事件研究法详解(event_study)
事件研究法学习
计算并购公司相关股 票的正常收益率、超 额收益率以及累计超 额收益率
• 由于数据有限,只对单个样本 用事件研究法进行了分析,因 此,所有样本的累计超额收益 率和对结果的显著性检验无法 进行。
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• 应用事件研究法首先要判别研 究工作关注的是何种事件。例 如,在研究“企业分股行为将 导致股价上升”或“企业盈利 增长和并购行为相关”时,则 “分股”或“并购”就是要关 注的事件。
事件的定义
• 一般以事件第一次出现的公告日作 为事件日期,事件发生的日期(时刻 )自然应包括在事件窗之内,如分股 、并购的信息披露之日。 • 事件窗口表示的是一个时间长度或 者说时间跨度,表示这一重要事件 对研究对象产生影响的时间长度。 通常包括事件发生的日期及之前和 之后的一段交易日期。关于这段日 期的长度,研究者们还没有得出一 个统一的标准。
作出差额收益率 以及累计超额收 益率 都比较平稳,从 0.08136波动至0.07807,在并购宣告日当天迅速增 至0.11260,也同样说明了不存在信息泄露或内幕交 易的情况。并购宣告日以后累计超额收益率并没有 整体呈现出单边上升趋势,说明市场对于并购的反 映不是特别乐观。但是从图中可以看出,并购方获 得了大于零的累计超额收益率。这两种指标综合反 映了并购这一事件对主并方股价的影响。
计算并购公司相关股 票的正常收益率、超 额收益率以及累计超 额收益率
• 从图中可以看出,并购宣告日前后,并购 方的差额收益率分别为-0.00291和0.00664,而在并购宣告日当天,其差额 收益率为0.03453。说明并购宣告日当天 市场对于并购事件的反映好于并购前后。 如果并购发生前就产生较大的超额收益, 说明存在信息泄露与内幕交易的可能性。
确定事件日期 和事件窗口
event study 反向因果
事件研究法(Event Study)是一种用来研究某一事件或政策对股票价格的影响,进而评估该事件或政策的财务影响的统计方法。
在事件研究中,研究人员通常会选择一个事件发生的时间点,并比较该事件发生前后股票价格的变动。
“反向因果”在事件研究中是一个重要的概念。
在某些情况下,事件的发生可能会导致股票价格的变动,而这种变动又可能反过来影响该事件的发生或影响程度。
例如,一家公司的股票价格上涨可能会引发更多的投资者购买该公司的股票,这可能会导致股价进一步上涨,从而形成一个正向反馈循环。
相反,如果股价下跌,可能会导致投资者卖出更多的股票,从而进一步压低股价,形成一个负向反馈循环。
在事件研究中,反向因果可能会导致内生性问题(Endogeneity Problem),即事件的发生和股票价格的变动之间存在相互影响,而不是单纯的因果关系。
为了解决内生性问题,研究人员可以采用工具变量法(Instrumental Variables)等方法来进行更为精确的估计。
总之,“反向因果”是事件研究中的一个重要概念,它涉及到事件的发生和股票价格的变动之间的相互影响。
在事件研究中,研究人员需要考虑到反向因果的可能性,并采用适当的方法来处理内生性问题,以获得更为准确的结果。
事件研究方法及其应用
事件研究法的研究步骤:
1、定义事件窗口 在事件研究中,一个重要方面是设定事
件窗口,即在检验事件对公司证券价格 的影响时要确定的检验时间区间。用图 形表示如下:
这里,t = 0 表示事件日,即事件的公告 日期。t = T1 + 1到t = T2 表示事件窗口, t = T0 +1 到t = T1 表示估计窗口,t = T2 + 1到t = T3 表示事后窗口。其中, T0 、T1 、T2 和T3 分别为事件日前后
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。
(具体见 袁显平 柯大钢《事件研究方法及 其在金融经济研究中的应用》》
事件研究法及其应用
5、实证结果及其解释 基于上述事件研究步骤,自然会取得相
应计量结果,接下来的工作就是对计量 的事件研究结果进行分析。理想的检验 结果应该为事件的影响机理、作用等相 关理论提供实证支持,但有时也会出现 检验结果与理论或预期相悖的情况,此 时需要提出新的理论解释,或对模型和 数据的不足进行分析。
在结果分析过程中,尤其要注意以下两点: 一是样本容量对实证结果的影响,尤其是利用有限的 事件观察数据(小样本)进行研究时,实证结果可能会 较大程度地受一、两个公司的影响。因此,在分析研 究结论或进行结果解释时应特别谨慎; 二是在事件研究的各个步骤中将面临着诸多选择,则 这些选择会对实证结果产生一定影响,如事件窗长度 的选择、样本的选择、正常收益模型的选择、估计窗 长度的选择与异常收益显著性检验方法的选择等,如 此众多的选择,必然会给研究结论与相应的解释带来 不确定性。 因此,在运用事件研究法时,认识并正确处理事件研究 中存在的“变数”,是很有必要的。
事件研究法
