【摘 要】 文章運用事件研究法分析滬深兩市醫(yī)藥板塊股票價格對新冠疫情期間實時信息的反映程度，選擇市場模型對預(yù)期收益率進行估計，將實際收益率與其比較，得到醫(yī)藥板塊的異常收益率，并計算累計異常收益率，最后輔以顯著性檢驗。結(jié)果顯示新冠疫情短期內(nèi)對我國醫(yī)藥板塊的股價并無顯著性影響，但長期影響有待進一步分析。

【關(guān)鍵詞】 新冠疫情 醫(yī)藥板塊 事件研究法

一、引言

新冠疫情爆發(fā)之初，醫(yī)藥板塊逆勢反漲令人矚目。早在2020年1月底，新冠疫情尚未真正全面爆發(fā)時，醫(yī)藥制造板塊便領(lǐng)漲，病毒防治、中藥等概念板塊均大幅上漲。2月3日疫情真正爆發(fā)與股市開市后，在絕大多數(shù)板塊大幅下跌的背景下，與抗擊疫情相關(guān)的醫(yī)藥股繼續(xù)逆勢上漲，口罩、診斷試劑、抗病毒藥物等概念股表現(xiàn)強勢。

疫情對醫(yī)藥板塊的具體影響有助于市場有效性分析和行業(yè)研究。針對醫(yī)藥板塊的股票價格對新冠疫情期間新信息的具體反映程度與反映方式進行分析研究，對研究我國股市市場有效性和和信息傳導(dǎo)具有一定的意義。

二、文獻綜述

事件研究法最早起源于二十世紀三十年代，Dolley （1933）觀察了股本分散對價格的影響。Mayersan （1948），Bakay （1956， 1957， 1958），Ashley （1962）在此基礎(chǔ)上進行了進一步的研究和改進，祛除了干擾性的事件的影響。二十世紀六十年代末，Ball與Brown （1968），F(xiàn)ama （1969）等人再次完善了事件研究法，此后，事件研究法初步定型，為以后的學(xué)者沿用至今。二十世紀七十年代起，事件研究法開始被廣泛運用于不同商業(yè)領(lǐng)域。Khotari與Warner （2006）將其分為事件研究方法論、檢驗效率、輔助融資決策、股權(quán)交易與會計領(lǐng)域等六大領(lǐng)域。

國內(nèi)學(xué)者自二十世紀九十年代起開始運用事件研究法分析相應(yīng)問題，相關(guān)研究多側(cè)重于事件研究法的實際運用。段瑞強（2004）的研究簡單介紹了事件研究法;白仲光與藍翔（2003）具體分析了事件研究法概念、一般研究步驟和局限性。陳漢文與陳向民（2002）結(jié)合中國市場研究發(fā)現(xiàn)，市場模型存在一定局限性;但陳信元與江鋒（2005）的研究卻表明，無論事件研究中各公司事件是否相近或重疊，都應(yīng)采用市場模型為基礎(chǔ)的非參數(shù)秩檢驗方法。

綜上所述，事件研究法是一種在經(jīng)濟金融領(lǐng)域研究被廣泛認可的研究方法。它起源于二十世紀三十年代，此后不斷被修正、改進以適用于不同細分領(lǐng)域的研究。國內(nèi)相關(guān)學(xué)者對事件研究法的研究起步較晚，并側(cè)重實際應(yīng)用研究。運用事件研究法時，更多的學(xué)者傾向于選擇市場模型來估計正常收益。

三、事件研究法運用在金融計量中的一般步驟

（一）定義事件

事件研究通常在事件發(fā)生的時間軸上分為三個窗口：估計窗、事件窗與事后窗。以市場第一次獲得新信息的時間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。

（二）選擇研究樣本

選擇研究樣本時，應(yīng)考慮樣本代表性與可獲得性，提前制定好選擇標準。

（三）選擇模型

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。

其中：是第i支股票t期間收益，是擾動項。

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(guān)的統(tǒng)計模型，其模型表達式為

其中：為t期間市場收益。

（四）估計異常收益

異常收益是指事件窗期間實際收益率和期望收益率的差額。累計異常收益是指事件窗期間異常收益之和。異常收益的表達式為

其中為t期間實際收益。

累計異常收益表達式為

（五）檢驗異常收益

異常收益計算之后，對其進行t檢驗。提出假設(shè)，備擇假設(shè)。

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(shè)，認為AR顯著等于0。

（六）實證結(jié)果和解釋

根據(jù)以上步驟得出異常收益的估計和檢驗以后，對實證結(jié)果進行分析。

四、疫情影響滬深兩市醫(yī)藥板塊實證分析

（一）疫情爆發(fā)與股市表現(xiàn)時間梳理

萌芽期：從2019年12月8日武漢出現(xiàn)第1例不明肺炎患者，至1月23日大年夜前夕武漢宣布封城。這一期間，股市并未聞到危險訊號，走勢基本平穩(wěn)。但在A股春節(jié)休市前最后一個交易日，武漢突然宣布封城，恐慌情緒開始初步在市場萌芽，上證指數(shù)當(dāng)日跌2.75%。

爆發(fā)期：從1月23日起至2020年2月14日新增確診拐點到來。1月23日至2月2日，我國股市休市，但國內(nèi)疫情在此期間持續(xù)升級，市場恐慌情緒不斷積累。2月3日開市后，上證指數(shù)大跌7.7%，收盤價2746.61，深指跌8.45%，創(chuàng)業(yè)板跌6.85%，截至收盤超3000只個股跌停。2月4日至2月14日，盡管疫情仍處于爆發(fā)期，但市場信心逐步回歸，上證指數(shù)在此期間穩(wěn)步回升，2月14日收盤2917.01點。

