基于事件研究法的新冠疫情對農業股市的影響研究

劉娜

摘要：為了深入研究新冠疫情對于我國農業股票市場的影響，本文采用事件研究法對新冠疫情期間中國農業各部門行業股市收益率進行實證分析，研究結果表明：新冠疫情對于我國農業各部門行業股票市場產生一定的負面影響，這種影響具有一定程度的漸進性，在行業部門間也有較大差異，但疫情造成的市場波動很快趨于平穩。總體而言新冠疫情對我國農業股票市場的負面影響是有限的，所表現出的部門差異主要取決于各部門對于疫情的敏感度。

關鍵詞：新冠疫情 農業 股票市場 事件研究

引言

自2003年以來我國頻繁發生一系列突發公共衛生事件，預防公共衛生問題作為我國重點工作被廣泛關注。為了不斷完善健全突發公共衛生事件應急機制，各級政府陸續出臺方案和法規。目前各類傳染性疾病仍然是我國突發公共衛生事件的主要危害，2020年初我國爆發的新型冠狀病毒感染的肺炎疫情（簡稱新冠疫情），1月底全國31個省份發布疫情防控一級響應，截止3月15日24時，我國累計報告確診病例達80860例。在此背景之下，2020年又作為我國決戰決勝脫貧攻堅，全面實現小康社會的關鍵一年，尤其是關系到廣大農民的經濟生活。那么值得深思的是此次新冠疫情是否對我國農業造成影響，其影響程度如何;另外在龐大的農業體系中，不同農業部門的受影響程度是否存在差異。

從一定意義上來說，災害問題的本質是經濟問題，研究探討災害與經濟之間的關系也是各界關注的焦點。但目前許多學者已就公共衛生事件本身、宏觀經濟、國家金融財政政策、風險管理等方面問題進行了研究，相較之就災害對中國行業市場經濟的影響，對于農業市場的影響的研究卻少之又少。而股市作為市場經濟的晴雨表，其受宏觀因素的影響更為敏感，因此本文試圖利用事件研究法，探究新冠疫情對于我國農業股票市場的影響，并且通過一定分類依據，比較股票市場中農業各部門所受影響程度差異

1 實證研究過程

1.1實證方法與過程

本文采用事件研究法對農業行業股價影響進行分析。其基本思想是根據市場有效性假說，某個事件對公司的影響會在相對短暫時間內反映在股票價格的變動上。因此，本文借鑒國內外事件研究法的理論與實踐，以此次新冠疫情為例，通過計算分析并檢驗樣本上市公司股票收益率的波動異常情況，分析地震巨災對我國農業相關行業樣本上市公司的影響。

1.1.1定義事件日、事件窗與估計窗

本文將2020年1月23日作為事件日。下一步，對于事件窗的選取，已有研究并沒有統一的標準，較通常的做法是Kanas（2005）采用事件日前后7個交易日（-3，3）和Miyajima and Yafeh（2007）利用的前后11個交易日（-5，5）;以及劉娥平（2005）選擇的事件窗口期為（-1，1）（-10，10）。鑒于減小預測股票收益率的偏差，本文選取兩個事件窗口期，以事件日為基準，包括（-1，1）及（-10，10）的事件窗口期。同時在進一步檢驗中增加（-3，3）及（-5，5）兩個事件窗口期。另外本文選擇事件日前的200日，（-220，-20）窗口作為估計窗口期。

1.1.2 異常收益率的定義與估計

異常收益率（AR）用于衡量事件對公司市場績效及其價值的影響，主要是以事件窗股票實際收益率與假設事件不發生的情況下估計的預期收益率之差，即：ARit=Rit-ERit.

式中：ARit表示第i個證券在t日的異常收益率;Rit是t日的實際收益率;ERit是t日的預期收益率。

因此異常收益率計算的關鍵是如何估計預期收益率。本文中同時采用市場模型（SIM），市場調整模型（MAM），以及多因素模型中的Fama-French三因素模型（FF3）和Fama-French五因素模型（FF5）分別計算預期收益率，以期獲得更加穩健的結論。

在市場模型（SIM）下：Rit=αi+βiRmt+eit.

其中，Rit表示股票i在第t日的收益率，Rmt表示第t日的市場收益率，本文采用滬深300收益率。eit為殘差。

在使用市場調整模型（MAM）估計正常收益率時，模型設定為αi=0與βi=1。

相較于市場模型，多因素模型中的Fama-French三因素模型和Fama-French五因素模型則是在計算預期收益率時將單個股票收益率與市場收益率進行無風險收益調整，同時添加不同的風險因素。對于Fama-French三因素模型：

Rit-Rft=αi+β1[Rmt-Rft]+β2SMBt+β3（HMLt）+eit

其中，Rft表示無風險利率，SMBt表示由于公司規模不同造成的風險溢價，HMLt則表示由于賬面市值比不同所造成的風險溢價，指標的計算參照Fama and French在2015年的文章。

而Fama-French五因素模型，是在三因素模型基礎上增加公司盈利和投資的因素：

Rit-Rft=αi+β1[Rmt-Rft]+β2SMBt+β3（HMLt）+β4（RMWt）+β5（CMAt）+eit

其中RMWt表示t時期盈利能力強的公司組合與盈利能力差的公司組合的收益率之差，CMAt表示t時期投資水平低的公司組合與投資水平高的公司組合的回報率之差，指標的計算參照Fama and French在2015年的文章。

為了研究事件對整個行業股票的影響，因此還需計算各樣本的平均異常收益率AARit和累積異常收益率CARit。而平均異常收益率是針對某一時點，對所有樣本的異常收益率進行平均：

其中t為事件窗口期的某一時刻，N為公司個數。累積收益率為某一公司i在t1到t2某一段時間里平均異常收益率的總和：

在此基礎上，計算平均累積異常收益率，即在t1到t2某一段時間里，所有公司的累積異常收益率的平均：

1.2 基本處理結果

為探究新冠疫情對我國農業股票市場的影響，本文對行業各部分的累積收益率進行分析。對于養殖業而言，在事件窗內表現出負向累積異常收益率，其中在（-1，1）和（-3，3）內四種檢驗模型基本均通過了5%的顯著性水平，表明新冠疫情發生對其股票市場收益率產生明顯負面影響;另外可以發現隨著事件窗時長的增加，其累積異常收益率呈現先增后減的趨勢，其中在（-3，3）內達到極值，說明在疫情發生日開始的三天內，疫情對于養殖業股票市場收益的影響力在逐漸加深，但十天后逐步減弱，在統計上已不再顯著。而在種植業與林業行業中，綜合四個模型的檢驗，在事件發生前后一天內對于行業股票市場產生顯著的負面影響，但事件發生第五天后，負向累積異常收益率雖有波動，但統計上不再顯著。此外對于農業服務和農產品加工行業，雖表現出負向累積異常收益率，但其檢驗并不顯著，說明疫情對于這兩個行業的股票市場并未起到顯著影響。

2 結論

從本文研究結論可以得出一定啟示。首先優化和完善農村突發重大公共衛生事件的應急體系。第二需要健全面向小農戶的農業社會化服務體系，強化農村補短板保障措施。最后是重視互聯網及數據化平臺在農業領域的運用，完善農村地區物流體系建設。

參考文獻

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