基于百度指数的食品安全事件对行业股票收益率的影响研究

梁宗经，旷 芸

（1.广西师范大学 计算机科学与信息工程学院，广西 桂林 541004；2.桂林师范高等专科学校，广西 桂林 541199）

一、引言

食品安全问题一直以来都是人们关注的热点问题之一，尤其是近十年来，随着社会经济的快速发展，食品安全事件时有发生，极大地影响了广大民众的身体健康及生命安全。因此及时了解食品安全信息已成为民众关心、政府重视的问题。随着互联网使用人数、网络信息的快速增长，互联网正成为普通民众表达意愿、了解金融投资的主要信息通道，食品安全事件对金融市场的影响，主要体现在对股价的影响，股市作为市场经济的晴雨表，其受网络因素的影响更为敏感，而网络搜索数据则记录了网民的搜索历史，百度指数则记录了百度搜索相关用户的浏览数据，百度指数具有实时、客观、量大等优点，可作为网络关注的替代变量，已有研究成果表明通过相应关键词的百度指数分析，可以发现民众对某一事件的关注程度，也就是相应的社会网络关注度。正因为百度指数具有的优点，自2008 年发布至今，已在政治、经济、金融等领域得到了应用。食品安全事件根据其来源可划分为广义食品安全事件和狭义的食品安全事件，狭义食品安全事件主要是指食源类安全事件，如“瘦肉精”事件、“塑化剂”事件、“三聚氰胺”毒奶粉事件、“疯牛病”事件、“禽流感”事件等，而广义的食品安全事件，则是泛指与食品安全有关的突发事件的总和。本文以2013年4 月爆发的“禽流感”事件的网络关注度作为研究对象，研究网络关注度与相应食品类概念股收益率的关联性研究，通过运用事件研究法和双变量的自回归分布滞后模型（即ARDL 模型），研究网络关注度对概念类股价的短期波动和长期均衡影响。当前国内外研究网络关注对金融市场的影响研究主要集中于短期分析及静态研究，少有同时进行短期动态和长期均衡的研究成果发表，而短期动态及长期均衡分析对于深刻了解食品安全事件的冲击效应、稳定金融市场具有重要的参考价值。因此，本文针对网络关注对金融相关变量的动态分析具有重要的理论价值及实践指导意义。

二、研究现状

当前网络搜索引擎主要有二个，一是基于英文搜索的谷歌搜索引擎，二是基于中文的搜索引擎，相应的搜索指数分别为谷歌指数和百度指数，基于搜索指数的金融应用国内外研究现状分述如下。

（一）国外研究现状

国外研究主要集中于收益率计算和股票价格预测二个方面，收益率研究成果：应用谷歌指数研究投资者信心对股市回报率的定量影响[1]。应用谷歌指数预测股票回报[2]。应用谷歌指数预测金融市场的波动性[3]。使用谷歌指数可以描述道琼斯指数的波动性及因果关系[4]。运用谷歌指数解释并预测挪威股市异常收益率[5]。预测研究成果：应用VAR 向量自回归模型描述市场信息对玉米期货的冲击响应，研究结果表明，信息需求的变化对信息质量有显著影响[6]。结合谷歌指数，运用神经网络ANN 模型预测股市指数[7]。研究结果表明广大投资者的网络关注能够显著地反映股票流动性[8]。媒体的正负情绪对股市价格起到不同的影响效应[9]。综合机器学习融合谷歌指数和新闻报道数据进行股市波动率预测[10]等。

（二）国内研究现状

以网络搜索数据作为投资者有限关注变量，分析股票收益率与搜索数据的相关性[11]。针对股市的三种状态，以百度指数作为关注变量，运用格兰杰因果检验技术，验证市场指数与百度指数的关系[12]。以百度指数作为投资者关注指标，使用回归分析模型预测股票收益率，结果表明，投资者关注具有反转特性[13]。使用百度指数预测股票的超额收益率[14]。运用百度指数作为人工智能的社会关注度指标，运用回归分析法研究百度指数与人工智能概念股的相关性[15]。以创业板股票为例，研究百度指数与股票收益的相关性[16]。以百度指数作为市场关注变量，研究百度指数与股票市场表现变量（包括异常收益率）的相关性[17]等。归纳当前国内外使用搜索指数的金融研究现状发现，当前的研究集中于股市价格预测及波动性研究，所使用的数理模型主要为回归分析模型、VAR模型、GARCH 模型及格兰杰因果分析法等，上述研究模型只能分析短期的变量相关性，而网络关注不仅在短期内影响股市价格，还会产生长期影响，为了弥补当前研究的不足，本文在前人研究的基础上，拟采用可以同时分析变量间短期和长期均衡关系的自回归分析滞后模型（即ARDL 模型），研究2013 年爆发的“禽流感”事件对相关概念股票收益率的影响。应用ARDL 模型研究网络关注与收益率的关联研究，国内外未见有相关研究成果报道，因此可以认为本文的研究具有创新性。本文拟采用事件研究法和ARDL 模型，了解突发食品安全事件对相关概念股的危机持续影响时间，并分析百度指数与市场收益率之间的短期波动及长期均衡关系。

