Метод событий на основе длинных окон (long horizon studies) в исследованиях корпоративной финансовой политики

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»

Факультет экономики

Кафедра экономики и финансов фирмы

Магистерская программа "Стратегическое управление финансами фирмы"

Метод событий на основе длинных окон (long horizon studies) в исследованиях корпоративной финансовой политики.

Выполнили студенты факультета экономики

Группы СУФФ1,2:

Борисенко А.

Гаврилкин А.

Нурдинова Я.

Плотникова М.

Федорова А.

Москва, 2011

Метод событий на основе длинных окон (long horizon studies) в исследованиях корпоративной финансовой политики

Метод событий используется для определения степень уместности реакции финансового рынка на произошедшее событие или объявление о приближающемся событии. Если удастся выявить закон, согласно которому инвесторы ведут себя при наступлении или объявлении о каком-либо типе события, то можно будет предсказывать поведение инвесторов в случае наступления аналогичного события. События, влияющие на стоимость акций компании можно разделить на два вида: подвластные контролю компании (например, объявлении о слиянии) и неподвластные контролю (законодательные изменения, касающиеся деятельности компании).[1]

Применимость метода событий во многом зависит от выбранного горизонта рассмотрения. На основе предыдущих исследований было выявлено, что на коротком горизонте события более ощутимы изменения в поведении инвесторов, и на длинном горизонте события влияние менее заметно из-за большого количества воздействующих эффектов в длинном окне события.

В данном исследовании внимание концентрируется на методе событий на основе длинных окон. В настоящее время в научной литературе появляется все больше и больше статей, подтверждающих аномальную доходность у акций фирм на длинном промежутке времени после наступления события (до нескольких лет). Так, гипотеза об эффективности рынка, согласно которой информация о событии отражается в цене акции мгновенно (в течение нескольких дней), не подтверждается. Предполагается, что в соответствии с гипотезой об эффективном рынке, аномальная доходность исчезает на длинном горизонте события только в случае, если происходят значимые изменения в технологии. Такие «несовершенства» в предпосылках об эффективности рынка породили целое направление в экономической науке – поведенческую экономику. Исследователи в данной области формулируют и проверяют упрощения в поведении инвесторов, допускаемые на эффективном рынке. Таким образом, поведенческая экономика борется с ошибочными оценками цены акций, возникающими из-за наличия арбитража на рынке.

Суть метода событий на основе длинных окон сводится к выполнению двух задач:

1) Измерить соответствующие событию аномальные доходности в рамках длинных окон;

2) Проверить нулевую гипотезу о том, что распределение данных аномальных доходностей концентрируется около нуля.

Однако возникает два случая, в которых интерпретация метода событий на основе длинных окон не применима. Первый случай возникает, когда нулевая гипотеза отвергается не по причине отсутствия аномальных доходностей, а по причине неправдоподобного критерия, положенного в основу измерения данных аномальных доходностей. Такая ситуация особенно часто встречается, если исследование проводится на недостаточно большой выборке.

Вторая ситуация возникает, когда нулевая гипотеза принимается. Но принимается она не по причине того, что событие не имело влияния на цену акций, а потому, что выбранный исследователем тест имеет недостаточно статистической силы для проверки отличия средней по ряду наблюдений от нуля. Например, даже в случае очевидной аномальной доходности (более 25% за 5-летний горизонт) нулевая гипотеза, проверяемая на выборке в 200 компаний, отвергается приблизительно в 50% случаев.[2]

Таким образом, для метода событий на основе длинных окон исследователи выбирают тесты, которые минимизируют две описанные ошибки.[3]

Метод событий на основе длинных окон применяется для оценки поведения инвесторов после различных событий: как единовременных и непредсказуемых (например, IPO компаний или SPO компаний), так и повторяющихся (например, публикация отчетности).