黃一茜

（湖南師范大學(xué)金融學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

一、引言

由于我國(guó)股市存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱現(xiàn)象，投資者往往在獲知突發(fā)事件時(shí)，該事件對(duì)股價(jià)的影響已喪失時(shí)效性。目前的相關(guān)研究均主要聚焦于突發(fā)事件對(duì)股價(jià)的影響，如黃俊，郭照蕊（2014）認(rèn)為如法時(shí)間中主要由負(fù)面事件對(duì)股價(jià)造成影響，且媒體報(bào)道數(shù)量與股價(jià)同步性呈顯著負(fù)相關(guān)性。戴澄（2015）發(fā)現(xiàn)上市公司食品藥品安全事件帶來(lái)的負(fù)面信息會(huì)造成涉事公司股價(jià)在短時(shí)間內(nèi)急劇下跌，且未涉事的同行業(yè)公司股價(jià)也將對(duì)該信息做出反應(yīng)。[1]胡聰慧，劉玉珍，吳天琪，鄭建明（2015）指出集團(tuán)公司股價(jià)對(duì)行業(yè)信息反映更慢，這源于投資者有限的關(guān)注度和有限的信息處理能力。張峰，謝靖（2016）認(rèn)為媒體能夠在一定程度上彌補(bǔ)投資者的信息不對(duì)稱性，但是由于缺乏獨(dú)特性和法律約束性及保護(hù)性，媒體報(bào)道的真實(shí)性和有效性難以保證。譚春枝（2017）提出上市公司被舉牌能引起正向股價(jià)效應(yīng)，但正超額收益旨在公告前后的短期內(nèi)顯著。河賢杰，王孝鈺，孫淑偉，朱紅軍（2018）發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)公司透明度較高、發(fā)布信息質(zhì)量較高，且信息內(nèi)容有價(jià)值的情況下，新媒體披露的信息才能對(duì)股價(jià)有較為明顯的影響。

本文則通過(guò)機(jī)理分析和定量分析研究突發(fā)事件對(duì)股價(jià)影響的時(shí)效性（以下簡(jiǎn)稱為“時(shí)效性”），以幫助投資者做出更好的投資決策。

二、突發(fā)事件對(duì)股價(jià)影響的機(jī)理分析

突發(fā)事件對(duì)股價(jià)的影響主要來(lái)自于四個(gè)方面：（一）投資者獲取消息延遲；（二）突發(fā)事件的性質(zhì)和類型；（三）突發(fā)事件的發(fā)展程度；（四）投資者的羊群效應(yīng)。本文假設(shè)投資者只通過(guò)公告獲取突發(fā)事件的信息。

三、突發(fā)事件對(duì)股價(jià)影響的實(shí)證分析

（一）實(shí)證分析模型介紹

首先，本文采用事件分析法對(duì)采集的事件進(jìn)行逐一分析，其中正常收益率的計(jì)算通過(guò)stata采用市場(chǎng)模型進(jìn)行估計(jì)。其后，對(duì)選取的自變量分別進(jìn)行協(xié)方差分析和回歸分析。

（二）實(shí)證分析數(shù)據(jù)處理

1、觀測(cè)值處理

本文篩選上證A股醫(yī)藥行業(yè)板塊的210只個(gè)股作為研究對(duì)象，篩選10個(gè)種類的突發(fā)事件。對(duì)無(wú)相關(guān)事件類型的個(gè)股，估計(jì)窗口不夠的事件，以及具有顯著異常值的樣本進(jìn)行剔除后，共計(jì)681個(gè)觀測(cè)值。

2、變量處理

對(duì)10個(gè)突發(fā)事件的類型（以下簡(jiǎn)稱為“type”）分別進(jìn)行賦值，作為啞變量處理：

1：資產(chǎn)重組2：收購(gòu)兼并3：關(guān)聯(lián)交易4：違規(guī)違紀(jì)5：重大損失

6：停牌公告7：交易異動(dòng)8：風(fēng)險(xiǎn)提示9：澄清公告10：特別處理

對(duì)事件發(fā)展程度變量進(jìn)行量化處理：

選取特定時(shí)間段內(nèi)的累積異常收益率（以下簡(jiǎn)稱為“gap_#”，gap_1|2|3|4分別對(duì)應(yīng)2日、5日、10日、20日、30日）作為衡量事件發(fā)展程度的變量。并將負(fù)面突發(fā)事件的CAR取得絕對(duì)值。

測(cè)量自事件發(fā)生日起連續(xù)同向異常收益率的天數(shù)（以下簡(jiǎn)稱為“number”），以此作為時(shí)效性的持續(xù)天數(shù)。

（三）回歸分析

以number為因變量，gap_#為自變量進(jìn)行二次回歸分析,見(jiàn)表格3。經(jīng)分析，選取R2最為顯著，且接近協(xié)方差分析結(jié)論的第二次回歸結(jié)果解釋因變量與自變量之間的關(guān)系。

表格1 五次回歸結(jié)果

第二次回歸分析結(jié)果在區(qū)間[-0.133，0.133]內(nèi)不符合實(shí)際情況，故再次進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸。區(qū)間內(nèi)樣本滿足簡(jiǎn)單線性回歸基本假設(shè)。

四、結(jié)論與建議

（一）實(shí)證分析結(jié)論

根據(jù)協(xié)方差分析，在一般情況下number的簡(jiǎn)單算術(shù)平均值為2.463天；number落在區(qū)間[0.95,3.799]中。各類型突發(fā)事件的時(shí)效性差別不大。

解釋為其他條件不變時(shí)，當(dāng)個(gè)股5天的累積異常收益率（以下簡(jiǎn)稱“CAR5”）等于-0.133，時(shí)效性最小，為1.725個(gè)單位（天）；當(dāng)CAR5小于-0.133，CAR5越小則時(shí)效性越大，且時(shí)效性的增速越快；當(dāng)CAR5大于-0.133，CAR5越大則時(shí)效性越大，且時(shí)效性的增速越快。當(dāng)CAR5大于-0.133且小于0.133，CAR5每增加0.1個(gè)單位，時(shí)效性增加0.8832個(gè)單位（天）。

（二）本文的建議

當(dāng)投資者希望以突發(fā)事件作為投資決策的依據(jù)時(shí)，投資者有依據(jù)將其有限注意放在事件類型和事件性質(zhì)以及事件發(fā)展程度上。

其中，事件發(fā)展程度對(duì)事件帶來(lái)的時(shí)效性的影響更顯著，且投資者可以將有限注意更多地放在事件嚴(yán)重程度高的事件上。

同時(shí)，在關(guān)注事件類型方面，本文所研究的10種不同類型的事件所帶來(lái)的時(shí)效性雖具有一定的差異但差異并不顯著。當(dāng)投資者注意力有限時(shí)不需要過(guò)度區(qū)分事件的類型。

（三）本文的不足

本文樣本數(shù)量較少且所取樣本均在同一行業(yè)內(nèi)，取樣不夠隨機(jī)；無(wú)法剔除其他因素的干擾；數(shù)據(jù)處理中存在不科學(xué)的地方，因此會(huì)造成本文的結(jié)論存在一定誤差。