三、实证研究

（一）原始数据

1.股票选择。研究数据取自同花顺iFin 财经数据库，行业股票选择是根据数据库中行业概念股的分类划分，根据经济学和金融学理论分析可知，与“禽流感”事件有关的三大行业股票分别为畜牧业、餐饮业和旅游业。数据采集时间范围：2012 年10 月8 日至2013 年12 月19 日。畜牧业类股票名称包括：大康农业、圣农发展、华英农业、天山生物、罗牛山、西部牧业和民和股份。餐饮业包括首旅酒店、金陵饭店、西安饮食和华天酒店。旅游业包括：海航创新、华侨城A、丽江旅游、宋城演艺、西安旅游、西藏旅游、张家界、中国国旅、中青旅、*ST 东海A 和峨眉山A。

2.百度指数。2013 年3 月底，我国发生了严重的“禽流感”事件，该事件的发生对畜牧业、餐饮业、旅游业等行业产生了巨大的影响，该事件的社会关注度可以从百度指数曲线中得到反映，以“H7N9”和“禽流感”等与禽流感相关关键词进行搜索可以得到百度指数曲线，其中2013 年4 月2日，百度指数达到顶峰，此后关注热度不断下降，持续时间大约2 个月。

（二）收益率计算

使用事件研究法计算有关收益率。根据事件研究法的构建要求，需要确定事件日时间。事件日时间为2013 年4 月2 日，设定事件发生日前后各5 天为事件窗口：从2013 年3 月26 日到2013年4 月11 日，设定估计窗口从2012 年10 月8 日到2013 年3 月25 日止，事后窗口设定为从2013年4 月12 日到2013 年12 月9 日止。“禽流感”食品安全事件最初是由主流媒体于2013 年3 月下旬开始披露，短时间内引发了多种媒体的关注，从而引发了社会的广泛关注，并于当年的4 月2日社会关注度达到峰值。因此，本文以2013 年4月2 日作为事件发生日，事件窗口定义为事件日的前后5 日。收益率计算公式详见文献[15][18]，其中以变量CAR、CAAR 分别表示平均异常收益率、平均累积异常收益率。

图1 畜牧行业平均异常收益率和平均累积异常收益率

从图1 横坐标为事件发生前5 日至CAR 恢复至在正值的平均异常累积收益率（浅色曲线），可看出食品安全事件发生日时，CAAR 值为5，事件发生后，CAAR 立刻下降，并于事件发生2 天后CAAR 降为0，此后时间里CAAR 继续下降，并于事件发生后的第14 日降到CAAR 的最小值-11.09，然后开始上升，期间CAAR 曲线时有起伏，并于事件发生后的第37 日CAAR 变为正值1.21。因此，可以认为事件发生后37 日畜牧业从危机事件中恢复。

图2 餐饮行业平均异常收益率和平均累积异常收益率

据图2 可见，食品安全事件产生显著影响的另一行业即是餐饮行业，并且发生时间非常短促，这从图2 的累积收益率图可以看出，从图2中可以看出，事件发生的当天CAAR 即发生下降，从而也说明餐饮行业的资本市场反映相当迅速，此后CAAR 就一直下降，并于第3 日达到最低值-6.55，然后曲线上扬，经过十几天的波动后又降到另一低值-6.38。此后于事件发生后的第24 日CAAR 恢复正值0.16，此后虽然CAAR 短期又降为负值，但时间很短，然后曲线又恢复为正值，因此，可以认为事件发生后第24 日餐饮行业股市从危机中恢复。

图3 旅游行业平均异常收益率和平均累积异常收益率

从图3 可知，食品安全事件的发生对旅游行业资本市场也产生很大的影响，并且影响持续时间很长，以CAAR 最低值点为界，即事件发生后第20 日CAAR 值为-8.88，事件的整个影响过程可分为二个阶段：第一阶段为事件后20 日，第二阶段为事发后第21 日至第59 日。在第一阶段，异常收益率（深色曲线）随时间发生显著的波动，并持续到第20 日，与此同时，CAAR 也于第20 日达到-8.88。第二阶段，异常收益率趋于平稳，而CAAR 则开始上扬，并于第59 日恢复为正值。因此可以认为事件发生后第59 日旅游行业股市从危机中恢复。

