金融數(shù)據(jù)分析 課件 第6章 有效市場(chǎng)假說(shuō)與事件分析法

第六章有效市場(chǎng)假說(shuō)與事件分析法

學(xué)習(xí)目標(biāo)

熟悉有效市場(chǎng)假說(shuō)的三種形式掌握弱有效市場(chǎng)假說(shuō)的主要檢驗(yàn)方法了解半強(qiáng)有效和強(qiáng)市場(chǎng)有效的檢驗(yàn)方法掌握事件研究法及其在金融計(jì)量中的應(yīng)用6.1

有效市場(chǎng)理論

6.2有效市場(chǎng)假說(shuō)的實(shí)證檢驗(yàn)6.3事件分析法

6.4

專題6康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假事件分析目錄CONTENTS有效市場(chǎng)理論6.1

6.1.1有效市場(chǎng)理論的形成與發(fā)展最早提出有效市場(chǎng)這一觀點(diǎn)的是學(xué)者Gibson（1879）。他通過(guò)對(duì)基于價(jià)格形成理論的證券價(jià)格進(jìn)行研究，發(fā)表《倫敦、巴黎和紐約的股票市場(chǎng)》一書(shū)，其中提出了與市場(chǎng)有效性假說(shuō)相似的思想。法國(guó)數(shù)學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家Bachelier（1900）提出了隨機(jī)游程假說(shuō)，才真正開(kāi)始對(duì)有效市場(chǎng)進(jìn)行研究。他以法國(guó)實(shí)物商品價(jià)格為研究對(duì)象，觀察價(jià)格變動(dòng)，發(fā)現(xiàn)在一定時(shí)期內(nèi)，商品價(jià)格的期望值是真實(shí)值的無(wú)偏估計(jì)，這表明價(jià)格的波動(dòng)沒(méi)有任何規(guī)律可言，是無(wú)法預(yù)測(cè)的。這一特征說(shuō)明商品市場(chǎng)的收益滿足獨(dú)立同分布，價(jià)格的波動(dòng)類似于布朗運(yùn)動(dòng)。英國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家MauriceKendall（1953）在其論文《經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列分析，第一部分：價(jià)格》中指出，當(dāng)前的股票價(jià)格是前一個(gè)時(shí)點(diǎn)股票價(jià)格加上一個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)構(gòu)成的，價(jià)格變化類似于隨機(jī)漫步。他以紐約、芝加哥商品交易所棉花和小麥的價(jià)格周變化規(guī)律以及19種英國(guó)工業(yè)股票價(jià)格指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，研究結(jié)果表明，無(wú)法通過(guò)歷史交易數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格，價(jià)格變化具有隨機(jī)游走性。Kendall提出的投機(jī)價(jià)格序列可以用隨機(jī)游走模型很好描述的觀點(diǎn)是建立在觀察基礎(chǔ)之上的，但并沒(méi)有對(duì)這些假設(shè)進(jìn)行合理的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋。

6.1.1有效市場(chǎng)理論的形成與發(fā)展

6.1.2有效市場(chǎng)假說(shuō)的內(nèi)涵與假設(shè)有效市場(chǎng)假說(shuō)的基本思想是市場(chǎng)是高度有效的，即市場(chǎng)上的資產(chǎn)價(jià)格能夠充分反映所有可得到的信息。這意味著市場(chǎng)上的價(jià)值準(zhǔn)確反映了所有已知信息，投資者無(wú)法依靠這些信息來(lái)獲得超額利潤(rùn)。這一理論對(duì)投資者的行為和決策提出了挑戰(zhàn)，并鼓勵(lì)投資者采用長(zhǎng)期的、基于基本面的投資策略。然而，有效市場(chǎng)假說(shuō)也引發(fā)了對(duì)市場(chǎng)行為的批評(píng)，認(rèn)為市場(chǎng)可能存在一些偏離和非理性的行為。

有效市場(chǎng)假說(shuō)包含以下幾個(gè)關(guān)鍵方面的內(nèi)涵：1.理性投資者：有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為市場(chǎng)上的投資者是理性的，他們計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)，并在投資決策中權(quán)衡利弊。理性投資者將透徹分析可得到的信息，并基于這些信息進(jìn)行交易。

6.1.2有效市場(chǎng)假說(shuō)的內(nèi)涵與假設(shè)2.信息效率：有效市場(chǎng)假說(shuō)假設(shè)市場(chǎng)上的信息是高度有效的。這意味著所有可得到的信息都是公開(kāi)的，并且投資者都可以很容易地獲得并理解這些信息。公開(kāi)信息包括公司財(cái)務(wù)報(bào)表、新聞公告、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等。3.反映信息：有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為市場(chǎng)上的價(jià)格是有效地反映了所有可得到的信息。這意味著市場(chǎng)上的價(jià)格會(huì)快速調(diào)整以反映新的信息。如果有新的信息出現(xiàn)，市場(chǎng)參與者會(huì)立刻調(diào)整交易策略和資產(chǎn)定價(jià)。4.無(wú)法預(yù)測(cè)：有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為投資者無(wú)法準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)。這意味著市場(chǎng)上的價(jià)格變動(dòng)是隨機(jī)的，無(wú)法利用歷史價(jià)格模式或技術(shù)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。5.風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)的平衡：有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為市場(chǎng)上的資產(chǎn)價(jià)格反映了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)和期望回報(bào)。高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)通常會(huì)提供更高的預(yù)期回報(bào)，而低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)相對(duì)較低。

