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11.3　事件研究

信息有效市場概念的提出引出了一種有力的研究方法。如果證券價格反映了當前所有可得到的信息，那麼價格變化也必將反映新信息。因此，人們似乎可以利用在事件發生時衡量價格的變化來測度事件的重要性。

事件研究（event study）描繪了一種實證財務研究技術，運用這一技術，觀察者可以評估某一事件對該公司股票價格的影響程度。例如，股市分析師可以通過研究股息的變化來研究事件的影響。事件研究可以量化股息變化和股票收益率之間的關係。

要分析一項已經公開的股息變化的影響要比看起來難很多。任何一天股價都會對廣泛的最新經濟信息諸如GDP、通貨膨脹率、利率或公司盈利能力等做出反應。分離出由於特殊事件引起的那部分股價變化絕非易事。

一般的研究方法都是首先分析事件在沒有發生的條件下股票收益的代理變量。事件所產生的異常收益（abnormal return）估計了股票的實際收益與基準收益之差。實踐中一些方法用於估計該基準收益，例如，測度異常收益的一個最簡單的方法就是用股票的收益減去它所在的市場的指數收益。另一個明顯改進後的方法則是將股票收益與那些目標股票在企業規模、β係數、近期表現以及每股賬面-市值比等標準相匹配的股票進行比較。另外，還有利用諸如資本資產定價模型或某種如法瑪-弗倫奇三因素模型這樣的資本資產定價模型來確定常規收益。

許多研究者利用“市場模型”來估計異常收益。這一研究是建立在第9章我們介紹的指數模型的基礎上的。回顧第9章，指數模型認為股票收益是由一種因素和一種公司層面的因素所決定的。給定t時間內的股票收益率r_t，可以用以下數學表達式來表示：

其中r_Mt是該時間段內市場收益率，e_t是由公司層面因素引起的證券收益。係數b表示對市場收益的敏感程度，a表示股票在市場收益為0時所實現的平均收益率。（注：從第9章可以知道，資本資產定價模型意味著式（11-1）中的截距a等於r_f（1-β）。然而，通常用這個式子對截距進行經驗估計，而不是利用資本資產定價模型的值。實踐表明，證券市場線似乎比資本資產定價模型預測的要平緩（參見第12章），這意味著利用資本資產定價模型所獲得的截距過小。）因此式（11-1）將r_t分解為市場和公司層面因素。公司成名或異常收益也可以由事件引起的非期望收益來解釋。

確定在給定時間內公司的異常收益需要e_t的估計值。因此，式（11-1）可以變為：

式（11-2）有一個簡單的解釋：殘差項e_t表示所研究的事件引起的那部分收益，即在已知股票對市場敏感程度的前提下，超出人們基於常規市場收益變化所得的股票收益的那部分收益。

【例11-3】異常收益

假定分析師估計a=0.05%，b=0.8。某一天市場上漲1%，根據式（11-1）我們可以預測股票期望收益率將上漲0.05%+0.8×1%=0.85。如果股價實際上漲2%，分析師推斷出當天公司層面因素所引起的股價收益率上漲2%-0.85%=1.15%。這就是當天的異常收益。

市場模型是一個具有高度靈活性的工具，因為它可以推廣到包含更豐富基準收益的模型，例如，式（11-1）中除右邊市場收益之外，還包括行業收益，以及反映某一特徵指數的收益。然而，需要特別注意的是，式（11-1）中的參數的估計必須是合理的（截距a和斜率b）。特別是估計參數所使用的數據必須在時間上與所觀測的時間分離，以免受事件發生期內異常收益的影響。其中部分原因是市場模型本身所存在的缺陷，與公司特徵相關的投資組合收益在近些年來被廣泛採用作為基準收益。

我們通過分析股票（或一組股票）事件信息被市場所知而引起的收益率變動來估計該事件的異常收益。例如，在研究收購企圖對目標公司股價的影響時，發佈日期就是公眾得知收購企圖的那一天。最後，計算在發佈日期前後每個公司的異常收益，並估計典型異常收益的統計顯著性和幅度，以確定新消息的影響程度。

