事件研究方法及在经济中的作用
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一、金融经济
事件研究法集中于探讨事件(如合并、收购、收益公告或再融资行为等)的发生对股票价格(或企业价值)带来的冲击,冲击可体现于以下几个方面:平均股价效应、市场收益方差的变化(反映股价波动性的变化)、股票成交量的变化、经营(会计)绩效的变化等。在国外,事件研究法首先被广泛应用于金融经济领域,近几十年来出现的有关事件研究方面的文献已成为金融经济文献中的重要组成部分。正如Fama(1991)所言:“在事件研究法被应用以前,在公司财务核心课题(centralissue)上几乎不存在任何经验证据。现在,这方面的经验证据相当多,且大多源于事件研究”。同时,事件研究,作为检验资本市场有效性的一种方法,在资本市场相关研究中也居于重要地位(Brown与Warner,1980,1985;Fama,1991)。另外,事件研究也同样运用于金融经济领域以外。例如,在会计领域,收益公告的股价效应已倍受关注;在法律和经济领域,事件研究法被用于检验法规效应,以及评估法律责任的损失等等(Khotari与Warner,2006)。在我国,证券市场的稳步发展也为事件研究法的运用提供了数据条件。从上世纪90年代开始,就有学者运用该方法来研究相应课题。到现在,涉及事件研究法运用的文献已拥有相当的数量。但是与国外相比,我国学界还缺乏系统性地介绍事件研究法的相应文献,也缺乏对事件研究法进行深层次探讨的研究成果,这在一定程度上阻碍了事件研究法的运用。有鉴于此,本文参考了国外学界的研究成果,试图对事件研究法作系统的介绍,同时本文还试图对国内外事件研究相关文献进行比较分析和评述,目的在于揭示事件研究(尤其是长期间事件研究)中可能出现并需注意的问题。
二、事件研究法的步骤及特征
一般而言,事件研究包括六大步骤,即定义事件以及事件研究窗口、选择研究样本、选择度量正常收益的模型、估计异常收益、检验异常收益的显著性、实证结果与解释(Campbell等人,1997;Mackinlay,1997;白仲光与蓝翔,2003)。这一部分将系统介绍上述步骤并同时分析事件研究法的相应特征。
(一)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。Khotari与Warner(2006)模糊了事件窗与事后窗的界限,将两者统称为事件窗,并按事件窗的长度将事件研究分为短期间事件研究(事件窗小于1年的)与长期间事件研究(事件窗大于等于1年的),并认为短期间事件研究已经比较成熟,值得信赖,而长期间事件研究局限尚存,有待进一步发展和完善。
(二)研究样本的选择
事件研究中,研究样本的选择是很重要的,有时是否应将某一发生事件的公司包括在研究样本之内还需要仔细考虑,尤其是小样本研究。为此,应当预先确定样本的选择标准,如设置数据可获性的限制、行业限制等(Campbell等人,1997;Mackinlay,1997)。
(三)正常收益模型的选择
为了评价事件的影响,我们需要度量异常收益,异常收益是事件窗期间证券的实际收益与正常收益之差。即:Kit=Rit+εit(1)Kit是实际收益,Rit正常收益(由所选择的期望收益模型计算得出),εit是异常(或非期望)收益部分。在如此分解下,异常收益εit,是实际收益和正常收益之差:εit=Kit-Rit(2)换言之,εit是事件条件下的收益与无事件条件的期望收益之间的差。因此,异常收益是证券持有者财富的变化。在定义异常收益之前,必须设定(或选择)正常收益模型。用于估计正常收益Kit的模型包括统计模型与经济模型,统计模型以资产收益行为的统计假设为基础,不依赖于任何经济理论,而经济模型以有关投资者假设为基础,不依赖于统计假设(Campbell等人,1997;Mackinlay,1997)。
1•统计模型。
(1)常均值收益模型。该模型的思想是将估计期间(即估计窗)内标的证券的平均收益作为事件期间(即事件窗)标的证券的正常收益。设μi是资产i的平均收益,则常均值收益模型为:Rit=μi+εit(3)E[εit]=0Var[εit]=σ2εi(4)其中,Rit是证券i的t期收益,εit是扰动项,其均值为0,方差为σ2εi。尽管常均值收益模型可能是最简单的模型,但Brown与Warner(1980,1985)发现该模型产生的结果与那些比较复杂的模型所产生的结果相近;另外,陈汉文与陈向民(2002)的研究发现,均值调整模型在中国市场上存在某种优势。