事件研究法编辑词条事件研究法(Event Study) 是一种统计方法,是在研究当市场上某一个事件发生的时候,股价是否会产生波动时,以及是否会产生"异常报酬率"(abnormal returns),借由此种资讯,可以了解到股价的波动与该事件是否相关。
折叠编辑本段简介事件研究法(event study)由Ball& Brown (1968) 以及Famaetal(1969) 开创,其原理是根据研究目的选择某一特定事件,研究事件发生前后样本股票收益率的变化,进而解释特定事件对样本股票价格变化与收益率的影响,主要被用于检验事件发生前后价格变化或价格对披露信息的反应程度。
事件研究法是基于有效市场假设的,即股票价格反映所有已知的公共信息,由于投资者是理性的,投资者对新信息的反应也是理性的,因此,在样本股票实际收益中剔除假定某个事件没有发生而估计出来的正常收益(normal return)就可以得到异常收益(abnormal return),异常收益可以衡量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。
折叠编辑本段步骤在研究过程中,首先须决定研究假说为何。
决定研究假说以后,须确定事件的种类及其事件日,估计期及事件期之计算期间,并以股价日报酬率估算其预期报酬率,再透过实际报酬与预期报酬之差额,观察整体股利发放事件,于宣告期间是否具有异常报酬的产生,最后借由统计检定来检视其统计值是否显著。
折叠编辑本段假说譬如假设估计期间的CAR并没有产生资讯效果,而事件期的CAR可能产生资讯效果。
折叠编辑本段确定事件研究法的第二步,即确定所要研究的事件。
所谓的“事件日”,系指市场“接收”到该事件即将发生或可能发生的时间点,而非该事件“实际”上发生的时间点,此时点通常以“宣告日”为准。
时点认定的适当与否,对于研究的正确性,会有决定性的影响。
折叠编辑本段市场模式估计某一事件发生或公布后,对于股价影响,必须建立股票报酬率的“预期模式”,以估计“预期报酬”(expected returns)。
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(专业特制)
事件研究法(event study)自从Ball和Brown(1968)以及Beaver (1968)开创性地使用事件研究法判别会计盈余报告的信息含量以证实会计信息的有用性以来,事件研究法得到了广泛的使用。
一、事件研究法定义事件研究法就是研究在事件发生前后很短的时间内,投资者投资行为变化所引发的股票收益变化情况,并据此判断事件对股东财富和企业价值的影响。
事件研究法的理论基础是理性的市场模式,即市场的有效性。
典型的事件研究需要构造并检验的假设是,某一特定事件发生后对于公司价值的影响。
由于从长期来看,通过价格来反映公司的价值应该是符合逻辑的,所以在事件研究中运用证券市场的数据就可以很容易地建立这种测量关系。
即如果事件对市场产生影响,这种影响会立刻通过资产的价格反应出来,所以通过一个较短时期内资产价格的观察量就可以测度事件的经济影响。
研究短期内的股东财富效应,并依此判断事件的实质,从理论上讲,依据有二:一是事件公告时所包含的信息含量对市场的影响,这里的信息既包含事件本身的信息含量,也包括由于披露事件而使投资者了解到过去并不知道“内部信息”,这些信息会影响投资行为;二是投资者行为所反映的对企业价值的预期,如果投资者认为事件具有积极的意义,就会提升预期,股票价格就会上升,反之,投资者对企业的预期下降,股票价格也会随之下降。
因此,从投资者行为的结果,也就是股票收益率的变化,我们可以判断事件对企业的实质性影响,并对其做出合理评价。
二、事件研究法的步骤事件研究法的基本过程包括确定事件及样本、确定研究窗口、计算超额收益并判断市场反应,大体上,可归纳为6个步骤:(1)定义事件。
进行事件分析的第一件事就是定义相关的事件并找出在该事件影响下,需要研究的特定公司股价变动的事件区间,这一区间称为事件窗口。
事件窗口可以考虑用公告日那一天(通常为第0天)来定义,事件之前或之后的较短时期也具有研究价值,这样事件窗口可以根据研究的具体要求定义。
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)
事件研究法
事件研究法(event study)自从Ball和Brown(1968)以及Beaver (1968)开创性地使用事件研究法判别会计盈余报告的信息含量以证实会计信息的有用性以来,事件研究法得到了广泛的使用。
一、事件研究法定义事件研究法就是研究在事件发生前后很短的时间内,投资者投资行为变化所引发的股票收益变化情况,并据此判断事件对股东财富和企业价值的影响。
事件研究法的理论基础是理性的市场模式,即市场的有效性。
典型的事件研究需要构造并检验的假设是,某一特定事件发生后对于公司价值的影响。
由于从长期来看,通过价格来反映公司的价值应该是符合逻辑的,所以在事件研究中运用证券市场的数据就可以很容易地建立这种测量关系。
即如果事件对市场产生影响,这种影响会立刻通过资产的价格反应出来,所以通过一个较短时期内资产价格的观察量就可以测度事件的经济影响。