6.1.2有效市場(chǎng)假說(shuō)的內(nèi)涵與假設(shè)有效市場(chǎng)假說(shuō)并不是無(wú)條件成立的，“天下沒(méi)有免費(fèi)的午餐”，它的成立有一定的前提假設(shè)：（1）完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，市場(chǎng)參與者多，對(duì)于價(jià)格他們只能被動(dòng)接受而無(wú)法主動(dòng)改變；（2）由理性投資者主導(dǎo)市場(chǎng)，可以理性的評(píng)估資產(chǎn)的價(jià)值；（3）交易隨機(jī)發(fā)生且影響可抵消，不影響價(jià)格，且交易成本為零，市場(chǎng)無(wú)摩擦（4）信息發(fā)布渠道暢通，所有市場(chǎng)參與者都能及時(shí)獲取同質(zhì)同量信息；（5）資金可以在市場(chǎng)中自由流動(dòng)。完全理性是指投資者都是理性經(jīng)濟(jì)人，追求個(gè)人效用最大化，且對(duì)于新信息的解讀能力相同，對(duì)價(jià)值的合理預(yù)期也相同，此時(shí)，股票價(jià)格波動(dòng)是投資者完全信息與理性預(yù)期的結(jié)果。如在股票市場(chǎng)中，有效性假說(shuō)的前提假設(shè)得到滿足，可根據(jù)股票的價(jià)格來(lái)引導(dǎo)資金的流向，進(jìn)行社會(huì)資源的合理配置，由于股票價(jià)格充分反映了所有可能獲取的信息，此時(shí)市場(chǎng)投資者可以據(jù)此做出正確的投資決策，企業(yè)也可以做出正確的生產(chǎn)與再生產(chǎn)決策，市場(chǎng)即為高效率，也就是說(shuō)市場(chǎng)是有效的。

6.1.3有效市場(chǎng)的三種形式在一個(gè)有效市場(chǎng)上，與股票價(jià)格有關(guān)的各種相關(guān)信息改變時(shí)，股票價(jià)格能據(jù)此及時(shí)、準(zhǔn)確地進(jìn)行調(diào)整，過(guò)度反應(yīng)與滯后反應(yīng)都說(shuō)明了市場(chǎng)的無(wú)效。市場(chǎng)上充斥著各種信息，有歷史信息、公開(kāi)信息、內(nèi)幕信息等。根據(jù)Roberts（1967）和Fama(1970)的研究，有效市場(chǎng)包含三種形式：弱式有效市場(chǎng)、半強(qiáng)式有效市場(chǎng)和強(qiáng)式有效市場(chǎng)，具體如圖6-1所示。

所有可能信息=強(qiáng)有效市場(chǎng)公眾可以獲得的所有信息=半強(qiáng)式有效市場(chǎng)所有歷史信息=弱有效市場(chǎng)圖6-1市場(chǎng)效率的三個(gè)層次

6.1.3有效市場(chǎng)的三種形式1.弱式有效市場(chǎng)：

弱式有效市場(chǎng)是有效市場(chǎng)假說(shuō)中最基本的形式。在這種市場(chǎng)中，假設(shè)市場(chǎng)價(jià)格已經(jīng)完全反映了所有過(guò)去的價(jià)格和交易量等公開(kāi)信息。換句話說(shuō)，弱式有效市場(chǎng)假設(shè)認(rèn)為技術(shù)分析和利用過(guò)去的價(jià)格和交易量來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格的方法是無(wú)效的。

在弱式有效市場(chǎng)中，投資者無(wú)法通過(guò)分析價(jià)格的歷史模式或使用技術(shù)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)股票或其他資產(chǎn)的價(jià)格變動(dòng)。因此，他們也無(wú)法獲得持續(xù)的超額收益。投資者只能依靠隨機(jī)走勢(shì)來(lái)決定何時(shí)買(mǎi)入或賣(mài)出資產(chǎn)。2.半強(qiáng)式有效市場(chǎng)：

半強(qiáng)式有效市場(chǎng)是對(duì)弱式有效市場(chǎng)的擴(kuò)展。在半強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，除過(guò)去的價(jià)格和交易量等公開(kāi)信息，還包括所有的公共公告和公司聲明。這意味著基本面分析，如財(cái)務(wù)分析和經(jīng)濟(jì)分析，也無(wú)法提供超額收益。

在半強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，投資者無(wú)法通過(guò)分析公開(kāi)的信息來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)或選擇低估或高估的股票。即使投資者能夠獲取并分析這些信息，由于市場(chǎng)上的其他參與者也在進(jìn)行相同的分析，資產(chǎn)價(jià)格仍然會(huì)迅速調(diào)整以反映這些信息。