(2)市场模型。市场模型是将某一证券收益与市场证券组合收益相联系的统计模型。即:Rit=αi+βiRmt+εit(5)E[εit]=0Var[εit]=σ2εi(6)其中,Rit与Rmt分别是证券i和市场投资组合在t期的收益,εit扰动项,其均值为0,方差为σ2εi。αi、βi与σ2εi为市场模型的参数。市场模型是对常均值收益模型改进的一种模型。它去除了与市场组合收益变化相关的收益部分,减少了非正常收益的方差,从而可能增强检测事件效应的能力。选择该模型的利与弊主要取决于该模型回归时的R2,R2越大,则非正常收益方差被去除的部分就越大,选择该模型就越有利,反之亦然(Mackinlay,1997)。其他许多模型也可用于估计正常收益,如Sharpe(1970)、Sharpe等人(1995)在行业分类的基础上讨论的多因素指数模型,Ritter(1991)的研究涉及的市场调整收益模型等。
2•经济模型。
经济模型对统计模型进行了限制,以提供受更多约束的正态收益模型。较典型的经济模型包括资本资产定价模型(CMPA)与套利定价模型(APT)。下面列示了资本资产定价模型(7),以及Fama与French(1993)、Carhart(1997)基于套利定价模型思想提出的三因素模型(8)、四因素模型(9):Rit-Rft=βi(Rmt-Rft)+εit(7)Rit-Rft=αi+bi(Rmt-Rft)+siSMBt+hiHMLt+εit(8)Rit-Rft=αi+bi(Rmt-Rft)+siSMBt+hiHMLt+miUMDt+εit(9)其中,Rit与Rmt分别是证券i和市场投资组合在t期的收益,Rft是无风险收益率,SMBt是小股票组合和大股票组合收益率之差,HMLt是高面值-市值比和低面值-市值比的股票组合收益率之间的差额,UMDt是上年度“赢家”、“输家”市场股票组合收益率差异,εit扰动项;αi、βi、bi、si、hi与mi是对应模型的参数。Mackinlay(1997)研究发现,20世纪70年代,资本资产定价模型曾得到广泛的使用,但20世纪80年代中期以32统计研究后,由于发现资本资产定价模型存在某种弊端,因此事件研究中几乎不再应用资本资产模型了。同时,尽管运用套利定价模型可以消除资本资产定价模型的某些弊端,但市场模型同样具有这样的作用;另外,套利定价模型中起重要作用的因素是市场因素,其他因素仅具有较小的解释力,因此,套利定价模型相对于市场模型的优势较小,鉴于市场模型相对于套利定价模型而言,应用起来更为简便,所以研究中多数采用市场模型。
(四)估计异常收益
在选择好用于估计正常收益的模型后,接下来的步骤就是对异常收益进行估计。由方程(2)可知,异常收益εit=Kit-Rit,Kit无需估计,需要估计的Rit,一般用估计窗内的相关数据进行估计,如在使用日数据与市场模型的事件研究中,市场模型参数可通过事件发生前120天的数据进行估计,再运用所估计出的参数与事件窗对应的数据计算Rit的估计值。计算出异常收益日数据(即εit)后,需要对异常收益进行加总,异常收益的加总包括截面上(各种证券间)的加总与时间序列(主要指事件窗)上的加总。设ARt为整个样本(设由N个证券组成)在t时刻的平均异常收益;CAR(t1,t2)为整个样本在(t1,t2)期间内的平均异常收益,则异常收益的截面和时间序列加总分别可以以式(10)、式(11)表示:ARt=1N∑N1εit(10)CAR(t1,t2)=∑t2t1ARt(11)
(五)检验异常收益的显著性
异常收益计算出来以后,需要检验其显著性。零假设通常是:异常收益(或累积异常收益)均值为0;备测假设是:异常收益(或累积异常收益)均值不为0。检验的方法包括参数检验法与非参数检验法。
1•参数检验法。
