• 事件分析法学习笔记(ESM)


    事件分析法基础学习笔记

    1.定义

      事件分析法是研究某事件的发生对组织价值的影响以及影响程度。

     或者说研究特定事件对组织行为的影响。

      notes:事件分析法的关键点在于探讨所关注事件在某个时段产生的影响效果,不同的领域在方法处理上也各不相同。

    2.应用领域

      金融领域,企业管理

    3.基本的步骤

    ( 3.1) 事件定义( Event Definition) 。
        包括定义所关注的事件及事件窗口的长度,需要考虑事件发生的滞后效应。
    (3. 2) 选样标准( Selecting Criteria) 。
        在定义事件之后,必须决定样本选取标准。具体而言,就是选取与该事件有关的一个样本,用于分析该事件对所要研究问题的影响。
    ( 3 .3) 计算正常收益与超常收益( Calculating Normal and Abnormal Returns) 。
        为了评价某事件的发生对公司价值的影响,需要计算正常收益和超常收益。事件分析法一般通过考察某事件公告前后这段时期( 即“事件窗口”) 内股东的超常收益率来衡量事件的发生对公司价值的影响。正常收益是指如果事件不发生的话预计可以得到的收益,超常收益是事件窗口时期的正常收益与非正常收益之差。
    ( 3.4 ) 参数估计( Estimation Procedure ) 。
        即使用“估计窗口”的数据来估计正常收益模型的参数值。其通常做法是通过事件窗口的前一期( 估计窗口) 的样本数据来进行估计。通常来说,事件窗口本身并不包括在估计窗口之中,以避免事件本身对正常收益参数估计值的影响。
    ( 3.5) 检验程序( Testing Procedure) 。
        设计和选择用于检验超常收益的程序,即设计原假设及备用假设,并根据样本量大小及总体标准差是否已知等选择合适的检验统计量
    ( 3.6 ) 实证结果的输出( EmpiricalResults) 。
    由检验程序得出实证结果并提供相关结论。
    ( 3.7 ) 解释与结论( Interpretation andConclusions) 。
         对实证结果进行合理的解释。如果实证结果与预期相符,则该实证结果能为事件的影响机理与作用机制等提供实证方面的支持; 如果检验结果与预期相悖,则需要对模型和数据中的不足部分进行分析及说明,根据需要甚至可提出新的理论解释。
    4 应用
    4.1金融领域
    金融领域的话,股票比较多呢
    4.2 公司并购绩效评价
    4.3 反托拉斯问题研究
        国内外对事件分析法在反托拉斯分析中的应用主要集中在两个领域: 一是在垄断和价格卡特尔案中的应用; 二是在企业并购反托拉斯案中的应用。
    4.4 法律责任案件中损害赔偿研究
    事件分析法还用于法律责任案件中损害赔偿的估计
    4.5外汇市场干预研究
    法图姆( Fatum) 和哈钦森( Hutchinson)最先将事件分析法应用于宏观经济领域中央行对外汇干预的研究
    这个事件不单单指突发事件,还指一般事件
    数学表示:
    未完待续
  • 相关阅读:
    fzu 2204 7 dp
    fzu Problem 2198 快来快来数一数 (快速幂+优化)
    Hdu 5464 Clarke and problem (dp)
    Hdu 5458 Stability (LCA + 并查集 + 树状数组 + 缩点)
    Codeforces Round #321 (Div. 2) A, B, C, D, E
    Hdu 5451 Best Solver (2015 ACM/ICPC Asia Regional Shenyang Online) 暴力找循环节 + 递推
    Hdu 5459 Jesus Is Here (2015 ACM/ICPC Asia Regional Shenyang Online) 递推
    Hdu 5452 Minimum Cut (2015 ACM/ICPC Asia Regional Shenyang Online) dfs + LCA
    Hdu 5442 Favorite Donut (2015 ACM/ICPC Asia Regional Changchun Online 最大最小表示法 + KMP)
    I Count Two Three---hdu5878(打表+二分)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gaowenxingxing/p/11850631.html
Copyright © 2020-2023  润新知