Исследование событий
Исследование событий — это статистический метод оценки воздействия события (также называемого «лечением»). [1]
Первые заметные применения событийных исследований произошли в области финансов . [1] Например, объявление о слиянии двух хозяйствующих субъектов можно проанализировать, чтобы выяснить, считают ли инвесторы, что слияние создаст или уничтожит стоимость. Основная идея состоит в том, чтобы найти аномальную доходность , относящуюся к изучаемому событию, путем поправки на доход, обусловленный колебанием цен на рынке в целом. [2] Исследование событий было изобретено Боллом и Брауном (1968). [3]
Поскольку методологию событий можно использовать для выявления влияния событий любого типа на направление и величину изменений цен на акции, она очень универсальна. Таким образом, исследования событий являются общими для различных областей исследований, таких как бухгалтерский учет и финансы, менеджмент, экономика, маркетинг, информационные технологии, право, политология, операции и управление цепочками поставок. [4]
Одним из аспектов, часто используемых для структурирования всего объема исследований событий, является широта изучаемых типов событий. С одной стороны, существуют исследования, изучающие реакцию фондового рынка на события в масштабах всей экономики (т.е. рыночные потрясения, такие как изменения в законодательстве, или катастрофические события, такие как война). С другой стороны, исследования событий используются для изучения реакции фондового рынка на корпоративные события, такие как слияния и поглощения, объявления о прибылях и убытках, выпуск долговых обязательств или акций , корпоративные реорганизации, инвестиционные решения и корпоративная социальная ответственность (MacKinlay 1997; [5] Маквильямс и Сигел, 1997 г. [6] ).
Методология
[ редактировать ]Общая методология исследования событий описана, например, в MacKinlay (1997). [5] или Митчелл и Неттер (1994). [7] В MacKinlay (1997) это делается «с использованием данных финансового рынка», чтобы «измерить влияние конкретного события на стоимость фирмы». Он утверждает, что «при условии рациональности рынка, последствия события будут немедленно отражены в ценах на ценные бумаги. Таким образом, мера экономического воздействия события может быть построена с использованием цен на ценные бумаги, наблюдаемых в течение относительно короткого периода времени». Важно отметить, что исследования событий в краткосрочной перспективе более надежны, чем в долгосрочной перспективе. исследования событий [8] поскольку последние имеют много ограничений. Однако Котари и Уорнер (2005) смогли усовершенствовать долгосрочные методологии, чтобы улучшить дизайн и надежность исследований в течение более длительных периодов. [9]
Эмпирические методы
[ редактировать ]Методологически исследования событий подразумевают следующее: на основе периода оценки, предшествовавшего анализируемому событию, метод оценивает, какой должна быть нормальная доходность акций пострадавшей фирмы (фирм) в день события, а также за несколько дней до и после события. (т.е. во время окна событий). После этого метод вычитает эту «нормальную доходность» из «фактической доходности» для получения «ненормальной доходности», приписываемой данному событию.
Однако исследования событий могут отличаться в отношении спецификации нормальной доходности. Наиболее распространенной моделью нормальной доходности является «рыночная модель» (MacKinlay 1997). Следуя этой модели, анализ подразумевает использование окна оценки (обычно продолжительностью 120 дней) до события, чтобы получить типичную взаимосвязь между акциями компании и эталонным индексом посредством регрессионного анализа . На основе коэффициентов регрессии затем прогнозируются нормальные доходы, которые используются для расчета аномальных доходов. Альтернативные модели нормальной доходности включают модель CAPM или более упрощенные подходы, такие как средняя доходность (обзор см. в MacKinlay 1997).
Расчет аномальной доходности
[ редактировать ]В зависимости от модели, выбранной для «нормальной доходности», проведение исследований событий требует от исследователя реализации определенной последовательности шагов. Для наиболее распространенной модели, «рыночной модели», шаги следующие:
- Получите и сопоставьте временные ряды финансовой доходности акций целевой фирмы и ее эталонного индекса.
- Для каждого события определите последовательности доходности фирмы и рынка, которые необходимо включить в окно оценки.
- Используя регрессионный анализ, рассчитайте коэффициенты альфа, бета и сигма, которые объясняют типичную взаимосвязь между акциями и базовым индексом.
- Используя эти три параметра, спрогнозируйте «нормальную доходность» для всех дней окна событий.
- Вычитая эти «нормальные доходы» из «фактических доходов», вы получаете «аномальные доходы», которые являются интересующими показателями.
Значение аномальной доходности
[ редактировать ]Чтобы определить, отличаются ли отдельные аномальные доходы от нуля с некоторой статистической достоверностью, необходимо применить тестовую статистику. Для этой цели существуют различные статистические данные испытаний на разных уровнях анализа (т. е. уровне AR, CAR, AAR и CAAR). Самый распространенный тест, t-тест , делит аномальную доходность на среднеквадратическую ошибку регрессии. Полученные значения t необходимо затем сравнить с критическими значениями t-распределения Стьюдента . Есть некоторые свидетельства того, что во времена высокой волатильности (например, финансового кризиса 2007–2008 годов ) слишком многие компании имеют тенденцию демонстрировать значительно аномальную доходность с помощью t-теста , что затрудняет определение того, какая доходность действительно «аномальна». [8] [10]
Программное обеспечение для проведения событийных исследований
[ редактировать ]Исследования событий можно проводить с помощью различных инструментов. Исследования отдельных событий можно легко реализовать с помощью MS Excel , исследования событий, охватывающие несколько событий, необходимо создавать с использованием пакетов статистического программного обеспечения (например, STATA , Matlab ). Помимо этих многофункциональных инструментов, существуют решения, предназначенные для проведения анализа событий (например, Eventus , EventStudyTools ).