在参数检验法下,常用(或标准)的检验统计量为:J1=CAR(t1,t2)[σ2(t1,t2)]1/2(12)其中,σ2(t1,t2)=Lσ2(ARt)(13)σ2(t1,t2)是(t1,t2)期间上平均异常收益(ARt)的方差。方程(13)说明,期间长度L越长,则CAR的方差将越大(Khotari与Warner,2006)。J1是以平均异常收益(ARt)标准差的估计量[σ2(t1,t2)]1/2对异常收益进行标准化的结果,因此只适用于大样本,而且并不精确。由此,有必要考虑另一种CAR(t1,t2)的标准化方法,其相应的检验统计量为:J2=N(L1-4)L1-212SCAR(t1,t2)(14)其中,SCAR(t1,t2)=1N∑Ni=1CARi(t1,t2)[σ2i(t1,t2)]1/2(15)方程(15)中,N代表样本数。上述两个检验统计量,即J1、J2,均服从标准正态分布。在进行事件研究时,可以选择J1或J2,在大多数研究中,由于各种证券CAR的方差相近,因此,研究结果对选择J1或J2并不敏感(Campbell等人,1997)。
2•非参数检验。
非参数检验方法不受收益分布特定假设的限制。非参数检验方法包括符号检验法与秩检验法两种。(1)符号检验法。符号检验是以异常收益的符号作为基础,它要求各个有价证券的异常收益(或累积异常收益)相互独立。原假设是:正的异常收益的比例是0•5。对应的检验统计量为:J3=N+N-0•5N1/20•5(16)上式中,N+表示异常收益为正的样本观察值个数;N为样本总数。J3服从标准正态分布。该检验法的缺点是:如果异常收益呈现偏态(即分布不对称),检验统计量的设定就不是很好了(Mackinlay,1997)。(2)秩检验法。鉴于符号检验的缺点,Carrado(1989)提出了非参数的秩检验法。令L2为事件窗的长度,整个样本由N个证券组成,设Kit为证券i在t时刻异常收益的秩,t从T1+1到T2,事件日为t=0。在对每一种证券按异常收益大小从1到L2排列的基础上,该检验法的原假设是:事件日异常收益为0的假设下,事件日异常收益的秩为(L2+1)/2。秩检验法设定的检验统计量为:J4=1N∑Ni=1Kio-L2+12/s(L2)(17)s(L2)=1L2∑T2t=T+111N∑Ni=1Kit-L2+122(18)一般而言,非参数检验方法并不单独使用,而是与参数检验法一并使用,这样可以利用非参数检验结果考察参数检验法的稳健性(Robustness)。
(六)实证结果与解释
通过上述步骤,实证结果的取得就顺理成章了。但需要注意的是,有时,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,在下结论或进行解释时应特别谨慎。基于上述事件研究步骤,可以看到,在事件研究的各个步骤中,都存在着选择,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。
三、事件研究法在金融经济研究中的应用
(一)国外学界对事件研究法的应用
在国外,事件研究其实已具有相当长的历史。最早的研究可追溯到20世纪30年代,即Dolly(1933)运用“事件研究法”考察了股票分割的股价效应。随后,Myers与Bakay(1948)、Barkay(1956、1957、1958)、Ashley(1962)等人进一步完善和发展了事件研究法,但是直到20世纪60年代后半期,Ball与Brown(1968)、Fama等人(1969)的研究成果问世以后,事件研究才得以最终“成熟”(转引自Mackin-lay,1997)。正如Khotari与Warner(2006)所言:“即使对过去30年事件研究相关文献最草率的统计都将发现这样的惊人事实,即30年来事件研究的基本统计模式并没发生多大变化,仍然是沿用Fama等人(1969)的研究模式,焦点仍然是度量事件期间样本证券的异常收益均值与累积异常收益率。”同时,Binder(1998)也注意到,“依据社会科学引文索引(SSCI),自Fama等人的研究问世(即1969)至1994年,该文献被索引了516次”。由此可见,FAMA等人在事件研究方法论上所做出的贡献。自20世纪70年代起,有关事件研究的相应文献开始大量涌现。Khotari与Warner(2006)对1974~2000年期间事件研究相关文献进行了检索,由于文献太多,他们仅检索了美国5种权威杂志(LeadingJournal),即商业期刊(JB)、金融期刊(JF)、金融与经济(JFE)、金融与数量分析(JFQA)与金融研究评论(RFS)。检索结果为565篇。同时,他们以事件窗口的长度为标准对文献进行了分类,事件窗口大于等于1年的为长期间事件研究,反之则为短期间事件研究。分类的结果是:长期间事件研究文献相对较少,仅约有200篇。尽管事件研究相关文献数量众多,但所研究的内容不外乎涉及以下几个方面:
