疫情信息披露方式與股價相關性研究

黃騁宇

【摘 要】 2019年底，新型冠狀病毒（2019-nCoV）作為一種傳染性極強病毒迅速在中國乃至世界范圍內蔓延。為防止“寧可信其有，不可信其無”的局面，疫情信息的披露方式就顯得非常關鍵。本文通過事件研究法，分析此次疫情的信息披露方式與中國醫藥類上市公司股價的相關性，得出股票市場對信息披露程度的反應是有顯著差異的。

【關鍵詞】 事件研究法 疫情 上市公司

新型冠狀病毒（Novelcoronaviruspneumonia），即“COVID-19”，因2019年武漢病毒性肺炎病例而被發現，此次疫情引起了各國政府、聯合國（UN）、世界衛生組織（WHO）的密切關注。本文從疫情（以下簡稱“疫情”）信息披露的角度出發，研究了疫情信息披露方式與醫藥類上市公司股價之間的相關性。

一、文獻綜述

本文參考了國內外學術研究的成果，試圖對國內外參考文獻進行分析比較和評述，內容如下：

（一）國內外學者的主要研究成果。針對事件研究法的步驟和特征，國內外學者觀點大致相同。就像Khotari與Warner（2006）分析的那樣：“30年里事件研究的方法仍然沒有太大變化，研究的重點依然是平均異常收益率和累積異常收益率”。杜朝運、阮章妍（2019）他們運用市場模型法對市場調整法進行穩健性檢驗，加強數據和指標的可靠性與可理解性，使結果更具說服力。

針對事件研究法在經濟領域的運用，國內外學者的看法也并非統一。趙景文（2004）表示衛生部統一部署全國抗擊SARS開始日，具有很強的“顯眼效應”，這引起了投資者對市場積極的關注，對公司股價具有正面影響。Matthew Yeung與Alan Au（2015）在SARS疫情與香港旅游業影響的實證論文中說：顯示出長期穩定性的國家，企業不需要采取措施調整股價，因為有一個自然的游客數量在短期內回歸常態的趨勢。

針對事件研究法的不足之處，國內外學者給出了諸多方面的意見。部分國外學者反映，企業的財務數據也具有滯后性，這方面的研究文獻可參見Ball and Brown（2005）、Collins and Kothari（2016）所作出的相應表述。從事件研究方法論的角度，段瑞強（2014）在研究中表示：我國學界關于事件研究法的文獻較少，且寬度與深度明顯不夠。

（二）文獻評述。對上述國內外學者的觀點進行比較研究發現：首先，國內外學者在事件研究法的研究步驟上基本一致，但國內相關研究起步較晚且成果匱乏，而國外文獻研究歷程較長且成果顯著;其次，不論是國內還是國外，傳染病學與經濟學交叉研究的結果較少，形式不夠豐富;最后，針對國內外學者之前研究過程中所產生的局限性，在今后的實證研究中，國內外學者同樣應該吸取、借鑒，以期豐富研究成果。

二、研究設計與實證分析

（一）研究設計。本文研究的是疫情的信息披露方式與醫藥類上市公司股價的相關性。采用事件研究法，將2019年底至2020年初的兩次疫情信息披露作為影響公司股價的特定事件，通過回歸分析和統計檢驗獲得足夠的經驗證據，證明疫情信息披露方式與醫藥類上市公司股價的相關性。

1.研究假設。

假設1：資本市場是有效的。

我國學者的研究表明：股票市場的假設已符合半強式有效性，也就是說股票價格會及時反映流行病披露的信息。

假設2：兩個事件的疫情信息披露程度不同，分為“簡單”和“良好”兩種程度。

本文分析了與疫情信息披露密切相關的兩個事件日：一是2019年12月9日，與這個事件日相關的疫情信息是“簡單”披露的;二是2020年1月15日，為國家疾控中心啟動一級應急響應開始日，此時有關疫情的信息充斥廣播、電視新聞、網絡媒體等，疫情的信息是“良好”披露的。

假設3：市場中的投資者都是理性的，且疫情信息披露方式與其決策相關。

當疫情信息“簡單”披露時，可能會對上市公司股價產生負面影響;而如果疫情信息“良好”披露，則可能會對上市公司股價產生正面影響。

2.研究樣本。通過查找中國證監會在2019年第四季度發布的上市公司行業分類準則，剔除2019年為ST、*ST、PT類的上市公司，事件期前后30天內如企業有其他重大事項的也應剔除。結果表明，截至2019年底，醫藥類上市公司一共84家。

3.研究方法。本文采用的研究方法為事件研究法，并建立CAPM模型和超額收益率模型進行數據的分析和研究。

4.數據來源。本文數據全部來自中國股市研究系列CSMAR。其中，選擇了84家醫藥上市公司的個人股票收益率和滬深300指數收益率（兩者均考慮了現金紅利再投資）。

（二）實證分析

本文采用事件研究（EventStudy）的方法來分析疫情信息披露方式對醫藥類上市公司股價的影響。將實證過程分為以下六個步驟：

1.選擇研究事件期。2019年12月8日為武漢衛健委通報首例新冠病例發生日，由于當天是星期天，本文以2019年12月9日為第一個事件日，清潔期為[-105，-6]，窗口期為[-5，+5]。2020年1月15日為第二個事件日，從當天起國家疾控中心啟動一級應急響應，疫情披露實行日報制并持續更新，由于日報信息會影響投資者決策，因此窗口期為[-5，0]。

2.計算預期收益率。預期收益率是指某一事件不發生時，按清潔期內的線性回歸方程推算出的預計收益率。本文采用市場模型法，即Rjt=α+βRmt+ε

其中，Rjt：j公司第t天的個股回報率。Rmt：第t天的市場指數回報率。α：截距項。ε：殘差項。β：斜率。

3.計算超常收益率。超常收益率是指在事件期內，將各公司已知的個股收益率與預期收益率作差，即

ARjt=Rjt-Rj，t