6.1.3有效市場(chǎng)的三種形式3.強(qiáng)式有效市場(chǎng)：

強(qiáng)式有效市場(chǎng)是最嚴(yán)格的有效市場(chǎng)形式。在強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，除過(guò)去的價(jià)格、交易量和公共公告等公開(kāi)信息，還包括所有非公開(kāi)信息，即內(nèi)幕信息。意味著投資者無(wú)法通過(guò)獲得和利用內(nèi)幕信息來(lái)獲取額外的利潤(rùn)。強(qiáng)式有效市場(chǎng)假設(shè)認(rèn)為所有市場(chǎng)參與者都能迅速獲取并理解所有可得到的信息，包括內(nèi)幕信息。因此，即使某些投資者可能在短暫的時(shí)間內(nèi)利用內(nèi)幕信息獲得超額收益，這種行為也是非持續(xù)性的，因?yàn)槭袌?chǎng)會(huì)迅速調(diào)整價(jià)格。值得注意的是，強(qiáng)式有效市場(chǎng)的假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中很難得到完全滿足，因?yàn)橛袝r(shí)候內(nèi)幕交易和信息不對(duì)稱情況確實(shí)存在。有效市場(chǎng)理論仍然提供了一個(gè)理論框架，用于描述市場(chǎng)的信息反映程度和資產(chǎn)定價(jià)的特點(diǎn)?？偟膩?lái)說(shuō)，有效市場(chǎng)假說(shuō)的三種形式描述了市場(chǎng)中的信息反映程度和資產(chǎn)價(jià)格形成的特征。

6.1.4隨機(jī)游走模型隨機(jī)游走模型（RandomWalkModel）認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)是不可預(yù)測(cè)的，價(jià)格的未來(lái)變動(dòng)僅取決于當(dāng)前的價(jià)格水平，并且不受歷史價(jià)格變動(dòng)的影響。在隨機(jī)游走模型中，價(jià)格變動(dòng)被認(rèn)為是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，類似于布朗運(yùn)動(dòng)。根據(jù)隨機(jī)游走模型假設(shè)，資產(chǎn)價(jià)格可預(yù)測(cè)性是非常有限的。這意味著歷史價(jià)格數(shù)據(jù)不能提供任何有關(guān)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)信息，因?yàn)閮r(jià)格未來(lái)變動(dòng)與過(guò)去變動(dòng)無(wú)關(guān)。隨機(jī)游走模型認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)是隨機(jī)的，不可預(yù)測(cè)的。雖然市場(chǎng)上存在各種預(yù)測(cè)方法，但根據(jù)該模型，預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格變動(dòng)能力是有限的。

6.1.4隨機(jī)游走模型1.隨機(jī)游走模型1（RW1）RW1模型是最簡(jiǎn)單的隨機(jī)游走模型，也稱為無(wú)偏隨機(jī)游走模型。模型中，價(jià)格的變動(dòng)是一隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，遵循相同概率分布，并且在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上均獨(dú)立的。2.隨機(jī)游走模型2（RW2）RW2模型是擴(kuò)展的隨機(jī)游走模型，也稱為隨機(jī)漫步模型。與RW1模型類似，RW2模型的價(jià)格變動(dòng)仍是一隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，但與RW1模型不同的是，RW2模型允許價(jià)格波動(dòng)具有一定的記憶性，即過(guò)去的價(jià)格變動(dòng)可能對(duì)未來(lái)的價(jià)格變動(dòng)產(chǎn)生一定的影響。3.隨機(jī)游走模型3（RW3）RW3模型是進(jìn)一步擴(kuò)展的隨機(jī)游走模型，也稱為分?jǐn)?shù)階隨機(jī)游走模型。RW3中，價(jià)格變動(dòng)不再遵循標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)性，而是服從分?jǐn)?shù)階隨機(jī)過(guò)程。這種模型可更好地捕捉價(jià)格變動(dòng)的長(zhǎng)記憶特性，使得模型更符合實(shí)際市場(chǎng)中的觀察結(jié)果。有效市場(chǎng)假說(shuō)的實(shí)證檢驗(yàn)6.26.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法

6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法

6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法為檢驗(yàn)中國(guó)股票市場(chǎng)是否達(dá)到弱有效，采取自相關(guān)性檢驗(yàn)法。直觀上，自相關(guān)檢驗(yàn)可能通過(guò)判斷第t期的收益與第t-1期、t-2期或者t-3期的收益是否存在相關(guān)關(guān)系，推斷股票收益是否服從隨機(jī)游走模型。股票收益存在顯著自相關(guān)的情形說(shuō)明市場(chǎng)是無(wú)效的，投資者可以根據(jù)過(guò)去的股票價(jià)格信息預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì)。相反，若股票收益不存在自相關(guān)現(xiàn)象，則說(shuō)明過(guò)去的信息對(duì)分析價(jià)格趨勢(shì)不起作用，市場(chǎng)是弱有效的。6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法我們選取2017年1月3日至2022年12月30日共1461個(gè)滬深300指數(shù)交易日數(shù)據(jù)，取對(duì)數(shù)收益率作為收益率，可做出2017年至2022年滬深300指數(shù)收益率序列的時(shí)間序列圖(如圖6.2所示)，由此大致認(rèn)為收益率序列基本符合隨機(jī)游走特征。圖6.2滬深300指數(shù)收益率序列的時(shí)間序列圖6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法為使結(jié)果更具有說(shuō)服力，按照年份對(duì)滬深300指數(shù)收益率序列進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，其中對(duì)檢驗(yàn)值選取滯后12階。從表6.1檢驗(yàn)結(jié)果上看，滬深300收益率序列在滯后12階時(shí)均不具有自相關(guān)性特征，即符合白噪聲序列特征，表明2017年以后滬深股市的價(jià)格運(yùn)動(dòng)基本呈現(xiàn)隨機(jī)游走特征。R代碼>setwd("C:/Users/data")>install.packages("xlsx")>library(openxlsx)>library(readxl)>hs<-read.xlsx("2017-2022年滬深300指數(shù).xlsx",sheet=1)>hs_ts<-ts(hs$syl,start=c(2017,1),frequency=244)>plot(hs_ts,xlab="年份",ylab="收益率")>Box.test(hs_ts,type="Ljung-Box",lag=12)6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法

