Проблемы применения метода Event study - Информационная значимость рекомендаций аналитиков

При применении метода событийного анализа может возникнуть целый ряд проблем, приводящих к недостоверности полученных результатов.

Во-первых, если интервал времени между пересмотрами рекомендаций по одному эмитенту меньше ширины событийного окна, то неизбежно произойдет пересечение событийных окон, и абнормальные доходности уже нельзя будет считать независимыми. Нарушение данной предпосылки событийного анализа приводит к занижению стандартной ошибки, а значит, тестовая статистика может ошибочно указать на значимость результатов.

Стоит отметить, что Brown S. J. и Warner J. B. в работе [14] показали, что вне зависимости от модели расчета нормальной доходности полученные при помощи Event study результаты не значительно отличаются для выборок, где есть корреляция данных, и где ее нет. Тем не менее, при исследовании реакций на рекомендации фондовых рынков стран большой семерки Jegadeesh N. и Kim W. [27] предложили способ, позволяющий избавиться от влияния на результат зависимости абнормальных доходностей при частом выходе событий. Для определения средней абнормальной доходности акций эмитента авторы предлагают для каждого пересмотра рекомендаций по каждой компании усреднять значения абнормальных доходностей за текущий месяц. Затем, взвешивать средние месячные абнормальные доходности по количеству смен рекомендаций в текущем месяце относительно количества всех пересмотров по данной компании.

Во-вторых, отсутствие единого подхода к определению ширины событийных окон привносит в исследование субъективность. Некоторые события, например катастрофы, трудно предугадать, тогда событийное окно начинается со дня их возникновения. Другие события, такие как пересмотр рекомендации, слияние или поглощение, можно спрогнозировать, поэтому абнормальная доходность возникнет еще до наступления события, а значит необходимо покрыть этот период событийным окном. Кроме того, некоторые события, например изменение дивидендов, быстро отражаются на котировках акций, а значит, для них может быть выбрано более узкое событийное окно, нежели для других событий, таких как слияние или поглощение, которые оказывают влияние на котировки в течение длительного периода времени.

Таким образом, ширина событийного окна должна зависеть от прогнозируемости события и того, как долго это событие может оказывать свое влияние на котировки. Однозначно определить тип события можно при помощи нейронных сетей, байесовского алгоритма или иных методов автоматической классификации.

Однако на данный момент не существует единого метода, позволяющего однозначно определить оптимальную величину событийного окна для интересующего события, тем не менее, от этой величины зависят результаты исследования. Излишне широкое событийное окно учтет большое количество информационных событий, не относящихся к пересмотру рекомендации. При этом результаты, полученные при помощи слишком узкого событийного окна, могут быть искажены ошибками в данных о датах пересмотра рекомендаций.

В-третьих, существует субъективность в выборе способа расчета нормальной доходности. Как уже упоминалось в предыдущей главе, существует несколько способов расчета нормальной доходности, и, как было показано Brown S. J. и Warner J. B. в работе [14], они дают достаточно близкие по значению результаты. Тем не менее, на длительных периодах времени методика расчета нормальной доходности может оказать значительное влияние на результат.

В-четвертых, полученные результаты могут быть искажены влиянием на цены акций прочих информационных событий, помимо пересмотров рекомендаций. Однако Ryan и Taffler в работе [39] показали, что пересмотр рекомендации оказывает наиболее сильное влияние на котировки, нежели иные информационные события компании. Сопоставив динамику капитализации с различными новостными событиями, авторы пришли к выводу, что примерно 65% ценовых изменений можно объяснить появлением информационных событий, из них 17% - это пересмотр рекомендаций, такой же высокий процент имеет только публикация финансовой отчетности компании.

Похожие статьи




Проблемы применения метода Event study - Информационная значимость рекомендаций аналитиков

Предыдущая | Следующая