Заявление на анализ слияний
[ редактировать ]Логика методологии исследования событий (в конкретном контексте слияний ) объясняется в Warren-Boulton and Dalkir (2001): [11]
- Инвесторы на финансовых рынках делают ставку на то, приведет ли слияние к повышению или снижению цен. Слияние, которое приведет к повышению рыночных цен, принесет выгоду как сторонам слияния, так и их конкурентам и, таким образом, повысит цены на все их акции. И наоборот, финансовое сообщество может ожидать, что эффективность от слияния будет достаточно большой, чтобы снизить цены. В этом случае стоимость акций конкурентов сливающихся фирм падает по мере роста вероятности слияния. Таким образом, данные финансовых рынков могут быть использованы для прогнозирования последствий рыночных цен в случае значительных событий, связанных со слияниями.
Уоррен-Бултон и Далкир (2001) [11] применить свою методологию вероятности событий к предложенному слиянию Staples, Inc. и Office Depot (1996 г.), которое было оспорено Федеральной торговой комиссией и в конечном итоге отозвано.
Выводы
[ редактировать ]Уоррен-Бултон и Далкир (2001) [11] найти весьма значительную прибыль для единственной конкурирующей фирмы на соответствующем рынке. Основываясь на этих доходах, они могут оценить ценовой эффект слияния на товарном рынке, который полностью соответствует оценкам вероятного повышения цен из других независимых источников.
Заявление в судебном процессе
[ редактировать ]Результаты событийного исследования были приняты в качестве доказательств в судебных процессах в США при количественной оценке ущерба в делах, связанных с мошенничеством с ценными бумагами. [12]
См. также
[ редактировать ]- Дрейф после объявления о прибылях и убытках — аномалия, обнаруженная в исследованиях объявлений о прибылях и убытках.
- Центр исследований цен на ценные бумаги , база данных, обычно используемая в исследованиях событий.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Миллер, Дуглас Л. (2023). «Вводное руководство по моделям исследования событий» . Журнал экономических перспектив . 37 (2): 203–230. дои : 10.1257/jep.37.2.203 . ISSN 0895-3309 .
- ^ Рональд Дж. Гилсон и Бернард С. Блэк, Закон и финансы корпоративных приобретений, 2-е издание, 1995, 194-195.
- ^ Рэй Болл и Филип Браун, Эмпирическая оценка показателей бухгалтерского дохода, Журнал бухгалтерских исследований, Vol. 6, осень 1968 г.
- ^ Дин, Ли; Лам, Хьюго К.С.; Ченг, TCE; Чжоу, Хунген (01.06.2018). «Обзор краткосрочных исследований событий в управлении операциями и цепочками поставок». Международный журнал экономики производства . 200 : 329–342. дои : 10.1016/j.ijpe.2018.04.006 . ISSN 0925-5273 .
- ^ Jump up to: а б Маккинли, AC «Событийные исследования в экономике и финансах», Journal of Economic Literature Vol. XXXV, выпуск 1 (март 1997 г.). Доступно по адресу: https://www.jstor.org/stable/2729691.
- ^ Маквильямс, А. и Сигел, Д. «Исследования событий в исследованиях в области управления: теоретические и эмпирические вопросы» Журнал Академии менеджмента, Vol. 40, № 3, (1997)
- ^ Митчелл, Марк Л. и Джеффри М. Неттер. «Роль финансовой экономики в делах о мошенничестве с ценными бумагами: заявления в Комиссию по ценным бумагам и биржам». Бизнес-юрист, февраль 1994 г.
- ^ Jump up to: а б Чен, штат Миссури, «Я только что провел исследование 400 миллионов событий» – исследование устойчивости и ухудшения рыночной модели во время кризиса (2014). Доступно по адресу: https://ssrn.com/abstract=2534446.
- ^ Котари, С.П., и Джерольд Б. Уорнер, 200[4!], «Эконометрика исследований событий». Получено с: https://ssrn.com/abstract=608601.
- ^ Йованович Б. и Фокс Э. (2010). Тестирование на существенность на волатильных рынках. НЕРА Экономический консалтинг. Получено с: http://www.law360.com/articles/142884/testing-for-materiality-in-volutity-markets.
- ^ Jump up to: а б с Уоррен-Бултон, Ф. и С. Далкир. «Staples и Office Depot: исследование вероятности событий», Review of Industrial Organization, Vol. 19, № 4, (2001).
- ^ Табак, Дэвид; Данбар, Фредерик. «Существенность и величина: исследования событий в зале суда» (PDF) . Проверено 9 ноября 2021 г.
- МакГакин, Р.Х., Ф.Р. Уоррен-Бултон и П. Вальдштейн. «Использование доходности фондового рынка в антимонопольном анализе слияний», Обзор промышленной организации, том. 7 (1992). https://www.jstor.org/stable/41798368
- МакВильямс А. и Сигел Д. «Исследование событий в исследованиях в области управления: теоретические и эмпирические вопросы» Журнал Академии менеджмента, Vol. 40, № 3, (1997) https://www.jstor.org/stable/257056