6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法假設(shè)有一系列價(jià)格變化，每一個(gè)價(jià)格變化如果是價(jià)格上升則記為加號(hào)(+)，如果價(jià)格下降則為減號(hào)(-)，結(jié)果就是如下一組加減號(hào)(+++-+--++--++)。當(dāng)兩個(gè)連續(xù)的變化是相同的時(shí)候，一個(gè)游程就產(chǎn)生了，當(dāng)然更多連續(xù)的正的或負(fù)的價(jià)格變化也構(gòu)成一個(gè)游程。當(dāng)價(jià)格反向變化時(shí)，如一個(gè)負(fù)的價(jià)格變化之后，緊接著一個(gè)正的價(jià)格變化，則表明當(dāng)前的這個(gè)游程就結(jié)束了，另一個(gè)新的游程會(huì)開(kāi)始。檢驗(yàn)獨(dú)立性，可以將給定序列中游程的個(gè)數(shù)與隨機(jī)序列中游程的期望值表中的數(shù)字作比較。游程數(shù)目反映了價(jià)格序列變化情況，若游程太少，表明價(jià)格序列存在某種恒定傾向；若游程數(shù)目過(guò)多，則序列具有混合傾向。因此，游程過(guò)多過(guò)少，都具有非隨機(jī)性特征。6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法根據(jù)證券價(jià)格變化的游程序列，可建立檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量U(游程總數(shù)目)。當(dāng)觀測(cè)總數(shù)N>25時(shí)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量近似接近正態(tài)分布，這時(shí)游程總數(shù)均值為式中，N為證券價(jià)格觀測(cè)天數(shù)；m為正游程數(shù)量；n為負(fù)游程數(shù)量。游程總數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為則根據(jù)式（6.9）計(jì)算Z值后，查表得到相應(yīng)的P值。當(dāng)顯著性水平為a時(shí)，若P值小于a，則不能認(rèn)為價(jià)格為純隨機(jī)序列。6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法我們運(yùn)用游程檢驗(yàn)法對(duì)2017年—2022年的滬深300指數(shù)收益率進(jìn)行檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果上看，除2021年之外，其他年份的雙側(cè)檢驗(yàn)概率均大于0.05的顯著性水平，2021年的雙側(cè)檢驗(yàn)概率大于0.01的顯著性水平，說(shuō)明接受是隨機(jī)游走序列的原假設(shè)，股市整體達(dá)到了市場(chǎng)弱有效狀態(tài)（檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6.2）。

R代碼>install.packages("lawstat")>hs<-read.xlsx("2017-2022年滬深300指數(shù).xlsx",sheet=1)>hs_syl<-hs$syl>library(lawstat)>runs.test(hs_syl)6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法3.單位根檢驗(yàn)單位根檢驗(yàn)不僅能夠區(qū)分經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列是否為平穩(wěn)過(guò)程或單位根過(guò)程，而且能夠從非平穩(wěn)時(shí)間序列中間區(qū)分趨勢(shì)平穩(wěn)或單位根過(guò)程。一般而言隨機(jī)游走的一階差分是平穩(wěn)的。因此，單位根檢驗(yàn)是隨機(jī)游走過(guò)程的必要條件。運(yùn)用單位根檢驗(yàn)，可以檢測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的生成過(guò)程是否存在且只有一個(gè)單位根。若命題不成立，我們可以推斷隨機(jī)游走假設(shè)也不成立，即金融市場(chǎng)不是弱式有效市場(chǎng)；若命題成立，隨機(jī)游走過(guò)程是成立的，即金融市場(chǎng)達(dá)到弱式有效。6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法采用2017—2022年滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)序列進(jìn)行年度ADF檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)論采取哪一種模型，或者改變滯后期的階數(shù)，并不影響結(jié)論的一致性。以下列出了模型Ⅱ及滯后2階的檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)序列ADF檢驗(yàn)p值均大于1%（如表6.3所示），不拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)序列存在單位根，為非平穩(wěn)過(guò)程。同時(shí)，我們也列出了一階差分后的檢驗(yàn)結(jié)果（如表6.4所示），其ADF檢驗(yàn)p值均小于1%，拒絕存在單位根的原假設(shè)，即一階差分后的序列是平穩(wěn)的。所以2017—2022年的滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)序列為I(1)序列，股票市場(chǎng)達(dá)弱有效。6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法