使事件研究變得複雜的一件事就是信息的洩露。洩露是指一些相關事件的有關信息在被官方公佈之前就已經發布給一小部分投資者。在這種情況下，股票的價格會在官方宣佈的幾天或幾周之內上漲（我們假設是個好消息）。這樣官方發佈日引起的任何異常收益就不能揭示信息發佈的全部影響。更好的考察變量是累積異常收益（cumulative abnormal return），即該期所有異常收益的簡單的加總。這樣，當市場對新信息做出反應時，累積異常收益便包含了整個期間公司特有股票的全部變化。

圖11-1顯示了一個相當典型的事件研究結果。這一研究的作者著眼於在信息發佈之前的信息洩露以及194家樣本公司所採取的行動。在大多數收購中，被收購公司的持有人把他們的股份以高於股票市值的升水價格賣給收購者。收購企圖的宣佈對目標公司來講是一個好消息，因此會引起股價上升。

圖11-1證明了好消息發佈的本質。在宣佈日，我們假設它為第0天，目標樣本中的目標公司的平均累積非正常收益大幅度上升，這表明公佈日有大量正的異常收益。注意在公佈日接下來的幾天中，累積異常收益不再明顯地上升或下降。這與有效市場假說一致。一旦新信息被公佈，股價幾乎立刻攀升來回應這一好消息。隨著股價重新回到平衡狀態，反映新信息的效應，即任意特定日的新發生的異常收益，可能為正也可能為負。事實上，對於許多樣本公司來說，平均異常收益將趨於0，因此異常收益不再顯示上升或下降的趨勢，這恰好是圖11-1所顯示的模式。

從公佈日前幾天的收益模式可以看出一些關於有效市場和信息洩露的有趣的證據。如果內幕交易規則得到了很好的遵循和執行，股價的相關信息公佈之前數日不會表現出異常收益。因為在告知前市場無法獲得公司層面的特定信息。相反，在公告當日股價就會出現跳空上漲。而實際上，圖11-1表示接管目標公司的股價在公告日30天之前就開始出現上漲的趨勢。可能是一些市場參與者獲得了洩露的信息，並在公開宣告之前購買了股票。這樣的洩露經常發生在一些事件研究當中，表示至少一些內幕交易者對規則的濫用。

實際上，美國證券交易委員會對圖11-1所表示的模式並不是非常擔心。如果內幕交易規則被大幅度違反，我們可能更早地看到異常收益。例如，在收購案當中，當收購者一旦決定其目標，異常收益很快變為正值，因為內幕交易者將立刻開始交易。當消息被公開宣佈時，內部人員已經把目標公司的股票價值提升到可以反映收購意圖的水平，而真正公開宣佈日時異常收益將趨於0。在公開日當天看到累積異常收益突然增加，表明公開宣佈的大部分信息對市場來說確實是新信息，同時股價並未已經全部反映有關收購的信息。因此，我們可以看到雖然存在洩密情況，但美國證券交易委員會對限制內幕交易人員交易有著實質性的影響。

事件分析方法已經成為被廣泛接受的測量大量事件經濟影響的工具。例如，美國證券交易委員會定期運用事件研究的方法來找出違反內部人員交易原則和證券法規的交易商所獲得的非法收入。^[1]該方法也適用於詐騙案例，因為法庭必須判定由詐騙活動所引起的損失。

【例11-4】使用異常收益計算損失

假定一家市值為1億美元的公司在會計醜聞出現當天遭受4%的異常收益的損失。然而，市場上的其他公司當天表現都很好。市場指數快速上升，基於股票和市場的正常關係，股票應該獲得2%的收益。我們可以得出該醜聞給公司價值帶來6%的下降，加上2%的收益以及實際觀察到的4%的下跌。一些人可以推算出因醜聞蒙受的損失為600萬美元，（在一般市場調整後）當投資者注意到該消息並對公司股票的價值重新估計時，公司的市值下跌了1億美元的6%。

概念檢查11-4

假設在一些數據被公佈後異常收益變為負值（異常收益下降）。這違背有效市場假說了嗎？

[1] 關於美國證券交易委員會運用這一技術的評論，參見Mark Mitchell and Jeffry Netter，“The Role of Financial Economics in Securities Fraud Cases：Applications at the Securities and Exchange Commission，”The Business Lawyer 49（February 1994），pp.545-90.