疫情信息披露方式与股价相关性研究

黄骋宇

【摘 要】 2019年底，新型冠状病毒（2019-nCoV）作为一种传染性极强病毒迅速在中国乃至世界范围内蔓延。为防止“宁可信其有，不可信其无”的局面，疫情信息的披露方式就显得非常关键。本文通过事件研究法，分析此次疫情的信息披露方式与中国医药类上市公司股价的相关性，得出股票市场对信息披露程度的反应是有显著差异的。

【关键词】 事件研究法 疫情 上市公司

新型冠状病毒（Novelcoronaviruspneumonia），即“COVID-19”，因2019年武汉病毒性肺炎病例而被发现，此次疫情引起了各国政府、联合国（UN）、世界卫生组织（WHO）的密切关注。本文从疫情（以下简称“疫情”）信息披露的角度出发，研究了疫情信息披露方式与医药类上市公司股价之间的相关性。

一、文献综述

本文参考了国内外学术研究的成果，试图对国内外参考文献进行分析比较和评述，内容如下：

（一）国内外学者的主要研究成果。针对事件研究法的步骤和特征，国内外学者观点大致相同。就像Khotari与Warner（2006）分析的那样：“30年里事件研究的方法仍然没有太大变化，研究的重点依然是平均异常收益率和累积异常收益率”。杜朝运、阮章妍（2019）他們运用市场模型法对市场调整法进行稳健性检验，加强数据和指标的可靠性与可理解性，使结果更具说服力。

针对事件研究法在经济领域的运用，国内外学者的看法也并非统一。赵景文（2004）表示卫生部统一部署全国抗击SARS开始日，具有很强的“显眼效应”，这引起了投资者对市场积极的关注，对公司股价具有正面影响。Matthew Yeung与Alan Au（2015）在SARS疫情与香港旅游业影响的实证论文中说：显示出长期稳定性的国家，企业不需要采取措施调整股价，因为有一个自然的游客数量在短期内回归常态的趋势。

针对事件研究法的不足之处，国内外学者给出了诸多方面的意见。部分国外学者反映，企业的财务数据也具有滞后性，这方面的研究文献可参见Ball and Brown（2005）、Collins and Kothari（2016）所作出的相应表述。从事件研究方法论的角度，段瑞强（2014）在研究中表示：我国学界关于事件研究法的文献较少，且宽度与深度明显不够。

（二）文献评述。对上述国内外学者的观点进行比较研究发现：首先，国内外学者在事件研究法的研究步骤上基本一致，但国内相关研究起步较晚且成果匮乏，而国外文献研究历程较长且成果显著;其次，不论是国内还是国外，传染病学与经济学交叉研究的结果较少，形式不够丰富;最后，针对国内外学者之前研究过程中所产生的局限性，在今后的实证研究中，国内外学者同样应该吸取、借鉴，以期丰富研究成果。

二、研究设计与实证分析

（一）研究设计。本文研究的是疫情的信息披露方式与医药类上市公司股价的相关性。采用事件研究法，将2019年底至2020年初的两次疫情信息披露作为影响公司股价的特定事件，通过回归分析和统计检验获得足够的经验证据，证明疫情信息披露方式与医药类上市公司股价的相关性。

1.研究假设。

假设1：资本市场是有效的。

我国学者的研究表明：股票市场的假设已符合半强式有效性，也就是说股票价格会及时反映流行病披露的信息。

假设2：两个事件的疫情信息披露程度不同，分为“简单”和“良好”两种程度。

本文分析了与疫情信息披露密切相关的两个事件日：一是2019年12月9日，与这个事件日相关的疫情信息是“简单”披露的;二是2020年1月15日，为国家疾控中心启动一级应急响应开始日，此时有关疫情的信息充斥广播、电视新闻、网络媒体等，疫情的信息是“良好”披露的。

假设3：市场中的投资者都是理性的，且疫情信息披露方式与其决策相关。

当疫情信息“简单”披露时，可能会对上市公司股价产生负面影响;而如果疫情信息“良好”披露，则可能会对上市公司股价产生正面影响。

2.研究样本。通过查找中国证监会在2019年第四季度发布的上市公司行业分类准则，剔除2019年为ST、*ST、PT类的上市公司，事件期前后30天内如企业有其他重大事项的也应剔除。结果表明，截至2019年底，医药类上市公司一共84家。

3.研究方法。本文采用的研究方法为事件研究法，并建立CAPM模型和超额收益率模型进行数据的分析和研究。

4.数据来源。本文数据全部来自中国股市研究系列CSMAR。其中，选择了84家医药上市公司的个人股票收益率和沪深300指数收益率（两者均考虑了现金红利再投资）。

（二）实证分析

本文采用事件研究（EventStudy）的方法来分析疫情信息披露方式对医药类上市公司股价的影响。将实证过程分为以下六个步骤：

1.选择研究事件期。2019年12月8日为武汉卫健委通报首例新冠病例发生日，由于当天是星期天，本文以2019年12月9日为第一个事件日，清洁期为[-105，-6]，窗口期为[-5，+5]。2020年1月15日为第二个事件日，从当天起国家疾控中心启动一级应急响应，疫情披露实行日报制并持续更新，由于日报信息会影响投资者决策，因此窗口期为[-5，0]。

2.计算预期收益率。预期收益率是指某一事件不发生时，按清洁期内的线性回归方程推算出的预计收益率。本文采用市场模型法，即Rjt=α+βRmt+ε

其中，Rjt：j公司第t天的个股回报率。Rmt：第t天的市场指数回报率。α：截距项。ε：残差项。β：斜率。

3.计算超常收益率。超常收益率是指在事件期内，将各公司已知的个股收益率与预期收益率作差，即

ARjt=Rjt-Rj，t