張宏婧 ，姚姣杰，朱亞哲，胡曉萌

(東北電力大學經(jīng)濟管理學院，吉林 吉林 132012)

2012年4月15日，央視曝光某些企業(yè)使用工業(yè)明膠制成食用膠囊，經(jīng)檢測，修正藥業(yè)等9家藥廠13個批次藥品，所用膠囊重金屬鉻含量超標。隨著事件的不斷發(fā)展，涉案廠商的范圍不斷擴大。人們會不會因為“毒膠囊”事件的發(fā)生對整個醫(yī)藥行業(yè)失去信心，從而使整個醫(yī)藥板塊的股價受到影響，或者是受到怎樣的影響。本文利用“毒膠囊”事件發(fā)生前的醫(yī)藥板塊數(shù)據(jù)、采用市場模型(單指數(shù)模型)來估計整個醫(yī)藥的正常收益率，分析事件發(fā)生前后實際收益率與估計收益率產(chǎn)生的異常收益率，通過t檢驗來判斷該事件是否對醫(yī)藥板塊股票價格產(chǎn)生顯著性影響。

1 事件研究法介紹

事件研究法已經(jīng)有很長的歷史了，自從被提出后，事件研究法被用于各個研究領域:金融經(jīng)濟領域、公司財務領域、法律領域等，同時事件研究法也用于公共突發(fā)事件對企業(yè)或行業(yè)產(chǎn)生的經(jīng)濟影響。Hill and Schneeweis研究考察了“三里島核電站事故”對公共電力公司股票收益的影響，研究結果表明:在三里島核電站事故期間，核能和非核能的公司都產(chǎn)生了顯著的負的非正常收益，而且使用核能的公司負的非正常收益更大。我國葉志強等研究了“汶川地震”對我國金融板塊和四川板塊的影響，研究結果表明:“汶川地震”對我國金融板塊和四川板塊均存在影響趨勢，但都不存在顯著性影響[1]。張璇、樊元研究了三聚氰胺事件對伊利和光明兩家上市公司股票價格的影響，確定在這次特殊事件未曝光之前是否有相關知情人提前拋售股票以減少自身損失從而加劇了股票價格的下跌。研究結果表明:相關知情者確實顯著地向市場傳遞了相關信息[2]。本文則利用事件研究法研究分析這次曝光的“毒膠囊”事件對整個醫(yī)藥板塊的股價存不存在影響。

2 事件研究法的步驟

事件研究一般包括六大步驟，即界定事件及事件窗口、樣本的選取、正常收益模型的選取、估計非正常收益、檢驗非正常收益的顯著性、實證結果與解釋[3]。

2.1 界定事件及事件窗口

圖1 事件研究時間窗口

事件包括企業(yè)的合并或融資、國家宏觀調(diào)控(如利率調(diào)整、新政策的頒布)、公共突發(fā)事件等。事件研究法的事件窗包括三個部分:估計窗口、事件窗口和事后窗口。事件研究法的重點在于確定事件發(fā)生的日期。事件發(fā)生的日期為市場第一次獲得新事件的信息，而非該事件“實際”發(fā)生的時間。事件窗口通?？梢远x為事件發(fā)生日前三天、五天或十天至事件發(fā)生后三天、五天或十天。估計窗口通常選取252個交易日或者一個年度，如果只需要一個粗略的結果，可以選取不少于126個數(shù)據(jù)。估計窗口和事件窗口不重疊。事后窗口是用來研究對于該事件發(fā)生后的長期影響。事后窗口可以短至一個月或者長達幾年，這取決于事件本生。本文不對事后窗口進行分析。如圖1，t=0為事件發(fā)生日;t=T1+1至t=T2為事件窗口，其長度為L1=T2－T1;t=T0至t=T1為估計窗口，其長度為L2=T1－T0;t=T2+1至T3 為事后窗口，其長度為 L3=T3 －T2[4]。

2.2 樣本的選取

事件研究中，研究樣本的選擇是很重要的，有時是否應將某一發(fā)生事件的公司包括在研究樣本之內(nèi)還需要仔細考慮，尤其是小樣本研究。為此，應當預先確定樣本的選擇標準，如設置數(shù)據(jù)可獲性的限制、行業(yè)限制等。

2.3 正常收益模型的選取

用于估計正常收益我們通常在常量均值收益模型和市場模型中選擇其一。

(1)常量均值收益模型

常量均值收益模型是指將估計窗口內(nèi)標的證券的平均收益作為事件窗口標的證券的正常收益[5]，其模型表達式為

其中:E[εit]=0，Var[εit]=，是第 i支股票 t期間收益，εit是擾動項。

盡管常量均值收益模型是形式上最簡單的期望收益估計模型，但該模型得到的結果與其他比較復雜的模型得到的結果很相近。

(2)市場模型

市場模型是一個依據(jù)某一證券收益與市場投資組合收益相關的統(tǒng)計模型[5]，其模型表達式為

其中:E[εit]=0，Var[εit]=，Rit為第 i支股票 t期間收益，Rmt為 t期間市場收益，εit為擾動項。

市場模型是對常量均值收益模型的一種改進。本文選定市場模型作為正常收益的估計模型，而不選擇常量均值收益模型。

2.4 非正常收益的估計

非正常收益是指事件窗期間實際收益率和期望收益率(根據(jù)市場模型得到)間的差額。累計非正常收益是指事件窗期間非正常收益之和。非正常收益的符號、大小和統(tǒng)計的顯著性均可用來衡量市場對事件的反應情況。

