jì)算：留意事項(xiàng)依據(jù)不同的爭(zhēng)論設(shè)計(jì)，CAR的計(jì)算形式有所不同：〔1〕可以計(jì)算每個(gè)公司i大事窗〔t1，t2〕的CARi(t1,t2)，檢驗(yàn)全部公司的CARi(t1,t2)〔i＝1，2，…，N〕的均值是否顯著異于0，或者不同組公司的CAR是否存在顯著差異，其中T1<t1<=t2<=T2。每個(gè)公司i大事窗〔t1，t2〕的CARi(t1,t2)計(jì)算如下：留意，計(jì)算每個(gè)公司在大事窗〔t1，t2〕的CAR時(shí)，就是累計(jì)值，不能取平均。即：〔趙宇龍，2023：P91的表述是錯(cuò)誤的〕〔2〕假設(shè)選擇的大事窗足夠長(zhǎng)，通過(guò)逐期滾動(dòng)累加AR，可以繪制CAR(t1,t2)的直觀圖形〔先計(jì)算(t1,t2)中每天全部公司的平均AR，然后逐期滾動(dòng)累加〔假設(shè)只有1家公司，則為(t1,t2)中公司每天的平均AR，然后逐期滾動(dòng)累加〕〕,計(jì)算過(guò)程如下：在大事窗每一天的全部公司的平均酬勞第一步：，t＝t1...t2。其次步：,〔End＝t1…t2滾動(dòng)累積，計(jì)算t2-t1+1個(gè)CAR〕總之，在CAR的計(jì)算上，應(yīng)牢記：在時(shí)間維度上只有累加〔一次累加或滾動(dòng)累加〕，平均是對(duì)截面公司而言的，與時(shí)間維度無(wú)關(guān)。所謂的平均AR和平均CAR都是對(duì)截面公司的平均，不能在時(shí)間維度上求平均。大事?tīng)?zhēng)論中的橫截面模型〔一〕橫截面模型〔Cross-SectionalModels〕通過(guò)回歸分析爭(zhēng)論各個(gè)公司的具體特征變量〔如規(guī)模、盈利狀況等〕與非正常酬勞率的關(guān)系。Asquith和Mullins(1986)把股票增發(fā)公告的非正常酬勞率對(duì)增發(fā)的規(guī)?！苍霭l(fā)規(guī)模用其占公司總資產(chǎn)的比率來(lái)表示〕和公告前11個(gè)月的累積非正常酬勞率進(jìn)展回歸，覺(jué)察增發(fā)規(guī)模越大，則負(fù)的非正常酬勞率越大；前11個(gè)月的累積非正常酬勞率越大，則負(fù)的非正常酬勞率越小。大事?tīng)?zhēng)論的具體實(shí)施以檢驗(yàn)上市公司年度盈余信息的有用性為例1.定義大事：年度盈余信息披露2.樣本選擇：假定年度：1999-2023，公司：滬深兩市全部公司〔也可以限定某一行業(yè)和某些特定性質(zhì)的樣本〕3.從數(shù)據(jù)庫(kù)中獵取上市公司的股票酬勞率、年度盈余以及年報(bào)披露日〔大事日〕等數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)清潔〔處理缺失值和剔除極端值〕5.合并股票酬勞率和年報(bào)披露日數(shù)據(jù)。通常合并的關(guān)鍵變量：dm，nd〔1〕直接按dm，nd合并〔市場(chǎng)調(diào)整酬勞模型〕〔2〕當(dāng)需要較長(zhǎng)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)估量市場(chǎng)模型和常均值收益時(shí)，需重新定義會(huì)計(jì)年度〔重設(shè)nd〕6.將大事日標(biāo)為0，確定相對(duì)估量窗，如〔-110，-10〕，相對(duì)大事窗，如〔-1，+10〕。7.用估量窗數(shù)據(jù)估量市場(chǎng)模型參數(shù)和常均值收益。8.將估量參數(shù)數(shù)據(jù)集合并到原有數(shù)據(jù)集，通過(guò)大事窗的數(shù)據(jù)和估量的參數(shù)計(jì)算正常酬勞率和非正常酬勞率〔AR,CAR〕。在上述過(guò)程，第5和6項(xiàng)相對(duì)較難。9.對(duì)AR,CAR進(jìn)展檢驗(yàn)，包括AR是否顯著異于0,CAR是否顯著異于0或不同組CAR是否存在顯著差異，檢驗(yàn)CAR與盈余的關(guān)系，繪制CAR圖。10.報(bào)告和解釋大事?tīng)?zhēng)論在SAS上的實(shí)現(xiàn)以檢驗(yàn)上市公司年度盈余信息的有用性為例/*清潔數(shù)據(jù)*//*合并股票酬勞率和市場(chǎng)酬勞率*//*重新定義年度，將T-1年7月1日－T年6月30日定義為T年度*/dataTrade1;setTrade0;ifTrade_date<mdy(7,1,year(Trade_date))thenyear=year(Trade_date);elseyear=year(Trade_date)+1;month=month(Trade_date);dm=stock_code;run;/*對(duì)披露日數(shù)據(jù)進(jìn)展處理*//*將交易數(shù)據(jù)同大事日數(shù)據(jù)〔年報(bào)披露日〕合并，將交易日少于大事日的觀測(