事件研究

事件研究，是一種經驗財務研究技術。

事件研究

事件研究（event study）是一種經驗財務研究技術，運用這種技術觀察者可以評估某一時間對一個公司股價的影響。
事件研究法 (Event Study) 是一種統計方法，系在研究當市場上某一個事件發生的時候，是否會對股價產生波動。　
意義　
事件研究法 (Event Study) 是一種統計方法，是在研究當市場上某一個事件發生的時後，股價是否會產生波動時，以及是否會產生“異常報酬率”(abnormal returns)，藉由此種資訊，我可以了解到股價的波動與該事件是否相關。　
步驟　
在研究過程中，首先須決定研究假說為何。決定研究假說以後，須確定事件的種類及其事件日，估計期及事件期之計算期間，並以股價日報酬率估算其預期報酬率，再透過實際報酬與預期報酬之差額，觀察整體股利發放事件，於宣告期間是否具有異常報酬的產生，最後藉由統計檢定來檢視其統計值是否顯著。　
1.決定研究假說　
譬如假設估計期間的CAR並沒有產生資訊效果，而事件期的CAR可能產生資訊效果。　
2.事件日的確定　
事件研究法的第二步，即確定所要研究的事件。所謂的“事件日”，系指市場“接收”到該事件即將發生或可能發生的時間點，而非該事件“實際”上發生的時間點，此時點通常以“宣告日”為準。時點認定的適當與否，對於研究的正確性，會有決定性的影響。　
3.市場模式　
估計某一事件發生或公布後，對於股價影響，必須建立股票報酬率的“預期模式”，以估計“預期報酬”(expected returns)。股票報酬率的預期模式有很多種，套用最廣的是“市場模式” (Market Model)。市此模式假設個股股票的報酬率與市場報酬率間存線上性關係，並以市場報酬率建立股價報酬率之回歸模式，公式如下：　
Rit＝αi ＋βi Rmt ＋εi,t　
Rit：表示 i 公司 t 期的報酬率，計算方式為 (該股X日時收盤價–該股[X-1]日時收盤價) / 市場[X-1]日時收盤價。 Rmt：表示 t 期的市場加權指數股票之報酬率，計算方式為 (市場X日時收盤指數–市場[X-1]日時收盤指數) / 市場[X-1]日時收盤指數。 αi：表示回歸截距項。 εit：表示回歸殘差項。 βi：表示回歸斜率。　
4.建立股票報酬率的“預期模式”　針對誤差項的部分，根據Fama(1968)、Beja(1972)及Fama(1973)之研究，市場模式有下列之假設： E（εit）＝0 Cov（ εiτ , εiγ）＝ ,τ,γ 〔t1, t2〕 Cov（ εit , Rmt）＝0　因此，經由以上所示之公式，可求得個別證券在“事件期”某一期之“預期報酬率”，即為：　
Rit＝ai ＋ bi Rmt　
Rit ：表示 i 公司ｔ期之預期報酬率，經由估計期計算得來。 Rmt：表第ｔ期市場加權指數股票之報酬率。　
5.估計平均異常報酬率(AAR)、累積異常報酬率(CAR)　一但估計出“預期報酬率”，也就可以得到異常報酬率。為了了解某一特定事件之異常報酬率或累積效果的行為，並且提供有關異常報酬率，何時開始出現關聯以及何時結束，採用異常報酬率 (AR) 及累積異常報酬率 (CAR) 以看出此項反應。　
異常報酬 (Abnormal Returns , ARit) 指以事件期的實際報酬減去事件期的預期報酬：　ARit＝Rit－Rit
ARit：表示 i 公司第ｔ期之異常報酬率。 Rit ：表示 i 公司第ｔ期之實際報酬率。 Rit ：表示 i 公司第ｔ期之預期報酬率。　
累積異常報酬率 (Cumulative Abnormal Returns, CAR( T ))，則為特定期間內每日異常報酬率的累加值。　
6. 異常報酬率的檢定　
如果異常報酬率為“正”，我們可以推論事件對股價有正的影響；如果異常報酬率為“負”，我們可以推論事件對股價有負的影響。但只知道正負仍不夠，因為我們不確定此種影響是否足夠明顯，因此必須進行“顯著性檢定”。　
7.分析結果　
依據研究假說，對於異常報酬率以及檢定的結果進行分析，並提出解釋。