基于事件研究法的疫情影响沪深两市医药板块实证研究

【摘 要】 文章运用事件研究法分析沪深两市医药板块股票价格对新冠疫情期间实时信息的反映程度，选择市场模型对预期收益率进行估计，将实际收益率与其比较，得到医药板块的异常收益率，并计算累计异常收益率，最后辅以显著性检验。结果显示新冠疫情短期内对我国医药板块的股价并无显著性影响，但长期影响有待进一步分析。

【关键词】 新冠疫情 医药板块 事件研究法

一、引言

新冠疫情爆发之初，医药板块逆势反涨令人瞩目。早在2020年1月底，新冠疫情尚未真正全面爆发时，医药制造板块便领涨，病毒防治、中药等概念板块均大幅上涨。2月3日疫情真正爆发与股市开市后，在绝大多数板块大幅下跌的背景下，与抗击疫情相关的医药股继续逆势上涨，口罩、诊断试剂、抗病毒药物等概念股表现强势。

疫情对医药板块的具体影响有助于市场有效性分析和行业研究。针对医药板块的股票价格对新冠疫情期间新信息的具体反映程度与反映方式进行分析研究，对研究我国股市市场有效性和和信息传导具有一定的意义。

二、文献综述

事件研究法最早起源于二十世纪三十年代，Dolley （1933）观察了股本分散对价格的影响。Mayersan （1948），Bakay （1956， 1957， 1958），Ashley （1962）在此基础上进行了进一步的研究和改进，祛除了干扰性的事件的影响。二十世纪六十年代末，Ball与Brown （1968），Fama （1969）等人再次完善了事件研究法，此后，事件研究法初步定型，为以后的学者沿用至今。二十世纪七十年代起，事件研究法开始被广泛运用于不同商业领域。Khotari与Warner （2006）将其分为事件研究方法论、检验效率、辅助融资决策、股权交易与会计领域等六大领域。

国内学者自二十世纪九十年代起开始运用事件研究法分析相应问题，相关研究多侧重于事件研究法的实际运用。段瑞强（2004）的研究简单介绍了事件研究法;白仲光与蓝翔（2003）具体分析了事件研究法概念、一般研究步骤和局限性。陈汉文与陈向民（2002）结合中国市场研究发现，市场模型存在一定局限性;但陈信元与江锋（2005）的研究却表明，无论事件研究中各公司事件是否相近或重叠，都应采用市场模型为基础的非参数秩检验方法。

综上所述，事件研究法是一种在经济金融领域研究被广泛认可的研究方法。它起源于二十世纪三十年代，此后不斷被修正、改进以适用于不同细分领域的研究。国内相关学者对事件研究法的研究起步较晚，并侧重实际应用研究。运用事件研究法时，更多的学者倾向于选择市场模型来估计正常收益。

三、事件研究法运用在金融计量中的一般步骤

（一）定义事件

事件研究通常在事件发生的时间轴上分为三个窗口：估计窗、事件窗与事后窗。以市场第一次获得新信息的时间t=0为事件发生日，t=T1+1至t=T2为事件窗口，其长度为L1=T2-T1。t=T0至t=T1为估计窗口，其长度为L2=T1-T0;t=T2+1至T3为事后窗口，其长度为L3=T3-T2。

（二）选择研究样本

选择研究样本时，应考虑样本代表性与可获得性，提前制定好选择标准。

（三）选择模型

常量均值收益模型是指将估计窗口内标的证券的平均收益作为事件窗口标的证券的正常收益。

其中：是第i支股票t期间收益，是扰动项。

市场模型是一个依据某一证券收益与市场投资组合收益相关的统计模型，其模型表达式为

其中：为t期间市场收益。

（四）估计异常收益

异常收益是指事件窗期间实际收益率和期望收益率的差额。累计异常收益是指事件窗期间异常收益之和。异常收益的表达式为

其中为t期间实际收益。

累计异常收益表达式为

（五）检验异常收益

异常收益计算之后，对其进行t检验。提出假设，备择假设。

在显著性水平α=0.05下，若T的绝对值远大于2，则在0.05显著性水平下。可以认为AR显著不等于0，否则接受原假设，认为AR显著等于0。

（六）实证结果和解释

根据以上步骤得出异常收益的估计和检验以后，对实证结果进行分析。

四、疫情影响沪深两市医药板块实证分析

（一）疫情爆发与股市表现时间梳理

萌芽期：从2019年12月8日武汉出现第1例不明肺炎患者，至1月23日大年夜前夕武汉宣布封城。这一期间，股市并未闻到危险讯号，走势基本平稳。但在A股春节休市前最后一个交易日，武汉突然宣布封城，恐慌情绪开始初步在市场萌芽，上证指数当日跌2.75%。

