事件研究计算CAR值中要注意的几个事项
(2014-03-06 22:53:05)
淘宝上的CAR数据处理有偿服务：
在公司财务研究和公司治理研究中，包括本国及跨国并购中，中外学者经常要用到CAR值来度量某一个事件对上市公司股票在一定时间窗口综合累计收益率的影响。要计算这个CAR值，程序编码上，无论是用SAS或者STATA，都已经不存在技术方面的问题了（本博主已贴出了相应的程序）。这里要插一句，如果事件太多，数据MERGE后容量势必增大，那么SAS的优势将会体现出来。不过，这不是我要说明的重点。在数据准备中，我们要下载上市公司所有股票自上市以来的日收益数据（CSMAR数据库或者瑞思数据），这个数据文件超大，下载也十分麻烦。下载后，问题就出来了。这里我将几个需要特别注意的问题，简单总结了一下：1.这个日收益数据并没有包括公司暂时停牌的数据信息，这个直接影响到后面窗口期、估计期的计算。所以你得要加上这个临时停牌的日期及相关数据。2.在估计期
估计Alpha和Beta系数时，我们可能要删除一些这样的样本。就是在已经设置的估计期连续10天停牌的公司要删除。可想而知，连续这么多天都没上市，这个公司肯定是问题企业，删就删了吧。否则严重影响系数的估计。3.在在窗口期，我们一般设置为[-1,1][-2,+2][-5,+5][-15,+15][-30,+30]等区间，我们也得设置如果连续多少天没有数据，这个个Firm_ID携带的信息也得删除，这个直接影响到CAR值得大小，因为这是一个累积的数值，否则所对应的公司的CAR值就亏大了。4.事件发生的时间是不是在股票交易的日期，例如事件在周六或者周末，这样的话，数据合并时可能丢失样本，这个样本是有用的样本啊。所以我们在合并前一定要弄清所有事件发生时间的区段范围。如果落在股票Close时间的话，窗口期0时间点就不存在了。5.同一公司事件多次重复出现的问题。如果时间间隔过短，我们就取第一次；如果间隔较长，我们就把同一公司多次事件看做不同的样本来处理，只要将他们出现的次序加上公司ID号码，就可以标识区分他们了。
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