R代碼>install.packages("fUnitRoots")>library(fUnitRoots)>hs<-read.xlsx("2017-2022年滬深300指數(shù).xlsx",sheet=1)>hs_ts<-ts(hs$lnc)>adfTest(hs_ts,lags=2,type="c")#type="nc"無(wú)常數(shù)均值，無(wú)趨勢(shì)類型；type="c"表示有常數(shù)均值，無(wú)趨勢(shì)類型；type="ct"有常數(shù)均值，有趨勢(shì)類型>diff_hs_ts<-diff(hs_ts)>adfTest(diff_hs_ts,lags=2,type="c")6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法4.方差比檢驗(yàn)方差比檢驗(yàn)暗含隨機(jī)游走序列中的增量在樣本區(qū)間是線性的，即收益率的一階回歸方差估計(jì)量應(yīng)該是一階同歸方差估計(jì)量的q倍6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法方差比檢驗(yàn)步驟：首先，考慮同方差情形下的方差比統(tǒng)計(jì)量。在

RW1的假設(shè)條件下，對(duì)應(yīng)的方差比統(tǒng)計(jì)量為：6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法在同方差性的假設(shè)條件下方差比的方差漸進(jìn)服從如下分布：經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化可得其次，考慮在異方差的情況下，在樣本容量足夠大時(shí)，仍在概率上趨近于1，此時(shí)，運(yùn)用如下標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)統(tǒng)計(jì)量：6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法其次，考慮在異方差的情況下，在樣本容量足夠大時(shí)，仍在概率上趨近于1，此時(shí)，運(yùn)用如下標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)統(tǒng)計(jì)量：式中6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法我們對(duì)2017年—2022年滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)序列按年度分別進(jìn)行求趨同方差和異方差增量下的方差比檢驗(yàn)，方差比檢驗(yàn)的期數(shù)q分別選取2、4、8、16，分別得到Z(q)、Z`(q)的檢驗(yàn)結(jié)果（見(jiàn)表6.5、表6.6）。從檢驗(yàn)結(jié)果上看，2017年—2022年的滬深300指數(shù)方差比檢驗(yàn)的Z(q)值都處于[-1.96，1.96]區(qū)間之中，則認(rèn)為在5%的顯著性水平下符合正態(tài)分布假設(shè)，為隨機(jī)游走模型1(RW1)。同樣，Z`(q)值在5%的顯著性水平下也符合正態(tài)分布假設(shè)，為隨機(jī)游走模型3(RW3)。因此，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果可知，2017年—2022年，我國(guó)股市達(dá)到弱有效。6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法

R代碼>install.packages("vrtest")>library(vrtest)>hs<-read.xlsx("2017-2022年滬深300指數(shù).xlsx",sheet=2)>y<-hs$syl>kvec<-c(2,4,8,16)>Lo.Mac(y,kvec)6.2.1弱有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法5.過(guò)濾法則檢驗(yàn) 1961年Alexander首次提出過(guò)濾法則檢驗(yàn)法檢驗(yàn)證券市場(chǎng)有效性。過(guò)濾法則是指當(dāng)某只股票的價(jià)格變化突破了事先設(shè)置的百分比時(shí)，投資者就交易這種股票，它的基本邏輯是：只要沒(méi)有新的消息進(jìn)入市場(chǎng)，股票價(jià)格就應(yīng)該在正常價(jià)格范圍內(nèi)隨機(jī)波動(dòng)，如果偏離了正常價(jià)格范圍，投資者就會(huì)買(mǎi)入或賣(mài)出該股票，從而使其價(jià)格回到正常價(jià)格范圍，這樣股票價(jià)格就有了一個(gè)上下限。所謂“過(guò)濾原則”，即將股票價(jià)格作為買(mǎi)入賣(mài)出的指示器，如果價(jià)格上升，表明股市看好，則買(mǎi)入一定比例股票；如果價(jià)格下降，則表明股市看跌，則賣(mài)出一定比例股票。具體而言，股票價(jià)格上升x%時(shí)，立即購(gòu)買(mǎi)并持有這一股票直至其價(jià)格從前一次上升時(shí)下跌x%；當(dāng)股票價(jià)格從前一次下降中上升x%時(shí)，立即賣(mài)出持有股票并同時(shí)做一賣(mài)空，此后再買(mǎi)進(jìn)平倉(cāng)。這一過(guò)程不斷反復(fù)進(jìn)行。如果股票價(jià)格時(shí)間序列存在系統(tǒng)性的變化趨勢(shì)，使用過(guò)濾檢驗(yàn)會(huì)獲得異常收益。在過(guò)濾原則中，x%被稱為“過(guò)濾程度”，其可取的值，不同研究者的看法不同，一般為0.5%—50%。過(guò)濾程度設(shè)置的越小，則發(fā)生交易次數(shù)越多，交易成本也就越高。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法半強(qiáng)式有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為證券價(jià)格已充分反應(yīng)出所有已公開(kāi)的信息。各種信息一經(jīng)公布，證券價(jià)格將迅速調(diào)整到其應(yīng)有的水平上，使得任何利用這些公開(kāi)信息對(duì)證券價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)所做的預(yù)測(cè)對(duì)投資者失去指導(dǎo)意義。半強(qiáng)式有效市場(chǎng)檢驗(yàn)重點(diǎn)在于考察基本分析是否有用，其檢驗(yàn)就是考慮除了過(guò)去信息外所獲得的其他公開(kāi)信息能否對(duì)股票收益產(chǎn)生影響，最常用的方法是Fama等在1969年提出的事件研究法。事件研究法其原理是根據(jù)研究目的選擇某一特定事件（如年報(bào)公布、股票分割、公司控制權(quán)轉(zhuǎn)移等），研究事件發(fā)生前后樣本股票收益率的變化，進(jìn)而解釋特定事件對(duì)樣本股票價(jià)格變化與收益率的影響，主要被用于檢驗(yàn)事件發(fā)生前后價(jià)格變化或價(jià)格對(duì)披露信息的反應(yīng)程度。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法1.殘差分析法的原理首先，定義所要研究的事件。所謂的“事件日”，是指市場(chǎng)“接收”到該事件即將發(fā)生或可能發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，而不一定是該事件“實(shí)際”上發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，此時(shí)點(diǎn)通常以“宣告日”為準(zhǔn)。選取適當(dāng)樣本，設(shè)定好估計(jì)窗口與事件窗口，其中估計(jì)窗口通常是事件發(fā)生前的一定事件間隔，如事件發(fā)生前180天到事件發(fā)生前30天；事件窗口是指包含事件發(fā)生日在內(nèi)的一個(gè)時(shí)間區(qū)間。其次，選擇基準(zhǔn)模型，常用的模型有兩類：固定收益模型和市場(chǎng)模型。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法固定收益模型：該模型的思想是將估計(jì)期間（即估計(jì)窗）內(nèi)標(biāo)的股票的平均收益率作為事件期間（即事件窗）標(biāo)的股票的正常收益率。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法市場(chǎng)模型：該模型是將某一股票收益與市場(chǎng)股票組合收益相聯(lián)系的統(tǒng)計(jì)模型。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法