研究短期内的股东财富效应,并依此判断事件的实质,从理论上讲,依据有二:一是事件公告时所包含的信息含量对市场的影响,这里的信息既包含事件本身的信息含量,也包括由于披露事件而使投资者了解到过去并不知道“内部信息”,这些信息会影响投资行为;二是投资者行为所反映的对企业价值的预期,如果投资者认为事件具有积极的意义,就会提升预期,股票价格就会上升,反之,投资者对企业的预期下降,股票价格也会随之下降。
因此,从投资者行为的结果,也就是股票收益率的变化,我们可以判断事件对企业的实质性影响,并对其做出合理评价。
二、事件研究法的步骤事件研究法的基本过程包括确定事件及样本、确定研究窗口、计算超额收益并判断市场反应,大体上,可归纳为6个步骤:(1)定义事件。
进行事件分析的第一件事就是定义相关的事件并找出在该事件影响下,需要研究的特定公司股价变动的事件区间,这一区间称为事件窗口。
事件窗口可以考虑用公告日那一天(通常为第0天)来定义,事件之前或之后的较短时期也具有研究价值,这样事件窗口可以根据研究的具体要求定义。
event study 笔记
event study 笔记事件研究(Event Study)是一种用于研究某一特定事件对股票价格或收益率的影响的方法。
以下是关于事件研究的一些笔记:事件定义:事件研究中的事件通常是指一个特定的事件或信息披露,例如公司并购、股票分拆、重大资产重组等。
这些事件可能会对公司的价值和未来收益产生影响,因此研究这些事件的影响是很有意义的。
研究方法:事件研究通常采用比较分析法,即将事件发生前后的股票价格或收益率与市场整体或其他相似公司的数据进行比较,以评估事件对股票价格或收益率的影响。
样本选择:在事件研究中,需要选择合适的样本进行比较分析。
样本应该包括事件发生前后一定时间内的股票价格或收益率数据。
同时,还需要选择与事件相关的其他公司作为比较对象,以便更准确地评估事件的影响。
数据处理:在事件研究中,需要对数据进行处理和清洗,以确保数据的准确性和有效性。
这包括去除异常值、处理缺失值、标准化数据等。
模型选择:在事件研究中,需要选择合适的模型来评估事件的影响。
常用的模型包括市场模型、三因子模型、四因子模型等。
这些模型可以帮助更准确地评估事件对股票价格或收益率的影响。
结果解释:在事件研究中,需要对结果进行解释和讨论。
这包括评估事件对股票价格或收益率的影响程度、分析影响的原因、讨论结果的稳健性等。
总之,事件研究是一种用于研究特定事件对股票价格或收益率的影响的方法。
在研究中,需要选择合适的样本、处理数据、选择合适的模型并对结果进行解释和讨论。
以下是一个使用事件研究的例子:假设一家公司发布了重大资产重组的公告,该事件可能会对公司的股票价格产生影响。
为了研究该事件的影响,可以采用事件研究的方法。
首先,需要选择合适的样本。
在这个例子中,可以选择该公司的股票价格数据作为样本。
同时,还需要选择与该事件相关的其他公司作为比较对象,以便更准确地评估该事件的影响。
其次,需要确定事件的时间窗口。
在这个例子中,可以将事件发生前后的时间段作为时间窗口。
stata事件研究法
事件研究法(Event Study Methodology)是一种用来衡量某一事件对特定公司或行业的影响的方法。
这种方法通常用于金融领域,尤其是股票市场,以评估某一事件(如并购、破产、新产品发布等)对企业价值的影响。
在Stata中,事件研究法通常包括以下步骤:
1. 定义事件窗口:确定事件发生的时间范围,即事件窗口。
2. 定义估计窗口:在事件窗口之前的一个时间段,用于估计正常回报。
3. 计算正常回报:使用估计窗口的数据,采用适当的模型(如市场模型或均值回归模型)来估计正常回报。
4. 计算异常回报:异常回报是指实际回报减去正常回报。
5. 计算累计异常回报:将每个时点的异常回报进行累加,得到累计异常回报。
6. 进行统计检验:对累计异常回报进行统计检验,以评估事件对企业价值的影响是否显著。
在Stata中,可以使用“eventstudy”命令来进行事件研究。
该命令提供了多种选项和功能,包括定义事件窗口和估计窗口、选择正常回报模型、计算异常回报和累计异常回报、绘制事件图等。
总之,事件研究法是一种非常有用的金融分析方法,可以帮助投资者和分析师评估某一事件对企业价值的影响。
在Stata中,可以使用“eventstudy”命令来进行事件研究,该命令提供了多种功能和选项,使得事件研究变得更加方便和灵活。
事件研究法
T0
T1
0
T2
T3
研究步 骤
界定事件 界定估计 确定 预期 及事件期间 期间和后事件期间 分析单位 正常收益计算
异常 收益计算
异常 收益累计
统计 检验
机理 解释
确定分析单位
事件和各类期间界定清楚后,随之要确定观测和收集数据的对象(数 据源)。 研究者要根据假设论证要求来选叏分析单位。如研究某一事件引起的 国内上市公司股价变劢情况,可选定上海戒深圳证券交易所的上市公司, 戒两者的公司都包括,当然有时分析单位也可能就是某一特定的公司。
2 ( R m ) 1 2 ( ARi ) 2i [1 m ] L1 2
m
