理论教育 关于事件研究法的优化探讨

关于事件研究法的优化探讨

时间:2023-07-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:时间区间分别为大宗交易发生前60天至交易后30天,交易日前的超额收益率分别表示为ARb60...ARb1,交易日后的超额收益率分别表示为ARa1...ARa30,累计超额收益率记为CARb60,CARa30等。利用描述性统计方法,观察大宗交易事件窗口中大宗交易折价幅度、股票特质风险大小、流动性换手率等因素对大宗交易事后累计超额收益率的影响。建立回归方程组61:ARai,t=ai,t+Xbi,t+ui,t,其中X包含的变量如表61所示:表61对样本进行事件法回归检验的变量

关于事件研究法的优化探讨

首先采用事件研究法,计算每个个股日度收益率 Ryi,t和超额收益率AR,再计算累计超额收益率[1]CARi,t,而 。时间区间分别为大宗交易发生前60天至交易后30天,交易日前的超额收益率分别表示为AR−b60...AR−b1,交易日后的超额收益率分别表示为AR−a1...AR−a30,累计超额收益率记为CAR−b60,CAR−a30等。

同样定义大宗交易折价率为,其中为大宗交易发生价,为大宗交易发生日该股在场内市场的收盘价。利用描述性统计方法,观察大宗交易事件窗口中大宗交易折价幅度、股票特质风险大小、流动性换手率等因素对大宗交易事后累计超额收益率的影响。

然后,为清晰看出大宗交易后的场内股票价格走势是否由交易时的大宗交易价折价率决定,以及与交易时的特质风险的关系,采用CAR −a对折价率ΔPp%回归方法,并添加特质风险等控制变量,以此观察大宗交易价格发现功能。同时,为分析大宗交易折价率与交易日后累计超额收益率在时间序列维度上的结果,按照交易后的时间,逐日用累计超额收益对折价率进行回归。建立回归方程组6−1:AR−ai,t=ai,t+Xbi,t+ui,t,其 中X包含的变量如表6−1所示:(www.daowen.com)

表6−1 对样本进行事件法回归检验的变量

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