股票市场事件研究法

1. 股票研究的方法

股票市场的分析方法主要有如下三种：基本分析、技术分析、演化分析，其中基本分析主要应用于投资标的物的选择上，技术分析和演化分析则主要应用于具体投资操作的时间和空间判断上，作为提高投资分析有效性和可靠性的重要补充。
(1)基本分析：基本分析法通过对决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业状况、公司经营状况等进行分析，评估股票的投资价值和合理价值，与股票市场价进行比较，相应形成买卖的建议。
(2)技术分析：技术分析是以预测市场价格变化的未来趋势为目的，通过分析历史图表对市场价格的运动进行分析的一种方法。技术分析是证券投资市场中普遍应用的一种分析方法，如道氏理论、波浪理论、江恩理论等。
(3)演化分析：演化分析是以演化证券学理论为基础，将股市波动的生命运动特性作为主要研究对象，从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性和节律性等方面入手，对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究，为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。

2. 用事件研究法研究某事件对股市的影响，可是事件发生在周末和节假日，休市了没有数据怎么办可以顺延吗

在用事件研究法时，当前时间如果没有数据的话，需要往后进行相应的顺延。

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3. 经济学研究中，究竟什么叫事件研究法（event study）啊

事件研究法 (Event Study) 是一种统计方法，是在研究当市场上某一个事件发生的时后，股价是否会产生波动时，以及是否会产生“异常报酬率”(abnormal returns)，借由此种资讯，我可以了解到股价的波动与该事件是否相关。 步骤 在研究过程中，首先须决定研究假说为何。决定研究假说以后，须确定事件的种类及其事件日，估计期及事件期之计算期间，并以股价日报酬率估算其预期报酬率，再透过实际报酬与预期报酬之差额，观察整体股利发放事件，于宣告期间是否具有异常报酬的产生，最后借由统计检定来检视其统计值是否显著.

4. 什么是事件研究法

事件研究法 (Event Study) 是一种统计方法，系在研究当市场上某一个事件发生的时候，是否会对股价产生波动。

5. 事件研究法事件日没有股票价格

周一。以宣告日为准，周日发生的，宣告日当然是周一

6. 事件研究法的市场模式

估计某一事件发生或公布后，对于股价影响，必须建立股票报酬率的“预期模式”，以估计“预期报酬”(expected returns)。股票报酬率的预期模式有很多种，应用最广的是“市场模式” (Market Model)。市场模式假设个股股票的报酬率与市场报酬率间存在线性关系，并以市场报酬率建立股价报酬率之回归模式，公式如下：
Rit=αi +βi Rmt +εi,t
Rit：表示 i 公司 t 期的报酬率，计算方式为 (该股X日时收盘价–该股[X-1]日时收盘价) / 市场[X-1]日时收盘价。 Rmt：表示 t 期的市场加权指数股票之报酬率，计算方式为 (市场X日时收盘指数–市场[X-1]日时收盘指数) / 市场[X-1]日时收盘指数。 αi：表示回归截距项。 εit：表示回归残差项。 βi：表示回归斜率。
建立股票报酬率的“预期模式”
针对误差项的部分，根据Fama(1968)、Beja(1972)及Fama(1973)之研究，市场模式有下列之假设： E（εit）=0 Cov（ εiτ , εiγ）= ,τ,γ 〔t1, t2〕 Cov（ εit , Rmt）=0
因此，经由以上所示之公式，可求得个别证券在“事件期”某一期之“预期报酬率”，即为：Rit=ai + bi Rmt
Rit ：表示 i 公司t期之预期报酬率，经由估计期计算得来。 Rmt：表第t期市场加权指数股票之报酬率。
估计平均异常报酬率(AAR)、累积异常报酬率(CAR)
一但估计出“预期报酬率”，也就可以得到异常报酬率。为了了解某一特定事件之异常报酬率或累积效果的行为，并且提供有关异常报酬率，何时开始出现关联以及何时结束，采用异常报酬率 (AR) 及累积异常报酬率 (CAR) 以看出此项反应。
异常报酬 (Abnormal Returns , ARit) 指以事件期的实际报酬减去事件期的预期报酬：ARit=Rit－Rit
ARit：表示 i 公司第t期之异常报酬率。 Rit ：表示 i 公司第t期之实际报酬率。 Rit ：表示 i 公司第t期之预期报酬率。
累积异常报酬率 (Cumulative Abnormal Returns, CAR( T ))，则为特定期间内每日异常报酬率的累加值。
如果异常报酬率为“正”，我们可以推论事件对股价有正的影响；如果异常报酬率为“负”，我们可以推论事件对股价有负的影响。但只知道正负仍不够，因为我们不确定此种影响是否足够明显，因此必须进行“显著性检定”。

7. 运用事件研究法来对市场上几只股票进行研究,跪求!