非正常收益的表達式為

其中:Rat為t期間實際收益，Rit為t期間估計收益(市場模型估計得到)，Rmt為t期間市場收益。

累計非正常收益表達式為

2.5 非正常收益的檢驗

非正常收益計算之后，對其進行t檢驗。提出假設H0:AR等于0，備擇假設H1:AR不等于0。

在顯著性水平α=0.05下，若T的絕對值遠大于2，則在0.05顯著性水平下，可以認為AR顯著不等于0，否則接受原假設，認為AR顯著等于0。

2.6 實證結果和解釋

根據(jù)以上步驟得出非正常收益的估計和檢驗以后，實證部分告一段落，然后對實證結果進行分析，探討此事件和非正常收益間的因果關系或者對于存在的可能性影響因素進行判斷。

3 “毒膠囊”事件實證分析

3.1 估計窗口和事件窗口的確定

2012年4月15日央視曝光“毒膠囊”事件，因此，本文選取此日期為事件發(fā)生日。同時，選取2012年4月9日至2012年4月20日共10個交易日(事件發(fā)生前后5個交易日)作為事件窗口，2011年3月21日至2012年4月6日共253天交易日(252個收益率)作為估計窗口。

3.2 樣本的選取

本文的數(shù)據(jù)來源于國泰君安大智慧數(shù)據(jù)庫，范圍涵蓋了其公布的所有上市公司的交易日期、股票價格日數(shù)據(jù)和上證指數(shù)日數(shù)據(jù)。因為“毒膠囊”事件的發(fā)生主要對醫(yī)藥行業(yè)和明膠企業(yè)產(chǎn)生影響，故選取180家醫(yī)藥上市公司進行分析。

3.3 數(shù)據(jù)處理

(1)收益率的計算:Return=LN(Pt－Pt－1)，Pt表示第t日的收盤價。

(2)本文采用最小二乘法，將估計期內(nèi)上證綜指收益率對醫(yī)藥板塊收益率做線性回歸分析，得到表1:

表1 正常收益模型估計檢驗表

從表1可以看出:R2等于0.722376，說明估計窗口的整體數(shù)據(jù)擬合度較好，D-W值等于1.578141，大于0小于2，說明估計窗口的數(shù)據(jù)不存在嚴重的自相關性，C(1)即表示α，其T的絕對值遠小于2，表明α顯著等于0，即表明該正常收益模型不含截距項，C(2)即表示β，其T的絕對值遠大于2，表明β顯著不等于 0，β =1.082398。

因此，正常收益的表達式為

將事件窗的上證收益率日數(shù)據(jù)代入公式(6)，計算事件窗期間醫(yī)藥板塊的期望收益率。根據(jù)非正常收益的公式(3)，得到醫(yī)藥板塊事件窗期間每日非正常收益和累計非正常收益，累計非正常收益圖1所示:

圖1 事件窗累計異常收益

(3)t檢驗

對以上所得的事件窗每日異常收益數(shù)據(jù)代入公式(5)進行t檢驗，得到表2。

表2 事件窗異常收益檢驗

由上表可知T的絕對值遠遠小于2，由此我們接受原假設AR=0，即異常收益不存在顯著性差異，表明“毒膠囊”事件對醫(yī)藥板塊不具有顯著性影響。

4 研究結論

曝光的“毒膠囊”事件對我國食品藥品安全質(zhì)量檢驗給予一個沉重的警告。本文采用事件研究法對“毒膠囊”給我國醫(yī)藥證券市場的醫(yī)藥板塊造成的影響進行了實證分析。本文研究結果表明，“毒膠囊”事件曝光后，我國醫(yī)藥板塊產(chǎn)生的非正常收益不具有顯著性，即這一事件對我國醫(yī)藥板塊不具有顯著性影響?？梢越Y合市場有效性對本文研究結論進行解釋。由于“毒膠囊”事件涉及的上市公司的份額在醫(yī)藥板塊中所占比重較低，事實上“毒膠囊”事件涉及的9家醫(yī)藥公司也不全是上市公司，所以醫(yī)藥板塊的股票價格沒有受到太大的影響。但是，該事件發(fā)生后，涉及“毒膠囊”的藥品廠家在各地招標資格被取消，這勢必對這些家企業(yè)2012年，乃至今后幾年的經(jīng)營情況產(chǎn)生影響。

本文的事件研究法存在以下問題:首先，事后窗口的選擇時間比較短(因為事件剛剛發(fā)生)，因此研究結論只能解釋短期的影響，長期影響有待進一步研究。其次，本文對正常收益模型直接選取了目前事件研究法最常使用的市場模型，也可以使用常量均值收益模型和其他模型進行估計，完成各模型結果的對比。

[1]葉志強，涂波，張順明.“汶川地震”的證券市場板塊效應研究[J].投資研究，2011(8):51－63.

[2]張璇，樊元.基于事件研究法看證券價格反映——三氯氰胺事件實證研究[J].時代金融，2009(5):52－54.

[3]袁顯平，柯大鋼.事件研究法及其在金融經(jīng)濟研究中的應用[J].統(tǒng)計研究，2006(10):31－35.

[4]Simon Bennings.Financial Modeling(third edition).London，England:The MIT Press Cambridge，Massachusetts，2007:371 －387.

[5]李懷祖.研究管理方法論(第2版)[M].西安:西安交通大學出版社，2004:172－181