Para determinar si un evento tiene un impacto en el precio de las acciones, se puede utilizar el método de estudio de eventos. En pocas palabras, este método consiste en determinar si el precio de las acciones de la empresa ha producido una tasa de rendimiento anormal significativa el día de un evento y los días anteriores y posteriores. Los pasos centrales son los siguientes:
1. Definir la fecha del evento: 31 de mayo de 2019, portavoz oficial de Prada.
2. Defina la ventana del evento: [-5, 5]. Para tener en cuenta la posibilidad de que el "portavoz publicitario" se filtre con antelación y el impacto posterior tras el anuncio oficial, se eligió como período ventana 5 días antes y después del 31 de mayo.
3. Definir la ventana de estimación: 200 días. La ventana de estimación se define para calcular la tasa de rendimiento normal de Prada (o tasa de rendimiento esperada) utilizando el precio de las acciones en los 200 días anteriores al evento. En otras palabras, si no ocurren eventos especiales, lo más probable es que el precio de las acciones de Prada continúe siguiendo la tasa de rendimiento normal en el futuro.
4. Calcular la tasa de rendimiento normal (esperada): utilicé el modelo de tres factores de Fama-French para estimar la tasa de rendimiento normal (no diré que lo uso porque hay una sitio web mágico que proporciona directamente el cálculo ¿Datos de tres factores?)
5. Calcule la tasa de rendimiento anormal: tasa de cambio real del precio de las acciones de Prada – tasa de rendimiento normal (esperada) = tasa de rendimiento anormal. ¡Esta es la base para juzgar si el "portavoz publicitario" puede afectar el precio de las acciones!
6. Calcule la tasa de retorno anormal acumulada: Acumule la tasa de retorno anormal dentro de los cinco días (ventana del evento) antes y después del "portavoz publicitario".
7. Realice una prueba t sobre la tasa de devolución anormal acumulada y saque una conclusión.
Tasa de devolución anormal Esta es la tasa de devolución anormal de Prada el 31 de mayo de 2019 y los cinco días anteriores y posteriores. . imagen. El punto 0 de los días en el eje horizontal es el 31 de mayo, el eje vertical es el valor del rendimiento anormal y 0,00 en el eje vertical significa que la fluctuación del precio de las acciones ese día es igual al rendimiento normal. Se puede ver que el precio de las acciones de Prada no varió significativamente el día del anuncio oficial.
Resultados de la prueba t
Tasa de rendimiento anormal acumulada
Hipótesis del estudio de eventos: en ausencia de eventos especiales, el precio de las acciones en un mercado eficiente debería fluctuar alrededor del tasa de retorno normal, no habrá mucha desviación, es decir, la tasa de retorno anormal de la acción en un momento determinado debería acercarse a cero y, de manera similar, la tasa de retorno anormal acumulada también debería acercarse a cero. Por lo tanto, si se realiza una prueba t sobre los rendimientos anormales acumulados, el valor de la prueba t no debería ser significativo. La tabla de Excel anterior es el rendimiento anormal diario (AR), el rendimiento anormal acumulado (CAR), el valor de la prueba t en CAR durante el período de ventana y el valor p correspondiente.
Shuan Wai Wai, que ha estudiado matemáticas avanzadas/teoría de la probabilidad/medición, debe estar familiarizado con los valores de la prueba t y cómo juzgar si la prueba t es significativa. En pocas palabras, si p<0,1, tenemos un 90% de confianza en que el portavoz tiene un impacto significativo en las fluctuaciones del precio de las acciones de Prada. Cuanto menor es p, mayor es nuestra confianza en que "el nuevo portavoz afecta el precio de las acciones". Generalmente, el 90% ya es una probabilidad relativamente reticente. ! ! ! ! La conclusión es la siguiente:
Se puede ver claramente en el valor p marcado en naranja que el valor CAR de ninguno de los once días antes y después del "portavoz publicitario" pasó la prueba t. Es decir, el portavoz del 31 de mayo de 2019 no tuvo ningún impacto significativo en el precio de las acciones de Prada.
————————————- Para mostrarte qué eventos realmente tienen un impacto en el precio de las acciones, hice otro ejemplo casual de Apple.
El 31 de julio de 2020, Apple publicó su estado financiero trimestral, con un beneficio neto que aumentó un 12% interanual. El precio de las acciones subió bruscamente ese día y el análisis de extracción de datos es el siguiente:
resultados de la prueba t
La parte naranja de la tabla muestra claramente que el valor p es <0,01, lo que significa que estamos más del 99% seguros. Se dice que este informe trimestral es la razón del importante aumento en el precio de las acciones de Apple.
(E-05 es notación científica, 10 elevado a -5)
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Entonces, todas las personas que tienen un determinado día o una determinada dos horas Las capturas de pantalla del aumento de los precios de las acciones y los comentarios sobre quién puede afectar el precio de las acciones son todos hooligans