事件研究包括哪些，事件研究法的前提？

大家好，今天来为大家分享事件研究法的前提？的一些知识点，和事件研究法t检验怎么弄？的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

事件研究包括哪些

事件研究通常包括以下几步：

（1）净化数据（提出无关和无法研究以及其他原因）和计算事件窗口

（2）估计正常表现

（3）计算异常表现和累积超额回报

（4）显著性检验

（5）全部事件交叉检验（相当于稳健性检验）

事件研究法的前提

事件研究法(event study)由Ball&Brown(1968)以及Famaetal(1969)开创，其原理是根据研究目的选择某一特定事件，研究事件发生前后样本股票收益率的变化，进而解释特定事件对样本股票价格变化与收益率的影响，主要被用于检验事件发生前后价格变化或价格对披露信息的反应程度。

事件研究法是基于有效市场假设的，即股票价格反映所有已知的公共信息，由于投资者是理性的，投资者对新信息的反应也是理性的，因此，在样本股票实际收益中剔除假定某个事件没有发生而估计出来的正常收益(normal return)就可以得到异常收益(abnormal return)，异常收益可以衡量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。

事件研究法t检验怎么弄

如何用spss软件操作，我其实不熟悉，我只熟悉stata和eviews软件。

要做AR,AAR,CAR,CAAR的显著性检验，其实原理比较简单，就是构建统计量（比如t统计量、J统计量等），比如普林斯顿大学的案例中对AAR的检验，就是直接做的t检验；

但是，如果要进行深入研究，就比较麻烦了。因为正常的t统计量构建在事件研究法里面是有假设前提，比如估计窗内残差的方差与事件窗内方差一致；比如截面不相关等，要克服这些问题，学者们就提出了不一样的检验统计量（其差异就在于t统计量的分母上-标准差/标准误）。

当然，以上是有参数检验方法，还有非参数检验方法（符号检验、秩检验等）

事件研究法的显著性检验是和多少比较

1. 事件研究法的显著性检验是和零假设进行比较。
2. 进行显著性检验是为了判断事件研究法所得到的结果是否具有统计学上的显著性，即是否可以推断出研究中的变量与事件之间存在着显著的关系。
3. 在显著性检验中，我们通常将零假设设定为不存在关系或差异，然后通过计算得到的统计量与临界值进行比较，如果计算得到的统计量大于临界值，就可以拒绝零假设，认为结果具有统计学上的显著性。

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