6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法最后，需要檢驗(yàn)異常收益率的顯著性。原假設(shè)通常是:異常收益率（或累積異常收益率）均值為0；備擇假設(shè)是：異常收益率（或累積異常收益率）均值不為0。如果事件發(fā)生前后股票價(jià)格沒(méi)有意外變化，累計(jì)異常收益率應(yīng)圍繞零值上下波動(dòng)，且平均值為零。此外，若樣本中同時(shí)包含多只股票，可以計(jì)算平均異常收益率再檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的方法包括參數(shù)檢驗(yàn)法與非參數(shù)檢驗(yàn)法。在已有文獻(xiàn)中，大多數(shù)例證顯示，發(fā)達(dá)股票市場(chǎng)基本符合半強(qiáng)式有效市場(chǎng)假說(shuō)，投資者無(wú)法利用這些公開(kāi)信息來(lái)獲得顯著的異常收益。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法2.殘差分析法的運(yùn)用在半強(qiáng)有效市場(chǎng)假說(shuō)成立的情形下，假設(shè)市場(chǎng)上出現(xiàn)了某種利好的消息，那么市場(chǎng)上可能會(huì)出現(xiàn)兩種情況:一是這種利好消息出乎意料，那么，該股票的價(jià)格在消息公布之前不會(huì)出現(xiàn)大的波動(dòng)，投資率也不會(huì)出現(xiàn)較大的波動(dòng)，只是正常的收益率，維持比較穩(wěn)定的狀態(tài)；在消息公布的當(dāng)天，該股票的價(jià)格發(fā)生一次性的上漲，帶來(lái)了正的超額異常收益；從公布第二天起，股票價(jià)格重新恢復(fù)穩(wěn)定，投資的收益率也恢復(fù)正常水平。二是這種利好消息在意料之中，并且投資者對(duì)這利好消息的預(yù)期是逐漸形成的，那么，該股票的價(jià)格在消息公布之前就會(huì)逐漸走高，獲得超額異常收益；在消息公布的那一天，市場(chǎng)已經(jīng)完全消化，因此，股票價(jià)格不會(huì)由于消息的發(fā)布而發(fā)生波動(dòng)；從公布的第二天起，股票的價(jià)格趨于穩(wěn)定。6.2.2半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)方法圖6.3、圖6.4分別描述了這兩種情形，橫軸0坐標(biāo)表示消息發(fā)布的當(dāng)天，0坐標(biāo)左側(cè)表示消息發(fā)布之前，0坐標(biāo)右側(cè)表示消息發(fā)布之后。圖6.3表示第一種情形：利好消息的發(fā)布在意料之外，所以在消息發(fā)布之前，累計(jì)異常收益率在0附近波動(dòng)；在消息公布的當(dāng)天，股票一次性上漲，使異常收益率上漲至2%；之后，累計(jì)異常收益率在2%附近波動(dòng)。圖6.4表示第二種情形：利好消息的發(fā)布在意料之中，所以，在消息發(fā)布之前，價(jià)格就開(kāi)始上漲，異常收益率逐漸趨近于2%；等到利好消息發(fā)布之后，市場(chǎng)以及充分消化了這一消息，超額異常收益率趨于穩(wěn)定。6.2.3強(qiáng)式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)強(qiáng)式有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為股票價(jià)格完全地反映一切公開(kāi)的和非公開(kāi)的信息。投資者即使掌握內(nèi)幕信息也無(wú)法獲得超額利潤(rùn)。任何專業(yè)投資者的邊際市場(chǎng)價(jià)值為零。其檢驗(yàn)原理：內(nèi)幕消息是否有用。檢驗(yàn)方法是考察內(nèi)幕消息是否有助于獲得異常收益，主要通過(guò)分析公司內(nèi)部交易人員和專業(yè)基金管理人的投資績(jī)效來(lái)判斷市場(chǎng)是否有效。例如，美國(guó)法律對(duì)公司內(nèi)幕交易有著嚴(yán)格的管理制度，按照要求，上市公司董事、高級(jí)主管、主要股東等一切可能獲得該上市公司內(nèi)幕消息的人士，在對(duì)本公司股票發(fā)生交易之日的一個(gè)月之內(nèi)，必須將交易的全部情況報(bào)告證券交易委員會(huì)（SEC），而SEC則按月將此類信息在“內(nèi)幕交易官方報(bào)告”中向公眾宣布，研究者即可根據(jù)以上數(shù)據(jù)來(lái)確定內(nèi)幕交易是否存在價(jià)值，從而判斷市場(chǎng)是否強(qiáng)勢(shì)有效。強(qiáng)式有效市場(chǎng)意味著所有信息都已經(jīng)被充分反映在市場(chǎng)價(jià)格中，所有公開(kāi)信息和非公開(kāi)信息都無(wú)法獲得異常收益。針對(duì)已有相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，目前世界上沒(méi)有證券市場(chǎng)達(dá)到強(qiáng)式有效。事件分析法6.3