股票的研究方法有很多，但是绝对没有一个绝对有效的方法，都是一个概率的事件，另外也绝对不能偏离一个轨道，想自己研究一种别人都不知道的有效的方法，建议您多看一些技术分析的方法以及投资心里的书籍或是资料.自己多总结，从我近10年的投资经验来看，即使是别人告诉你一种方法，但是对你自己也不一定有用。

8. 经济学研究中,究竟什么叫事件研究法（event study）啊 看论文经常见到事件研究法的字眼,

事件研究法 (Event Study) 是一种统计方法,是在研究当市场上某一个事件发生的时后,股价是否会产生波动时,以及是否会产生“异常报酬率”(abnormal returns),借由此种资讯,我可以了解到股价的波动与该事件是否相关.步骤 在研究过程中,首先须决定研究假说为何.决定研究假说以后,须确定事件的种类及其事件日,估计期及事件期之计算期间,并以股价日报酬率估算其预期报酬率,再透过实际报酬与预期报酬之差额,观察整体股利发放事件,于宣告期间是否具有异常报酬的产生,最后借由统计检定来检视其统计值是否显著.

9. 关于事件研究法的问题 给出一组原始数据，怎样进行事件研究法分析数据

利用数据挖掘方法的数据分析是常用的分类，回归分析，聚类，关联规则，特征，变化和偏差分析，Web页面挖掘，他们从不同的角度进行数据挖掘。

①分类。分类是确定共同的特征在数据库中，根据分类模式的一组数据对象可以被划分成不同的类别，由所述分类模型的目的，在数据库中的数据项被映射到给定类别。它可以应用到客户的分类，特性和顾客分析的特点，客户满意度分析，预测客户的购买趋势，如按照用户的喜好对汽车分为不同的种类的汽车零售商，因此商家可以将广告手册新车有客户这样直邮的喜好，从而大大增加商业机会。

②回归分析。回归分析反映了属性值的事务数据库中的时间的特性，以产生一个数据项映射到预测的一个实数值函数发现变量或属性之间的依赖关系，主要研究的问题包括趋势数据系列的特性，以及预测数据等之间的数据序列的相关性。它可以适用于所有方面的营销，诸如客户寻求维持和流失预防活动，产品生命周期分析，销售趋势，预测和有针对性的促销活动。

③集群。聚类分析是一组根据相似性和差异被分为几类的数据，并且它的目的是使属于同一类别的尽可能大的数据之间的相似性，在不同类别的数据作为之间的相似性越小越好。它可以应用到客户群体，客户背景分析，客户购买趋势预测，市场细分等方面的分类。关联规则

④。关联规则是描述存在，即交易的基础上某些项目的出现，可以导出其他项目在数据库中录入数据之间的关系，这是隐藏在之间的关系的规则还出现在同一交易或关联数据。客户关系管理，通过挖掘数据库中大量数据的企业用户，你可以找到大量的记录，一个有趣的关系，找出影响市场营销，产品定位，定价和定制的客户群的客户寻求的有效性的关键因素，分割和维护，并提供一个参考的营销推广，市场营销，风险评估和诈骗预测决策支持。

⑤功能。这些特征是从数据库中提取数据类型的特征的一组数据，其中这些特征的数据集的总体特征的表达。通过特征提取的客户流失因子营销人员，可以有许多原因和主要特点导致客户流失，利用这些特性可有效地防止顾客流失。

⑥变化和偏差分析。偏差包括一大组的潜在有趣的知识，如不正常情况下的分类，该异常模式下，预期的结果观察到的偏差，其目的是要找到有意义的结果的基准差的量之间进行了观察。在其早期预警和危机管理，管理人员更感兴趣的是那些意想不到的规则。挖掘意外规则可以被应用到的信息，分析，识别，评估和预警异常的检测。

⑦Web页面开采。随着互联网的飞速发展和网络的全球普及，使得Web上的信息非常丰富的量，可以通过Web挖掘，你可以使用Web来分析大量数据的收集政治，经济，政策，技术，财务各种市场信息的竞争者，供应和需求信息，客户和其他相关浓缩物上进行分析和处理信息的外部环境和内部管理信息，对业务显著或潜在显著影响，并发现了各种业务的管理，该分析过程中发生的结果问题和先兆可能导致危机的影响，来分析和处理这些信息，以便识别，分析，评估和管理危机。