(1)事件研究方法论。这方面的文献主要着眼于事件研究方法的完善与发展。基于上文所述,Fama等人(1969)的研究绝对是该领域的经典文献,它“开创了会计、经济与金融研究领域的方法论革命”(Binder,1998)。但是,Fama等人(1969)的研究在事件研究的深度与宽度方面还稍显不足,即使在他们所应用的方法上,也需进行必要的修正(Blume,1971;Scholes,1972;Gonedes,1973)。在方法论方面,Brown与Warner(1980,1985)的两篇文章涵盖了事件研究的广泛领域,Campbell等人(1997)的著作中专章详细而宽泛地讨论了事件研究的设计问题,同时Mackinlay(1997)的研究也详细探讨了事件研究的相关问题,这些文献是值得一看的。Khotari与Warner(2006)的研究总结认为,在事件研究方法论上产生两个方面的变化:其一,日数据(有时指交易日)取代了月度数据;第二,用于估计异常收益与校对其统计显著性的方法变得越来越深奥。
(2)市场效率的检验。事件研究方法可用于检验市场的有效性,Fama(1991)的研究对相关文献进行了综述。首先,日收益率数据在事件研究法检验市场效率的研究中扮演了重要的角色。Fama认为,由于日收益率数据有利于精确计量股价对事件的反应速度,同时,也有利于减少甚至消除共同检验问题(市场有效性总是和资产定价模型同时被检验的)。因此,在运用事件研究对市场效率进行的研究中,日收益率数据(如CRSP-证券价格研究中心开发的NYSE、AMEX与NASDAQ等日收益率数据)的应用保证了事件研究的精确性。如Brown与Warner(1985)的研究表明,当股价对某一事件反应强烈并集中于短短的几天内时,不同的期望(正常)收益的估计方法(如市场模型、常均值模型与资本资产定价模型等)对最终的推论几乎没有影响。平均而言,基于日收益率数据的事件研究结论是,股价对事件的反映是快速的而有效的,这与市场有效性相一致。但是,Fama(1991)同时也认为:“市场有效性课题并没得到完全的解决”。因为一方面,尽管事件研究集中于探讨股价对事件信息的反映,但它们却并没有揭示“有多少由离均差(DeviationFromAverage)产生的剩余方差(ResidualVariance)”是合理的;另一方面,当股价对事件信息的某些反映变得迟钝时,事件研究将不得不去处理共同检验问题了。如Ball与Brown(1968),Asquith(1983)的研究就发现股价对事件信息反映迟钝的现象,从而引发学界对“股价对事件信息反映迟钝的原因”、“收益变动有多大程度归因于估计异常收益的技术差错”等问题的激烈争论(前者参见Roll,1986;Frank、Harris与Titman,1991;Mitchell与Lehn,1990。后者参见Bernard与Thomas,1989;Ball、Kothari与Watta,1990)。Fama(1991)总结认为:“某些事件研究结果表明,股价对事件信息并非是快速反映的。”因此,“事项研究为市场并非有效提供了清洁证据。”
(3)融资决策对标的股票价格(或企业价值)的影响。事件研究也可用于检验融资决策对公司股票价格(或企业价值)的影响,具体包括再融资(如债券、可转换债券、可转换优先股、配股与增发等)的发行公告股价效应和长期股价与经营(或会计)效应。这方面的文献比较多,在再融资发行公告的股价效应方面,事件研究的结果是:普通股发行的股价效应约为-3%,可转换债券对应为-2%,而普通债券约为0•3%(AsquithandMullins,1984;DannandMikkelson;MasulisandKorwar,1986;MikkelsonandPartch;Smith,1986)。在再融资的长期绩效方面,事件研究的结果是:股票发行后标的公司业绩呈现长期下滑的趋势,可转换债券发行后标的公司绩效也呈下滑态势(程度较股票的低),但普通债券发行前后公司的绩效基本保持不变(HansenandCrutchley,1990;LoughranandRitter,1995,1997;Mclaughlinetal,1998a,1998b;Baeetal,2002)。