6.3.1事件分析法概述事件分析法（EventStudy）又稱事件研究法，是一種用于研究特定事件或政策沖擊對(duì)個(gè)體行為影響的實(shí)證研究方法，通過(guò)研究事件發(fā)生對(duì)時(shí)序性數(shù)據(jù)的影響來(lái)檢驗(yàn)市場(chǎng)對(duì)該事件的反應(yīng)，一般是通過(guò)考察該事件前后的累積異常收益變化來(lái)判斷事件的影響程度。該方法基于有效市場(chǎng)假設(shè)，即股票價(jià)格能反映所有已知的公共信息。因此，在股票實(shí)際收益中減去假定某個(gè)事件沒(méi)有發(fā)生而估計(jì)出來(lái)的正常收益就可得到異常收益，異常收益可衡量股價(jià)對(duì)事件發(fā)生或信息披露的反應(yīng)程度。事件分析法通?；趦蓚€(gè)基本假設(shè)：第一，在事件研究窗口內(nèi)，只有所研究的事件發(fā)生，即使發(fā)生了其他事件，也不會(huì)對(duì)價(jià)格產(chǎn)生顯著影響。第二，事件的影響可通過(guò)異常收益率來(lái)度量。

6.3.2事件分析法步驟一個(gè)完整的事件分析法應(yīng)該包含以下五個(gè)步驟。第一，界定事件窗口。在事件分析法中，首先需要確定所研究事件的發(fā)生區(qū)間。

6.3.2事件分析法步驟第三，計(jì)算正常收益(NormalReturn，NR)。通常使用如下兩種模型計(jì)算正常收益：CAPM模型

6.3.2事件分析法步驟

6.3.2事件分析法步驟第五，評(píng)價(jià)異常收益和累積異常收益在時(shí)間窗口中的顯著性。在計(jì)算出異常收益后，需進(jìn)一步檢驗(yàn)其顯著性。對(duì)于第四步得到的AR和CAR，需檢驗(yàn)其是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性。通常采用T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，檢驗(yàn)中的原假設(shè)設(shè)置為：，該事件并未造成顯著影響；備擇假設(shè)為：，該事件造成顯著影響。若則造成負(fù)向影響，，則造成正向影響。比較計(jì)算出來(lái)的T統(tǒng)計(jì)量與某一顯著性水平下的T值大小，如設(shè)，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為該事件造成了顯著影響；反之不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為該事件并未造成顯著影響。即：

6.3.2事件分析法步驟在結(jié)果分析過(guò)程中，需要注意以下兩點(diǎn)：一是需要考慮樣本容量對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，特別是當(dāng)使用有限的事件觀察數(shù)據(jù)(小樣本)進(jìn)行研究時(shí)，實(shí)證結(jié)果可能較大程度地依賴某一兩個(gè)機(jī)構(gòu)的影響。因此，在分析研究結(jié)論或進(jìn)行結(jié)果解釋時(shí)應(yīng)特別謹(jǐn)慎。二是在事件研究的各個(gè)步驟中將面臨一些可能對(duì)實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生影響的選擇。比如，事件窗口長(zhǎng)度的選擇、樣本的選擇、正常收益模型的選擇、估計(jì)窗口長(zhǎng)度的選擇及異常收益顯著性檢驗(yàn)方法的選擇等。這些選擇必然會(huì)給研究結(jié)論與相應(yīng)的解釋帶來(lái)不確定性。因此，在運(yùn)用事件分析法時(shí)，需要正確認(rèn)識(shí)事件分析法中存在的不確定性。下面我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)更好地理解事件分析法。