在上式中,当L1值足够大时,可近似的等亍,这也是L1值选择比L2的 值大的多的原因。 研究步 骤
界定事件 界定估计 确定 预期 及事件期间 期间和后事件期间 分析单位 正常收益计算
异常 收益计算
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
异常收益计算
以市场模型为例,第i支股票在时间期间L2 ( T1 1至 =T2)内的异 常收益为:
异常收益即是市场模型的扰劢项 ,在异常收益的扰劢项均值为零、服 从正态分布和具有可叠加性的假定下,
ARit Rit i i Rmt
3 月14 日至3 月18 日的构造统计量值
样本公司股票在估计窗中正常收益率的截距项不斜率项值
于南盐化收益率eviews 线性回归结果(2010 年11 月5 日-2011 年3 月10 日)
根据许多研究表明,在置信水平是0.05 时,通常被认为是可接 收错误的边界水平,由此可以看出,3 月16 日,3 月17 日是显著的, 拒绝原假设,即3 月16 日,3 月17 日有超额收益。
事件研究方法及其在金融经济研究中的应用
事件研究方法及其在金融经济研究中的应用事件研究方法及其在金融经济研究中的应用摘要:事件研究方法(Event Study)是一种常用于金融经济研究中,衡量特定事件对公司股票价格的影响的方法。
本文首先介绍了事件研究方法的基本原理,然后探讨了该方法在金融经济研究中的应用,包括事件研究在资本市场研究、公司并购研究、金融危机研究等方面的应用。
最后,本文总结了事件研究方法的优势和局限性,并对未来研究方向进行了展望。
第一部分:事件研究方法的基本原理事件研究方法是一种经济学研究中常用的方法,主要用于衡量特定事件对公司股票价格的影响。
该方法通过对事件发生前后的股票价格变化进行分析,以揭示事件对市场的影响程度。
其核心原理是基于市场效率假设和资产定价模型,即假设市场反应迅速、无偏差且有效。
事件研究方法的基本步骤如下:1. 选择事件:研究者需明确选择一个特定的事件,例如公司发布重要公告、政府政策变化、宏观经济风险等,并界定事件窗口(事件发生前后市场反应的时间范围)。
2. 收集数据:研究者需要收集与事件相关的数据,包括事件日的个股收益率、市场指数的收益率以及其他可能影响市场的因素。
3. 构建参考模型:通过使用资本资产定价模型(CAPM)或其他适用模型来构建参考模型,以估计市场预期收益率,从而刻画事件发生前市场的行为。
4. 分析事件:计算事件窗口内个股的超额收益率,即股票收益率减去参考模型估计的预期收益率,以衡量事件对市场的影响。
5. 统计检验:使用统计方法检验超额收益率是否显著,确定事件是否对市场产生显著影响。
第二部分:事件研究方法的应用事件研究方法在金融经济研究中的应用不仅局限于以上提到的基本原理,还可以广泛应用于各个领域,如资本市场研究、公司并购研究、金融危机研究等。
1. 资本市场研究:事件研究方法可用于分析市场对不同公司、行业、地区的敏感性,探讨股票市场的反应机制,评估投资策略的有效性等。
例如,研究者可以通过事件研究方法了解投资者对某一特定行业政策的反应,并预测相关公司的股价变动。
事件研究(EventStudy)
ˆ
X X
/
1
X
/
y
• Asquith 和Mullins(1986)把股票增发公 告的非正常收益对增发的规模(增发规 模用其占公司总资产的比率来表示)和 公告前11个月的累积非正常收益进行回 归,发现增发规模越大,则负的非正常 收益越大;前11个月的累积非正常收益 越大,则负的非正常收益越小。
(二)扩展——条件事件研究
• 当投资者理性地利用公司的具体特征变量预测某一事 件发生的可能性时,公司具体特征变量与事件的可预 测程度之间的关系就会导致对事件窗内非正常收益的 估计产生某种选择性的偏差(selection bias)。 • 此时回归残差项与回归因子(公司具体特征变量)之 间不相关的假设,即
二、横截面分析及其扩展
(一)基本的横截面分析(Cross-Sectional Models)
横截面分析属于对非正常收益更细致的研究, 即通过回归分析研究各个公司的具体特征变 量(如规模、盈利状况等)与非正常收益的 关系。
y X
• 假设
E
X 0
/
• 则使用OLS得到的估计量
Ri X ii i
2 把 i代入事件窗中求非正常收益AR
Ri X i i
* *
* i
3 计算累计非正常收益率CAR与标准化非 正常收益率SCAR
CARi 1, 2
S CARi 1, 2
* i
CARi 1, 2
5 因素模型(factor model) • one-factor model(e.g. market model) • multifactor model(指除了市场指数还包 括行业指数) 只当针对具有共同特征的样本时才值得考 虑。
事件研究法,双重差分法
事件研究法和双重差分法都是统计学和计量经济学中的重要方法,用于分析特定事件或政策变化对经济或金融市场的影响。
事件研究法(Event Study)主要用于研究某一特定事件对股票市场的影响。
该方法通过比较事件发生前后的股票收益率来估计该事件的经济价值。