（三）ARDL-ECM 模型

应用ARDL-ECM 模型研究网络关注与平均累积异常收益率CAAR 的关联特性。双变量长期均衡及ECM 方程描述如下[19-21]：

其中，Y 为因变量，在本文研究中即是平均累积异常收益率CAAR，X 为自变量，即为百度指数BAIDU，Δ为一阶差分，εt为误差项。为了检验变量是否满足ARDL 模型的建模要求，必须对变量的稳定性进行检验。CAAR1 CAAR2、CAAR3、BAIDU 分别表示畜牧、餐饮、旅游业平均异常累积收益率和百度指数，经检验四个变量CAAR1 CAAR2、CAAR3、BAIDU 均为平稳序列，即为0 阶单整I（0），根据ARDL 的建模要求，变量须为0阶单整或一阶单整，但不需要同时俱备。因此，可以认为BAIDU 分别与CAAR1 与CAAR2、CAAR3可以建立ARDL 模型。根据ARDL 模型的建模要求，在正式使用之前，必须进行边界稳定性F 统计值和模型可靠性检验。因是建立双变量的ARDL 模型，所以可以定义两个变量的滞后阶数分别为m 和n，因此，拟建立的模型形式可定义为ARDL（m，n）。经过代入数据运算，可知畜牧业的具体模型为ARDL（3，8）、餐饮业为ARDL（2，2）、旅游业为ARDL（8，10），三个行业的F 统计值均大于1%显著性，因此可以认为所建模型通过了F检验，并且模型通过了递归残差累计和（CUSUM）和递归残差平方累计和（CUSUM SQ）统计检验，证明了所建模型可信并具有可靠性。

（四）长期均衡方程

经运算，长期均衡方程系数表如表1 所示。

表1 长期均衡方程系数表

从表1 长期均衡方程系数表可见，对于长期而言，民众对食品安全信息的关注度对三大行业金融市场起到负向作用，其中，百度指数对畜牧业的影响最大，其次，对餐饮业的冲击效应也显著，数量单位为0.008 95 个单位。百度指数对于旅游业的影响也是负向效应，数量单位为0.008 17，但在统计学意义上不显著，表示百度指数虽然对旅游业概念股的平均累积异常收益率会产生负向影响，但影响程度不是很明显。

（五）短期ECM 方程

描述短期波动的ECM 方程如表2 所示。

表2 短期动态方程ECM 系数表

表2 为短期动态关系表，从表中可以看出，从短期动态效应看，对于畜牧业而言，平均累积异常收益率的滞后一期对当期的平均累积异常收益率起到负向作用，系数为0.614 266，并且统计意义上显著，而对旅游业来说，系数为0.268 838 并且显著，餐饮业系数为0.133 498，但统计意义上不显著。而百度指数对餐饮业和旅游业的平均累积异常收益率具有负向影响，系数分别为-0.066 86和-0.029 76 且显著，但对畜牧业则是正值，但不显著。总体而言，网络关注度对平均累积异常收益率的作用为负向作用。对于误差修正项系数，三大行业的误差修正项系数均为负值，畜牧业ECM 系数为-1.084 63、餐饮业为-0.330 95、旅游业为-0.513 45，ECM 系数为负值表示短期收益率对长期均衡的偏离将可在下期得到修正，同时说明短期偏离最终会向长期均衡收敛。

四、结论及建议

本文以发生于2013 年4 月的食品安全“禽流感”事件作为研究对象，首先使用事件研究法分析食品安全事件对畜牧业、餐饮业和旅游业概念股市的冲击时间影响。其次，设定百度指数作为网络关注度指标，以畜牧业、餐饮业和旅游业相关概念股股票的平均异常累积收益率作为金融指标，构建以金融指标为因变量，以百度指数为自变量的ARDL-ECM 模型，分析短期波动及长期均衡情况。得出以下结论：

1.食品安全事件对畜牧业、餐饮业和旅游业股市具有冲击作用。实证发现“禽流感”事件对三大行业股市具有冲击作用，具体表现为平均异常收益率发生较大幅度的波动，但事件的冲击作用持续时间，对三大行业存在差异。

2.网络关注度与畜牧业、餐饮业和旅游业金融指标具有长期均衡关系。三大行业概念股ARDL模型具体形式分别为ARDL（3，8）、ARDL（2，2）、ARDL（8，10），模型均通过F 统计值检验、系数稳定性检验，证明两变量间存在长期均衡关系。

3.网络关注度无论是短期波动还是长期均衡均对金融指标产生负向效应。从长期均衡及短期波动表可以发现，百度指数系数均为负值，且大部分情况下显著，说明每当发生食品安全事件，相应的负面信息会打击投资者信心，进而马上反馈到金融市场上。

4.无论是短期还是长期效应，网络关注度对畜牧业的影响最大。实证发现网络关注度对畜牧业影响最大。因为“禽流感”为禽畜类疾病，每当疾病爆发，实体市场上相关禽畜价格会受到很大的影响，价格会出现大的波动。

根据研究结论提出对策建议：

1.重视食品安全事件网络信息监管。为了实现有效预测及管理，需要高度重视互联网时代相关信息的监管及预测工作。具体而言，要充分利用百度指数的实时性和客观化特点，建立准确及具有可操作性的市场预测工具，为高效管理提供真实的实时参考数据。

2.构建禽畜实物替代预案。禽畜产品是家庭每天的生活必需品，禽畜农产品价格的波动影响民众的生活质量及水平，为防范因某种产品供应缺少而影响整体市场价格，在日常管理中需要注意各种禽畜替代产品的均衡供应及储备，避免因其中某个产品的突发事件而影响整个市场的供应，从而避免产生大的市场价格波动。

3.建立高效食品安全综合治理体系。具体作法首先要加强个人道德建设；其次是加强网络信息采集及分析工作，及时掌握突发事件对市场的影响；最后是加强法规建设，加大食品安全执法力度，保证生活所需食品绝对安全。