事件研究法

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事件研究法 (Event Study) 是一種統計方法,係在研究當市場上某一個事件發生的時後,是否會對股價產生波動。


意義[编辑]

事件研究法 (Event Study) 是一種統計方法,是在研究當市場上某一個事件發生的時後,股價是否會產生波動時,以及是否會產生「異常報酬率」(abnormal returns),藉由此種資訊,我可以了解到股價的波動與該事件是否相關。

步驟[编辑]

在研究過程中,首先須決定研究假說為何。決定研究假說以後,須確定事件的種類及其事件日估計期及事件期之計算期間,並以股價日報酬率估算其預期報酬率,再透過實際報酬與預期報酬之差額,觀察整體股利發放事件,於宣告期間是否具有異常報酬的產生,最後藉由統計檢定來檢視其統計值是否顯著


1.決定研究假說

譬如假設估計期間的CAR並沒有產生資訊效果,而事件期的CAR可能產生資訊效果。


2.事件日的確定

事件研究法的第二步,即確定所要研究的事件。所謂的「事件日」,係指市場「接收」到該事件即將發生或可能發生的時間點,而非該事件「實際」上發生的時間點,此時點通常以「宣告日」為準。時點認定的適當與否,對於研究的正確性,會有決定性的影響。


3.市場模式

估計某一事件發生或公佈後,對於股價影響,必須建立股票報酬率的「預期模式」,以估計「預期報酬」(expected returns)。股票報酬率的預期模式有很多種,應用最廣的是「市場模式」 (Market Model)。市此模式假設個股股票的報酬率與市場報酬率間存在線性關係,並以市場報酬率建立股價報酬率之迴歸模式,公式如下:

   Rit=αi +βi Rmt +εi,t

Rit:表示 i 公司 t 期的報酬率,計算方式為 (該股X日時收盤價–該股[X-1]日時收盤價) / 市場[X-1]日時收盤價。 Rmt:表示 t 期的市場加權指數股票之報酬率,計算方式為 (市場X日時收盤指數–市場[X-1]日時收盤指數) / 市場[X-1]日時收盤指數。 αi:表示迴歸截距項。 εit:表示迴歸殘差項。 βi:表示迴歸斜率。


4.建立股票報酬率的「預期模式」

針對誤差項的部分,根據Fama(1968)、Beja(1972)及Fama(1973)之研究,市場模式有下列之假設: E(εit)=0 Cov( εiτ , εiγ)= ,τ,γ 〔t1, t2〕 Cov( εit , Rmt)=0

因此,經由以上所示之公式,可求得個別證券在「事件期」某一期之「預期報酬率」,即為:

   Rit=ai + bi Rmt

Rit :表示 i 公司t期之預期報酬率,經由估計期計算得來。 Rmt:表第t期市場加權指數股票之報酬率。


5.估計平均異常報酬率(AAR)、累積異常報酬率(CAR)

一但估計出「預期報酬率」,也就可以得到異常報酬率。為了了解某一特定事件之異常報酬率或累積效果的行為,並且提供有關異常報酬率,何時開始出現關聯以及何時結束,採用異常報酬率 (AR) 及累積異常報酬率 (CAR) 以看出此項反應。

異常報酬 (Abnormal Returns , ARit) 指以事件期的實際報酬減去事件期的預期報酬:

   ARit=Rit-Rit    

ARit:表示 i 公司第t期之異常報酬率。 Rit :表示 i 公司第t期之實際報酬率。 Rit :表示 i 公司第t期之預期報酬率。

累積異常報酬率 (Cumulative Abnormal Returns, CAR( T )),則為特定期間內每日異常報酬率的累加值。


6. 異常報酬率的檢定

如果異常報酬率為「正」,我們可以推論事件對股價有正的影響;如果異常報酬率為「負」,我們可以推論事件對股價有負的影響。但只知道正負仍不夠,因為我們不確定此種影響是否足夠明顯,因此必須進行「顯著性檢定」。


7.分析結果

依據研究假說,對於異常報酬率以及檢定的結果進行分析,並提出解釋。

參考資料[编辑]

沈中華、李建然著,事件研究法,華泰出版社,2000年初版。

沈中華、李建然,台灣經濟新報文化事業公司事件研究法暨模組

事件研究法