它可以帮助投资者理解市场对事件的反应,从而预测未来的市场走势。
双重差分法(Double Difference Estimation)则主要用于评估政策或制度变化的效果。
这种方法通过比较受到政策或制度变化影响的个体和未受影响的个体的某些经济指标的差异,来估计政策或制度变化的影响。
双重差分法的优点在于它能够控制其他与政策或制度变化相关的因素,从而更准确地估计政策或制度变化的效果。
如需获取更多关于这两种方法的详细信息,建议阅读统计学或计量经济学相关书籍或咨询专业人士。
Event-Study-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(EventStudy)
xj E
j
y | x
j j j
x 1 N ( z )
j
j
j
• 同样可以用G(x)代替公式(2)中的F(x)进行修正
• 因此,在标准线性模型下
H
x x
j j
j 1
1
• 在纠正了truncation偏差后
H
x x
j
n( z j ) N ( z j)
i
it
3 Mean-adjusted return model
•
正常收益是股票前几期的平均收益率
4 market-adjusted return model • 以市场收益率作为个股的正常收益率, 即在market model 中,令
i 0
i 1
该模型应用于无法事前估计模型参数的 情况,不得已才使用。
Eit 0
VARit i
2
本模型虽然简单,但是却可得到与复杂的模型相 近的结果Brown and Warner (1980、1985)。 评论:模型的选择缺乏敏感性,可能是由于即使 采用了更为复杂的模型也未能降低ARs的方差。
Rit i i Rmt it
(ห้องสมุดไป่ตู้)研究步骤
1 事件定义(Event definition)
• 确定所要研究的事件 • 明确事件所涉及公司证券价格的研究期 间——事件窗 (event window)
2 取样标准(Selection criteria)
归纳出一些样本特征 (如公司市场资 本化、行业代表、事件发布的时间分布 等 )并注明通过选样可能导致的任何偏 差。
• Acharya提出的内生事件的隐含变量模型 (Latent Variable Models for Endogenous Events):
事件研究法详解(event study)
• Issues with the Time-line: - Defintion of an event: We have to define what an event is. It must be unexpected. Also, we must know the exact date of the event. Dating is always a problem (WSJ is not a good source -leakage). - Frequency of the event study: We have to decide how fast the information is incorporated into prices. We cannot look at yearly returns. We can’t look at 10-seconds returns. People usually look at daily, weekly or monthly returns. - Sample Selection: We have to decide what is the universe of companies in the sample. - Horizon of the event study: If markets are efficient, we should consider short horizons –i.e., a few days. However, people have looked at long-horizons. Event studies can be categorized by horizon: - Short horizon (from 1-month before to 1-month after the event) - Long horizon (up to 5 years after the event).
第九章-事件研究法
选择度量正常收益的模型
估计异常收益和累计超额报酬
检验异常收益的显著性
实证结果与解释
9.1.1定义事件与事件窗