(4)公司控制权交易。如美国早期有关兼并的事件研究发现,收购企业的股价对兼并公告几乎是不敏感的,但兼并以后,收购方的股价有连续缓慢下跌的倾向(Asquith,1983)。这方面的研究文献可参见Jensen与Roll(1983)所做的相应综述。
(5)会计领域中的事件。该领域的事件研究主要涉及收益公告效应等,事件研究的结果是,标的公司股价对收益公告反映迟钝(或滞后)(BallandBrown,1968;Beaver,1968;CollinsandKothari,1989;BernardandThomas,1990;Balletal,1990)。这方面的研究文献可参见Kothari(2001)的研究所做的相应综述。除此之外,个别文献还涉足法律和经济领域,即运用事件研究法检验法规效应,以及评估法律责任的损失等等。
(二)国内学界对事件研究法的应用
尽管我国学界有关事件研究的文献已有相当数量,研究范围也与国外基本相似,但在宽度、深度和严谨性方面还有待进一步加强。
(1)事件研究方法论。在这一方面,我国学界明显滞后,相应的文献较少,且宽度与深度明显不够。段瑞强(2004)的研究简单介绍了事件研究法;白仲光与蓝翔(2003)探讨了事件研究法概念、步骤及部分局限性;陈汉文与陈向民(2002)以1990~2000年为研究期间,检验了均值调整收益模型、市场调整收益模型与市场与风险调整收益模型,研究结果显示了“市场模型的局限性以及均值调整模型在中国市场上的某些优势”;陈信元与江锋(2005)以1990年12月至2003年12月沪深两市所有A股公司为抽样总体,检验了均值调整模型、市场调整模型与市场模型为基础的多种检验方法的检验力,研究发现,无论事件研究中各公司事件是否相近或重叠,都应采用市场模型为基础的非参数秩检验方法。而累积非正常收益的检验也应以市场模型为计算基础。显然,陈信元与江锋(2005)的研究证据并不支持陈汉文与陈向民(2002)的研究结论。
(2)市场有效性的检验。这方面的文献包括:直接研究我国证券市场有效性的文献,如张人骥等(1998)、沈艺锋与吴世农(1999)、耿军会与石会娟(2006)等的研究;对我国市场有效性问题提供间接证据的文献,如奉立城(2000)、林翔(2000)、陈浪南与屈文洲(2000),以及王永红与赵学军(2001)等。
(3)融资决策对标的股票价格(或企业价值)的影响。我国上市公司再融资市场主要包括配股、增发与可转换债券。因此,运用事件研究探讨融资决策对标的股票价格(或企业价值)的影响主要涉及配股、增发与可转换债券的财富效应,其中增发效应的文献有:夏伟芳与张维然(2003)、刘力等(2003)、李燕妮与杨贵宾(2005)、陈科与董新春(2006)、孔东民与付克华(2006)等;配股财富效应的文献有:夏伟芳与张维然(2003)、张维然与冯士伟(2004)、于研与檀向球(2005)、杨高峰(2005)等;可转换债券财务效应的文献有:田柯等(2004)、刘成彦与王其文(2005)、刘娥平(2005)、刘舒娜等人(2006)。
(4)公司控制权交易。这方面的文献相对较多,如陈信元与张田余(1999)、李善民与陈玉罡(2002)、张新(2003)、李瑞海(2005)、林世雄(2005)等。
(5)会计领域中的事件。这方面的文献有:曹纯娟与贾冰(2004)、王春珊与刘习勇(2006)等。也有个别学者运用事件研究探讨法规效应,如胡金焱(2003)。
综上所述,与国外相比,我国学界对事件研究法的应用相对较多,而对事件研究法的讨论不足,即事件研究方法论方面的研究成果还为数不多。同时,我们发现,国内学界在运用事件研究法时,较多选择市场模型来估计正常收益,在对异常收益进行检验时,多数学者仅选择单一的检验统计量。另外,国内文献中对事件研究法的介绍不足,也几乎没有哪一篇文献提及“由于事件研究的局限性而导致研究成果的非精确性”,很显然,这种情况并非是因为读者们对事件研究法已耳熟能详了。