爆发期：从1月23日起至2020年2月14日新增确诊拐点到来。1月23日至2月2日，我国股市休市，但国内疫情在此期间持续升级，市场恐慌情绪不断积累。2月3日开市后，上证指数大跌7.7%，收盘价2746.61，深指跌8.45%，创业板跌6.85%，截至收盘超3000只个股跌停。2月4日至2月14日，尽管疫情仍处于爆发期，但市场信心逐步回归，上证指数在此期间稳步回升，2月14日收盘2917.01点。

后期：2月14日以后。2月中旬直到3月初，国内疫情基本得到控制，国外疫情尚未爆发，我国股市持续走强后维稳。但3月初国际疫情爆发以来，全球股市短期内均出现大幅下跌，我国股市股市未能幸免。从3月初至3月底，我国股市再次迎来了大幅度的下跌，2020年3月19日盘中一度跌至2646.80。2020年4月以来至今，国际疫情增势开始有所放缓，我国股市缓慢回升。

（二）定义事件

新冠疫情不同于一般外部突发重大事件的地方在于疫情爆发之初，我国股市正处于休市阶段，非交易日内疫情相关信息无法传导至相关股票的价格。1月23日，上证指数收跌2.75%，疫情初步发酵，并未真正爆发。2月3日，是疫情真正爆发后我国股市开市后的首个交易日，上证指数在这一天创下疫情期间单日最大跌幅7.72%。疫情的真正爆发和公布主要在1月23日以后，并集中于2月3日开始集中传导至我国股票市场。综合来看，选取2020年2月3日作为事件发生日更为合适。

选取2020年1月9日至2020年2月18日共11个交易日作为事件窗口，2019年9月4日至2020年6月18日共181个交易日作为估计窗口。

（三）选择研究样本

选取中证全指医药指数作为研究样本。中证全指医药指数选自中证全指样本股的医药卫生行业，其样本股兼具流动性和市场代表性。

（四）选择模型

选取市场模型作为正常收益的估计模型。

（五）估计异常收益

将估计期内上证指数收益率对医药板块收益率做线性回归分析。结果如表1所示：

其中，R-squared等于0.07527，估计窗口的整体数据拟合度较好。D-W值等于1.971733，介于0与2之间，估计窗口的数据不存在严重的自相关性。C即表示α，其T值的绝对值小于2，α显著等于0，即表明该正常收益模型不含截距项。SER01即表示β，其T值的绝对值大于2，表明β显著不等于0。

因此，正常收益的表达式为

（六）检验异常收益

将事件窗的上证指数收益率日数据代入公式（6），计算事件窗期间医药板块的期望收益率。根据异常收益的公式（3），得到医药板块事件窗期间每日异常收益和累计异常收益，累计异常收益图1所示：

再对以上所得的事件窗每日异常收益数据代入公式（5）進行检验，均符合标准。

（七）实证结果和解释

图1中，在2020年2月3日当天，中证全指医药出现唯一一次较大幅度的异常收益率，但在2月4号及以后，异常收益率迅速回归正常水平并保持稳定。联系到整体股票市场在2月3日及以后的表现，中证医药指数的走势基本符合大盘趋势。

表2中，T的绝对值远远小于2，由此我们接受原假设AR=0，即异常收益不存在显著性差异，表明新冠疫情对医药板块不具有显著性影响。

五、结论与不足

短期来看，新冠疫情对于我国沪深两市整体医药板块的影响并不显著。尽管新冠疫情爆发以来，疫情利好的相关医药股票在短时间内被大肆炒作，但整体医药行业并未受到大范围的影响。医药板块整体收益率走势并没有大幅度偏离上证指数大盘走势。

长期来看，新冠疫情对世界经济政治格局对会有潜在性影响，包括世界范围内的医药行业。在未来相当长一段时间范围内，新冠疫情一类突发性公共卫生事件爆发可能性仍将存在，人类对其潜在不确定的担忧将会推动我国医药行业乃至全球范围内的医药行业价值重塑。

本文存在两个主要不足之处。第一，新冠疫情与一般外部性突发事件相比，持续时间更为长，范围更大，是否存在潜在外部影响抵消、或放大疫情对于医药板块的影响有待进一步的研究。第二，估计窗口较短，可能对线性回归的结果的准确性和稳定性造成一定影响，进而影响实证结果。

【参考文献】

[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] 李怀祖.研究管理方法论（第2版）[M].西安：西安交通大学出版社，2004：172-181

作者简介：郑泰旭（1997——）男，汉族，四川达州人，单位：云南民族大学经济学院，硕士在读，金融学专业