突发事件对股价影响的时效性分析——以医药行业为例

2022-10-04

一、引言

由于我国股市存在严重的信息不对称现象, 投资者往往在获知突发事件时, 该事件对股价的影响已丧失时效性。目前的相关研究均主要聚焦于突发事件对股价的影响, 如黄俊, 郭照蕊 (2014) 认为如法时间中主要由负面事件对股价造成影响, 且媒体报道数量与股价同步性呈显著负相关性。戴澄 (2015) 发现上市公司食品药品安全事件带来的负面信息会造成涉事公司股价在短时间内急剧下跌, 且未涉事的同行业公司股价也将对该信息做出反应。[1]胡聪慧, 刘玉珍, 吴天琪, 郑建明 (2015) 指出集团公司股价对行业信息反映更慢, 这源于投资者有限的关注度和有限的信息处理能力。张峰, 谢靖 (2016) 认为媒体能够在一定程度上弥补投资者的信息不对称性, 但是由于缺乏独特性和法律约束性及保护性, 媒体报道的真实性和有效性难以保证。谭春枝 (2017) 提出上市公司被举牌能引起正向股价效应, 但正超额收益旨在公告前后的短期内显著。河贤杰, 王孝钰, 孙淑伟, 朱红军 (2018) 发现只有当公司透明度较高、发布信息质量较高, 且信息内容有价值的情况下, 新媒体披露的信息才能对股价有较为明显的影响。

本文则通过机理分析和定量分析研究突发事件对股价影响的时效性 (以下简称为“时效性”) , 以帮助投资者做出更好的投资决策。

二、突发事件对股价影响的机理分析

突发事件对股价的影响主要来自于四个方面: (一) 投资者获取消息延迟; (二) 突发事件的性质和类型; (三) 突发事件的发展程度; (四) 投资者的羊群效应。本文假设投资者只通过公告获取突发事件的信息。

三、突发事件对股价影响的实证分析

(一) 实证分析模型介绍

首先, 本文采用事件分析法对采集的事件进行逐一分析, 其中正常收益率的计算通过stata采用市场模型进行估计。其后, 对选取的自变量分别进行协方差分析和回归分析。

(二) 实证分析数据处理

1、观测值处理

本文筛选上证A股医药行业板块的210只个股作为研究对象, 筛选10个种类的突发事件。对无相关事件类型的个股, 估计窗口不够的事件, 以及具有显著异常值的样本进行剔除后, 共计681个观测值。

2、变量处理

对10个突发事件的类型 (以下简称为“type”) 分别进行赋值, 作为哑变量处理:

1:资产重组2:收购兼并3:关联交易4:违规违纪5:重大损失

6:停牌公告7:交易异动8:风险提示9:澄清公告10:特别处理

对事件发展程度变量进行量化处理:

选取特定时间段内的累积异常收益率 (以下简称为“gap_#”, gap_1|2|3|4分别对应2日、5日、10日、20日、30日) 作为衡量事件发展程度的变量。并将负面突发事件的CAR取得绝对值。

测量自事件发生日起连续同向异常收益率的天数 (以下简称为“number”) , 以此作为时效性的持续天数。

(三) 回归分析

以number为因变量, gap_#为自变量进行二次回归分析, 见表格3。经分析, 选取R2最为显著, 且接近协方差分析结论的第二次回归结果解释因变量与自变量之间的关系。

第二次回归分析结果在区间[-0.133, 0.133]内不符合实际情况, 故再次进行简单线性回归。区间内样本满足简单线性回归基本假设。

四、结论与建议

(一) 实证分析结论

根据协方差分析, 在一般情况下number的简单算术平均值为2.463天;number落在区间[0.95, 3.799]中。各类型突发事件的时效性差别不大。

解释为其他条件不变时, 当个股5天的累积异常收益率 (以下简称“CAR5”) 等于-0.133, 时效性最小, 为1.725个单位 (天) ;当CAR5小于-0.133, CAR5越小则时效性越大, 且时效性的增速越快;当CAR5大于-0.133, CAR5越大则时效性越大, 且时效性的增速越快。当CAR5大于-0.133且小于0.133, CAR5每增加0.1个单位, 时效性增加0.8832个单位 (天) 。