cè)定義為1*/datadataevnt;mergetrade1disclosure1;bydmyear;ifdate_disclose=.thendelete;before=trade_date<date_disclose;run;/*產(chǎn)生大事日前后的相對(duì)交易日*/procsortdata=dataevnt;bydmdate_disclosetrade_date;run;procmeansdata=dataevntnoprint;bydmdate_disclose;outputout=nreturns(drop=_type__freq_)sum(before)=bef_sum;run;/*產(chǎn)生估量窗和大事窗數(shù)據(jù)*/dataestperevntper;mergedataevnt(drop=before)nreturns;bydmdate_disclose;iffirst.date_disclosethenrelday=-bef_sum-1;relday+1;if-100=<relday<-10thenoutputestper;if-1<=relday<=10thenoutputevntper;run;/*用估量窗數(shù)據(jù)估量參數(shù)*/PROCREGDATA=estperOUTEST=mmparam(rename=(INTERCEPT=alphaMrkret=beta)keep=dmdate_discloseinterceptMrkret)NOPRINT;BYdmdate_disclose;MODELreturn=Mrkret;QUIT;RUN;/*計(jì)算大事窗的AR和CAR*/DATAar;MERGEevntpermmparam;BYdmdate_disclose;AR=RETURN-ALPHA-BETA*Mrkret;RUN;*computecumulativeabnormalreturns;PROCMEANSDATA=arNOPRINT;BYdmdate_disclose;OUTPUTOUT=carSUM(ar)=CAR;RUN;/*檢驗(yàn)CAR是否顯著異于0和不同組CAR是否存在顯著差異*/PROCMEANSDATA=carNMEANTprt;TITLE“Overallresults“;VARcar;RUN;PROCSORTDATA=car;BYevntdum;PROCTTESTdata=car;title“TestofequalARforpositiveandnegativeearningssurprises“;VARcar;CLASSevntdum;RUN;大事?tīng)?zhēng)論：?jiǎn)栴}與擴(kuò)展1.AR不聽(tīng)從正態(tài)分布使用非參數(shù)檢驗(yàn)〔符號(hào)檢驗(yàn)和秩檢驗(yàn)〕非參數(shù)檢驗(yàn)通常不獨(dú)立使用，而主要用于檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)論的有用性。2.抽樣間隔：使用日、周還是月數(shù)據(jù)Kothari和Warner〔2023〕指出，從大事?tīng)?zhēng)論過(guò)去30多年的使用歷程來(lái)看，其根本的統(tǒng)計(jì)形式并沒(méi)有發(fā)生變化。兩個(gè)主要的變化主要表現(xiàn)為：〔1〕用日數(shù)據(jù)取代月數(shù)據(jù)；〔2〕對(duì)AR和CAR的估量和統(tǒng)計(jì)推斷技術(shù)變得更加簡(jiǎn)單。爭(zhēng)論說(shuō)明，削減抽樣間隔可以導(dǎo)致勢(shì)的增長(zhǎng)。3.大事日的不確定性有時(shí)我們收集到的大事日可能并不是真正的大事日，真正的大事日可能是其前1日、當(dāng)日或者后1日。通常的處理方法是將大事窗擴(kuò)展到2天〔T0-T+1〕,爭(zhēng)論說(shuō)明兩天大事窗口的勢(shì)值照舊良好。其他方法：最大似然估量〔MLE〕4.可能的偏差由非同步交易〔Nonsynchronoustrading〕導(dǎo)致的偏差。要求在一個(gè)確定長(zhǎng)度的間隔上記錄價(jià)格，而事實(shí)上可能在其他長(zhǎng)度不規(guī)章的大事間隔上進(jìn)展了記錄，這時(shí)，非交易或非同步交易的影響就會(huì)產(chǎn)生。例如，在大事?tīng)?zhēng)論中我們通常使用收盤價(jià)〔每天最終的交易價(jià)格〕，而大事的沖擊很可能沒(méi)有發(fā)生在這一時(shí)刻，從而導(dǎo)致偏差消失。修正方法：使用購(gòu)置－持有策略來(lái)估量累積非正常酬勞率〔BHAR〕事實(shí)上，在大事?tīng)?zhēng)論中，究竟應(yīng)當(dāng)使用CAR還是BHAR，也存在肯定的爭(zhēng)議。盡管CAR和BHAR等同于大事期證券持有者的財(cái)寶變動(dòng)從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來(lái)講，