后期：2月14日以后。2月中旬直到3月初，國內(nèi)疫情基本得到控制，國外疫情尚未爆發(fā)，我國股市持續(xù)走強后維穩(wěn)。但3月初國際疫情爆發(fā)以來，全球股市短期內(nèi)均出現(xiàn)大幅下跌，我國股市股市未能幸免。從3月初至3月底，我國股市再次迎來了大幅度的下跌，2020年3月19日盤中一度跌至2646.80。2020年4月以來至今，國際疫情增勢開始有所放緩，我國股市緩慢回升。

（二）定義事件

新冠疫情不同于一般外部突發(fā)重大事件的地方在于疫情爆發(fā)之初，我國股市正處于休市階段，非交易日內(nèi)疫情相關(guān)信息無法傳導(dǎo)至相關(guān)股票的價格。1月23日，上證指數(shù)收跌2.75%，疫情初步發(fā)酵，并未真正爆發(fā)。2月3日，是疫情真正爆發(fā)后我國股市開市后的首個交易日，上證指數(shù)在這一天創(chuàng)下疫情期間單日最大跌幅7.72%。疫情的真正爆發(fā)和公布主要在1月23日以后，并集中于2月3日開始集中傳導(dǎo)至我國股票市場。綜合來看，選取2020年2月3日作為事件發(fā)生日更為合適。

選取2020年1月9日至2020年2月18日共11個交易日作為事件窗口，2019年9月4日至2020年6月18日共181個交易日作為估計窗口。

（三）選擇研究樣本

選取中證全指醫(yī)藥指數(shù)作為研究樣本。中證全指醫(yī)藥指數(shù)選自中證全指樣本股的醫(yī)藥衛(wèi)生行業(yè)，其樣本股兼具流動性和市場代表性。

（四）選擇模型

選取市場模型作為正常收益的估計模型。

（五）估計異常收益

將估計期內(nèi)上證指數(shù)收益率對醫(yī)藥板塊收益率做線性回歸分析。結(jié)果如表1所示：

其中，R-squared等于0.07527，估計窗口的整體數(shù)據(jù)擬合度較好。D-W值等于1.971733，介于0與2之間，估計窗口的數(shù)據(jù)不存在嚴重的自相關(guān)性。C即表示α，其T值的絕對值小于2，α顯著等于0，即表明該正常收益模型不含截距項。SER01即表示β，其T值的絕對值大于2，表明β顯著不等于0。

因此，正常收益的表達式為

（六）檢驗異常收益

將事件窗的上證指數(shù)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)異常收益的公式（3），得到醫(yī)藥板塊事件窗期間每日異常收益和累計異常收益，累計異常收益圖1所示：

再對以上所得的事件窗每日異常收益數(shù)據(jù)代入公式（5）進行檢驗，均符合標準。

（七）實證結(jié)果和解釋

圖1中，在2020年2月3日當(dāng)天，中證全指醫(yī)藥出現(xiàn)唯一一次較大幅度的異常收益率，但在2月4號及以后，異常收益率迅速回歸正常水平并保持穩(wěn)定。聯(lián)系到整體股票市場在2月3日及以后的表現(xiàn)，中證醫(yī)藥指數(shù)的走勢基本符合大盤趨勢。

表2中，T的絕對值遠遠小于2，由此我們接受原假設(shè)AR=0，即異常收益不存在顯著性差異，表明新冠疫情對醫(yī)藥板塊不具有顯著性影響。

五、結(jié)論與不足

短期來看，新冠疫情對于我國滬深兩市整體醫(yī)藥板塊的影響并不顯著。盡管新冠疫情爆發(fā)以來，疫情利好的相關(guān)醫(yī)藥股票在短時間內(nèi)被大肆炒作，但整體醫(yī)藥行業(yè)并未受到大范圍的影響。醫(yī)藥板塊整體收益率走勢并沒有大幅度偏離上證指數(shù)大盤走勢。

長期來看，新冠疫情對世界經(jīng)濟政治格局對會有潛在性影響，包括世界范圍內(nèi)的醫(yī)藥行業(yè)。在未來相當(dāng)長一段時間范圍內(nèi)，新冠疫情一類突發(fā)性公共衛(wèi)生事件爆發(fā)可能性仍將存在，人類對其潛在不確定的擔(dān)憂將會推動我國醫(yī)藥行業(yè)乃至全球范圍內(nèi)的醫(yī)藥行業(yè)價值重塑。

本文存在兩個主要不足之處。第一，新冠疫情與一般外部性突發(fā)事件相比，持續(xù)時間更為長，范圍更大，是否存在潛在外部影響抵消、或放大疫情對于醫(yī)藥板塊的影響有待進一步的研究。第二，估計窗口較短，可能對線性回歸的結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性造成一定影響，進而影響實證結(jié)果。

【參考文獻】

[1] Fama， E.， Efficient capital markets：Ⅱ， Journal of Finance46， 1991： （1575～1617） .

[2] Khotari， S.and J.Warner， Econometrics of event studies， working paper， 2006.

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

作者簡介：鄭泰旭（1997——）男，漢族，四川達州人，單位：云南民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，碩士在讀，金融學(xué)專業(yè)