地震灾难对中国股票市场的冲击效应

　　摘 要：为深入研究地震灾难对股票市场的影响，本文以汶川地震为例，利用事件研究法对中国股票市场各行业指数进行了实证分析。研究结果显示：地震灾难对中国股票市场各行业的收益和风险均产生显著的不同程度的冲击效应；总体而言，与地震期间相比，地震之后地震灾难对股票市场各行业的冲击明显加大；并且，这些冲击具有一定程度上的渐进性和持续性，而行业所表现出的个体差异主要取决于行业对地震灾难的敏感性。
　　关键词：地震灾难；股票市场；行业指数；市场模型
　　中图分类号：F830.9 文献标识码：A
　　文章编号：1000-176X(2011)04-0061-07
　　
　　一、 引 言?
　　受地质结构、自然生态、气候变化的影响，20世纪以来自然灾难对人类社会的威胁性正不断增加［1］。特别是2008年5月12日下午，发生在四川省汶川县的8.0级特大地震，给整个中华民族带来了巨大的灾难。作为反映我国经济状况的股票市场，这次地震灾难将对股票市场产生怎样的影响？风险和收益将产生怎样的变化？影响程度如何？许多学者已就自然灾难本身、国家的宏观调控、政策发布等类似问题进行了研究，而就地震灾难对中国股市的影响状况研究却非常少见。为此，本文将试图对这一问题进行探索。对这一问题的研究，不仅可以了解股市价格变化受地震灾难影响的程度及其敏感性，还可以揭示股票市场的微观结构及其信息效率，也可为完善股票市场的风险管理体系、股票市场交易者的投融资决策等提供必要的证据支持。?
　　
　　二、 文献评述?
　　对事件分析法的最早研究可追溯自20世纪30年代，Kothari和Warner、Dolley通过分析股票拆细时的名义价格变化来研究股票拆细的价格效应［2-3］。60年代以后，Ball和Brown、Fama等开创性地建立了事件分析方法学［4-5］，当时所提的统计性质至今仍是事件分析法的重要组成部分。虽然事件分析法的基本统计形式始终与Fama等最初的阐述无异，?①但几十年来月收益数据的普遍使用和统计方法的改良等因素的变化为事件分析法的有效改进提供了契机，一系列围绕具体应用条件和应用方法的研究相继出现。Brown和Warner针对月收益和日收益样本分别修正了统计假设［6-7］。Falk和Levy引入随机占优理论对1962年以来24个季度市场对收益公告的反应进行了实证分析，研究发现市场是有效的［8］；这一理论的特点是并不单独考察异常收益的分布，而是通过效用函数来关注整体收益的分布状况。Larsen和Resnicka比较了传统模型（均值调整、市场调整和市场风险调整模型）与随机占优模型的有效性，研究结果显示，随机占优方法只有在统计检验运用了Bootstrap方法时，所诊断的异常收益才比传统模型更有效［9］。利用不同的事件分析模型，McGarrity和Picou、Henson和Mazzocchi、Dewenter等分别就参议员的突然去世对股票价格的影响、疯牛病对农业综合企业的影响以及美元汇率和公司价值之间的短期关系等进行了实证研究，均得到了比较可靠的结论［10-12］。此外，针对国内股票市场的相关研究也不少，陈宏民等利用均值调整和累积异常收益模型分别针对重组事件对公司绩效的影响进行了研究［13］；谈儒勇和曹江东、吴振信等采用市场模型和回归分析法分别研究了《证券投资基金法》颁布对股市、受限股解禁事件对上市公司股价的影响［14-15］，等等。?
　　
　　三、 研究方法?
　　
　　（一）窗口的界定与选择?
　　用事件研究法对样本进行估计时，需要设定三个样本窗口：事前窗口（pre-event period）、事件窗口（event window）和事后窗口（post-event period）。事前窗口，也称估计窗口，是指事件发生之前的一段时期，作为事件研究的参考标准；事件窗口是指事件发生过程所经历的时期；事实上，事件窗口的选择并非完全一致，需根据研究对象的不同而定（如信息披露等事件窗口的选择往往需在事件发生前、后各取±5日或±10日等）。事后窗口是指事件发生之后的一段时间。样本窗口的选择如图1所示。?