6.3.2事件分析法步驟例5.92020年8月20日，前期沸沸揚(yáng)揚(yáng)、不斷爆出來(lái)的恒大集團(tuán)的負(fù)面消息促使了住建部和央行提出房地產(chǎn)企業(yè)融資“三條紅線”，并約談了12家房企。我們研究恒大事件對(duì)恒大本身以及房地產(chǎn)行業(yè)股票收益率的影響。我們將“三條紅線”這一事件發(fā)生的交易日定為t=0，為了使所估計(jì)出來(lái)的正常收益更貼近真實(shí)收益，本例選取了事件日、事件日前5個(gè)交易日和事件日后10個(gè)交易日，共16個(gè)交易日作為窗口期，即事件窗口為[-5,10]，選擇事件窗口前的120個(gè)交易日作為估計(jì)窗口計(jì)算窗口期的正常收益，估計(jì)期區(qū)間為[-125，-6]，使用市場(chǎng)模型，即式(6.34)估計(jì)正常收益。我們得到的擬合模型估計(jì)結(jié)果為：其中，NRt表示t時(shí)刻的房地產(chǎn)業(yè)收益率，NR1t表示t時(shí)刻的中國(guó)恒大的收益率，Rmt表示t時(shí)刻的市場(chǎng)收益率。然后計(jì)算異常收益率和累計(jì)異常收益率，并對(duì)CAR進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果如表6.7所示。其中，AR和CAR是房地產(chǎn)行業(yè)的異常收益率和累計(jì)異常收益率，AR1和CAR1是中國(guó)恒大的異常收益率和累計(jì)異常收益率。

6.3.2事件分析法步驟表6.7房地產(chǎn)行業(yè)以及中國(guó)恒大的異常收益率和累計(jì)異常收益率統(tǒng)計(jì)表6.8事件窗口期的CAR顯著性檢驗(yàn)注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%置信水平上顯著。

6.3.2事件分析法步驟根據(jù)數(shù)據(jù)繪制出房地產(chǎn)行業(yè)和中國(guó)恒大在事件窗口期內(nèi)累計(jì)異常收益率的變化，如下圖所示。從房地產(chǎn)業(yè)來(lái)看，整個(gè)事件窗期間整體的累計(jì)異常收益率(CAR)均小于0，2020年8月20日后，房地產(chǎn)業(yè)的累計(jì)異常收益率一路下滑，最低達(dá)到-4.67%，意味著事件發(fā)生后對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的收益率產(chǎn)生了顯著的負(fù)向沖擊。從中國(guó)恒大本身來(lái)看，在2020年8月17日，中國(guó)恒大的累計(jì)異常收益率就出現(xiàn)了大幅下跌，隨后也是一路走跌，最低降至-26.23%，說(shuō)明此次約談事件給恒大自身帶來(lái)了較大的負(fù)向影響。圖6.5

2020年8月20日事件窗口期內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)和中國(guó)恒大CAR變化情況

R代碼#計(jì)算中國(guó)恒大的AR和CAR>library("readxl")>data_hd<-read_excel("D://Chapter6/data.xls",sheet=1)>y_hd=data_hd$hd>x_hd=data_hd$IdxDRet>fit=lm(y_hd~x_hd)>coef(fit)>d<-read_excel("D://Chapter6/data3.xlsx",sheet=1)>sd(d$hd_car)>summary(d$hd_car)>t.test(d$hd_car)#計(jì)算中國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)的AR和CAR>data_fdc<-read_excel("D://Chapter6/data.xls",sheet=2)>y_fdc=data_fdc$fdc>x_fdc=data_fdc$IdxDRet>fit=lm(y_fdc~x_fdc)>coef(fit)>sd(d$fdc_car)>summary(d$fdc_car)>t.test(d$fdc_car)專題6康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假事件分析6.4

專題6康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假事件分析自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)已經(jīng)取得了一系列經(jīng)濟(jì)體制改革重大成果，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展備受世界矚目。然而，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步發(fā)展的同時(shí)，許多弊病也逐漸暴露，其中較為明顯的就有市場(chǎng)上頻繁出現(xiàn)的企業(yè)財(cái)務(wù)造假相關(guān)問(wèn)題。近幾年來(lái)，我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)造假事件層出不窮，諸如康美藥業(yè)、康得新、新海宜、雅百特財(cái)務(wù)造假案等。企業(yè)財(cái)務(wù)造假行為不僅使得投資者因此誤判企業(yè)價(jià)值，進(jìn)而做出錯(cuò)誤決策產(chǎn)生損失，還使得我國(guó)證券市場(chǎng)秩序紊亂。對(duì)我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)造假所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果的研究顯得尤其重要，此時(shí)需要通過(guò)對(duì)市場(chǎng)中大量存在的公司造假案例進(jìn)行深入研究，本專題將基于事件分析法對(duì)康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假暴光前后的短期市場(chǎng)反應(yīng)進(jìn)行分析。

專題6康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假事件分析1、事件日、窗口期與估計(jì)期的選取本專題研究康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假曝光前后的短期市場(chǎng)反應(yīng)。在具體研究時(shí)，將康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假看做一個(gè)獨(dú)立的事件。證監(jiān)會(huì)于2019年5月17日公布了康美藥業(yè)披露的2016至2018年財(cái)務(wù)報(bào)告存在重大虛假的事實(shí)。此為資本市場(chǎng)首次收到康美藥業(yè)坐實(shí)財(cái)務(wù)造假的肯定信息，因此，在此我們選擇2019年5月17日為事件日。證監(jiān)會(huì)宣布康美藥業(yè)坐實(shí)財(cái)務(wù)造假后，投資者對(duì)此消息的接收可能有一定的滯后性，這種延遲也會(huì)反應(yīng)在股價(jià)的變動(dòng)上。因此，為