事件包括合并、 收购、 收益公告或再融资行为等 ,若研究者关心增发对股东财富的影响 ,此时的事件即为增发公告。事件研究所涉及的窗口包括估计窗、 事件窗与事后窗等 ,如图1 ,t = 0 为事件日; t = T1 + 1 至 t = T0 代表事件窗 ,其长度为L1 = T1 - T0 ; t = T0 + 1 至 t = T1 为估计窗 ,其长度为L2 = T2 - T1 ;t = T2 + 1 至 t = T3 为事后窗 ,其长度为L3 = T3 - T2。估计窗的作用在于估计正常收益(或估计正常收益模型的参数) ,一般情况下 ,估计窗的长度应大于等于 120天;事件窗是用于检验股价对事件有无异常反映的期间, 有时事件窗仅为一天(即事件发生的当天) ,有时为两天(即事件公告当天与后一天) ,有时为三天(即公告前一天、公告当天与公告后一天) ,也有学者将事件窗定义为公告前后10天、 20天或更长 ,事件窗长短主要取决于研究者的研究目的:事后窗主要用于考察事件发生后股价(或企业价值)有无异常变化 ,常见于探讨某一事件长期绩效的研究中。
9.1事件研究法简介
事件研究法(Event Study)是一种统计方法,是在研究当市场上某一个事件发生的时后,股价是否会产生波动时,以及是否会产生“异常报酬率”(abnormal returns),借由此种资讯,我可以了解到股价的波动与该事件是否相关。
一般而言 ,事件研究包括以下几大步骤
定义事件以及事件研究窗口
即: (1)
是实际收益 , 是正常收益(由市场模型计算得出) , 是异常(或非期望)收益部分。在如此分解下 ,异常收益 是实际收益和正常收益之差:
事件分析法(Event Study).ppt
Rit i i Rmt it
Var it
2 it
优点:剔除了收益中与市场收益波动相关
的
部分,从而降低了估计误差。
• 市场模型中
2 i
1 Ri2 Var Rit
• 固定收益模型中
2 i
Var
Rit
3 Mean-adjusted return model • 正常收益是股票前几期的平均收益率
S
CARi
1,
2
CARi 1, 2
i
1,
2
4计算平均累计非正常收益率
CAR
1, 2
1 N
N
CARi 1, 2
i1
SCAR
1, 2
1 N
N
SCARi
1
,
2
i1
5 原假设与统计量
原假设 : 事件对收益的 均值与方差均无影响
J1
CAR1, 2
1
~ N 0
N L1 4
• 收集样本公司. • 确定每个样本公司事件宣布日的准确日期 • 确定估计窗、事件窗、事后窗 • 计算样本公司的事件日的超额收益. • 对超额收益在时间、截面上进行加总 • 统计检验. • 实证结果解释
(一)研究步骤
1 事件定义(Event definition)
• 确定所要研究的事件 • 明确事件所涉及公司证券价格的研究期
括行业指数)
只当针对具有共同特征的样本时才值得考 虑。
(三 )Example(以市场模型为例)
1 求正常收益
Ri Xii i
从估计窗中运用OLS得到 i
2 把 i代入事件窗中求非正常收益AR
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• 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.
– There is an exogenous (unanticipated) shock that affects some stocks. – We want to compare the returns of those stocks around the announcement to others that are not affected.
Event Studies in Financial Economics: A Reivew
Event Study Analysis
• Definition: An event study attempts to measure the valuation effects of an event, such as a merger or earnings announcement, by examining the response of the stock price around the announcement of the event. • One underlying assumption is that the market processes information about the event in an efficient and unbiased manner. • Thus, we should be able to see the effect of the event on prices.
Prices around Announcement Date under EMH
Stock Price
Overreaction
Efficient reaction Underreaction
-t
0 Announcement Date
+t