　　
　　四、 实证研究?
　　（一）窗口与数据的选择?
　　2008年的汶川地震持续时间（包括12日的八级特大地震和随后的四级以上余震）较长，从5月12日起一直比较连续地持续到8月中旬。考虑到地震的级别和时间的连续性，我们将地震灾难的事件窗口选择为5月12日至29日；事后窗口为5月30日至6月29日；而事前窗口为2007年6月30日至2008年5月11日；三窗口总时间跨度为一年，数据选择依据官方的公开信息。地震信息数据来自中国地震信息网（）；关于股票价格数据，我们选取了深圳证券交易所编制的深证综合指数以及21个行业指数每日收盘价格作为我国股票市场行业指数的代表，数据的时间跨度为2007年6月30日至2008年6月29日。?
　　（二）实证分析?
　　根据事前估计窗口的样本数据，我们利用市场模型估计了行业的平均收益及其标准差（如表1所示）。?
　　在此基础上，利用异常收益模型、累积异常收益模型和标准化异常收益模型来对21个行业指数进行系统分析（如表2所示）。表2给出了地震期间和地震之后股票市场各行业的平均异常收益与标准方差估计结果。可以发现，在地震期间和地震之后，我国股票市场各行业的平均异常收益并不均为正或均为负，各行业指数表现出不同的正负异常收益性，且均在5%的置信水平下统计显著。但从它们的加权平均值来看，地震期间的平均异常收益为9.02E-05，而地震之后的平均异常收益值为-0.0005；并且，地震期间的标准方差为0.0076，小于地震之后的标准方差0.0078。以上结果表明，地震灾难对我国股票市场各行业的影响并不存在一致性关系；相对而言，地震灾难对我国股票市场的影响在地震期间并不十分明显，地震发生以后，对股票市场的影响才逐渐加深，这也使得股票市场的风险明显加大。这说明地震灾难对这些行业的影响具有一定程度上的渐进性。?
　　为详细考察各行业在异常收益及其标准方差的变动情况，图2分别给出了我国股票市场各行业在地震期间异常收益上升和下降状态的异常收益与标准方差的变动趋势图。研究发现：（1）在地震期间，农林牧渔、采掘、食品饮料、服装、电子、机械设备、批发零售、金融保险、房地产和社会服务行业的异常收益均明显下降；在地震之后，除了电子和机械设备行业外，其他行业的收益均有大幅回升；与此相对应地，在地震期间，农林牧渔、食品饮料和电子行业的市场风险加大，其他行业的市场风险均有不同程度的下降；但在地震之后，除了农林牧渔、批发零售、电子、社会服务的市场风险下降外，其他行业的市场风险均表现出不同程度的上升；其中，尤以采掘行业的波动最为巨大。（2）在地震期间，制造、木材家具、造纸印刷、石化塑胶、金融非金属、医药生物、水电煤气、建筑业、运输仓储、信息技术和文化传播行业异常收益均明显上升；除医药生物和传播文化外，地震之后的异常收益都有大幅下降；相对应地，在地震期间，建筑业和水电煤气的市场风险加大，其他行业的市场风险均有不同程度的下降；但在地震之后，除了建筑业和传播文化的市场风险下降外，其他行业的市场风险均有不同程度的上升；其中尤以木材家具行业的波动最为巨大。?
　　这些结果表明，地震灾难对不同行业的收益和风险均有不同程度的影响。具体而言，在地震期间，各行业的收益及其波动均对地震灾难表现出较强的敏感性；在地震发生之后，地震灾难对多数行业的影响开始减缓，相对于地震之前，表现出不同程度的均值回复趋向；这意味着，地震灾难对多数行业的影响是短暂的。但有些行业则不然，如机械设备、传播文化、试点煤气等行业，在地震之后仍深受地震灾难的影响，这也说明地震灾难对这些行业的影响具有一定的持续性。出现这一状况的原因可大体归结为三点：一是地震灾难信息传播的渠道及其效率；二是地震引发的灾难状况与各行业的相关性；三是地震灾难所引发的对产品或商品的供求状况。归根结底，地震对各行业的影响程度取决于各行业对地震灾难的敏感性。?

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