•The event that affects a firm's valuation may be: 1) within the firm's control, such as the event of the announcement of a stock split. 2) outside the firm's control, such as a macroeconomic announcement that will affect the firm's future operations in some way. •Various events have been examined: –mergers and acquisitions –earnings announcements –issues of new debt and equity –announcements of macroeconomic variables –IPO’s –dividend announcements. –etc.
• Issues with the Time-line: - Defintion of an event: We have to define what an event is. It must be unexpected. Also, we must know the exact date of the event. Dating is always a problemபைடு நூலகம்(WSJ is not a good source -leakage). - Frequency of the event study: We have to decide how fast the information is incorporated into prices. We cannot look at yearly returns. We can’t look at 10-seconds returns. People usually look at daily, weekly or monthly returns. - Sample Selection: We have to decide what is the universe of companies in the sample. - Horizon of the event study: If markets are efficient, we should consider short horizons –i.e., a few days. However, people have looked at long-horizons. Event studies can be categorized by horizon: - Short horizon (from 1-month before to 1-month after the event) - Long horizon (up to 5 years after the event).
• Definition of “Normal” Returns: We need a benchmark (control group) against which to judge the impact of returns.
– There is a huge literature on this topic. – From the CAPM/APT literature, we know that what drives expected stock returns is not exactly clear. – This is precisely what we need to do in event studies: We need to specify expected returns (we just call them “normal” returns). – Note that if we are looking at short horizon studies, we can assume that expected returns do not change. No problem, here. – If we are looking at long horizons, we know that expected returns change. Big problem. We have to be careful. – In long horizon studies, the specification of expected returns makes a huge difference, because small errors are cumulated. There is no easy way out of this problem.
Event Study Design
• The steps for an event study are as follows: – Event Definition – Selection Criteria – Normal and Abnormal Return Measurement – Estimation Procedure – Testing Procedure – Empirical Results – Interpretation