什麼是事件研究法？
在探討事件研究法之前，想像一下，市場突然來了個大新聞，比如說美國聯準會突然宣布三個月後要升息1%。這時候，我們就會有幾個癥結問題需要解答：
- 股價是在公告一出來就跌，還是等到真正升息了才開始反應？
- 是整個市場一起跌，還是說某些股票因為對利率特別敏感，所以才會跌？
- 如果有的股票在升息公告之前就已經在跌了，那麼這波跌勢是不是真的跟升息有關，還是因為市場的動能或者其他因素？
事件研究法就是來幫忙回答這些問題的。它通常包含三個關鍵步驟：
- 去除那些像是大盤趨勢這類已知會影響的因素；
- 研究股價對事件的反應特性，看看是在消息公佈的時候反應，還是在事情真的發生的時候；
- 分析股價下跌的原因，看看到底是市場動能在作怪，還是政策改變的緣故。
簡單來說，事件研究法就是在告訴我們「那些突如其來的大事對市場有什麼影響」。
事件研究法能做什麼？
使用事件研究法不見得能讓你一夜致富，但絕對可以幫你深入了解市場的運作。對市場的深入理解，有助於你找到賺錢的機會。
而且，事件研究法的應用可不只在股市。在許多科學研究的領域裡頭，這個方法都很實用。無論是評估藥物對血糖控制的效果，還是看看早戀會不會對學業成績造成影響，都能用上這個方法。
拿早戀影響學業的研究來說吧，我們會進行以下步驟：
- 排除那些已知的干擾，例如全班因為出了太難的題目而不及格。
- 研究成績的反應特性，就是看看是不是在告白之後，第二天的小考成績就直接掉榜了，還是成績會慢慢地下滑？
- 分析成績下降的原因，是不是因為戀愛花太多時間，還是因為早戀會影響到思考能力，導致腦袋變得不好使？
第一步：移除已知的干擾資訊
第一步當然是要把那些雜訊去除掉。我們想專注在個別股票上的表現，不想被整體市場的動態給影響。CAPM模型就是這種分析的一個工具，它透過線性迴歸計算出beta值，然後用這個值來預測股價。詳細可以去看 Investopedia 的介紹。
異常報酬率
異常報酬率其實就是實際報酬和預期報酬之間的差異。這個數據可以幫我們剔除市場整體的影響，專注分析個股。
第二步：研究股價的反應特性
下圖的縱軸是累積平均異常報酬率，橫軸是日期，通常第零天是事件發生日。
只要做出這張圖，就能一目了然股價的反應特性了。從左圖可以得知，FDA Approval 後股價會立刻反應完，甚至還有一點過度反應的跡象；從右圖可以得知 Special Dividend 有反應不足的跡象。
以減資研究為例
讓我們回顧之前的文章，減資策略。讓我們以減資研究為例，執行第一步跟第二步。
第一步：移除已知的干擾資訊
只要把大盤的報酬率，還有個股的報酬率，餵給 Linear Regression 後，再計算估計值跟實際值的差，就能算出 Residuals，也就是異常報酬率了。
完整實作可以參考別人的 package & implementation。
第二步：研究股價的反應特性
下圖為平均異常報酬率 (AAR) 與累積平均異常報酬率 (CAAR)。
可以觀察到在彌補虧損減資前幾天股價就開始下跌了，並且一路跌到彌補虧損減資後五天。在接下來的系列中，我們將會教你來一起研究事件交易法，將 finlab package 中的隱藏功能給解鎖！！！
結論
在本文中，我們探討了事件研究法及其應用。事件研究法是一種重要的研究方法，用於分析突然發生的事件如何影響市場或其他現象。這種方法可以幫助我們回答重要的問題，如股價下跌的原因，是否因市場整體波動或特定因素引起，以及股價反應的時間特性等。
事件研究法的關鍵步驟包括移除已知的干擾因素，研究股價的反應特性，以及分析事件引起的原因。這些步驟幫助我們深入了解事件的影響，並排除了外部因素的干擾，使我們能夠更準確地評估事件對市場或其他現象的影響。
此外，事件研究法不僅適用於金融市場，還廣泛應用於各種科學研究領域。它可以幫助研究人員評估不同事件對各種現象的影響，從藥物效果到學術成績，都可以應用類似的原則進行研究。
最後，不妨在你身邊找看看事件研究法的題材，像是
- 金紙銷量與清明節的關係
- 酒精攝取量與分手的關係
- 血糖與吃飯的關係
也許這些事情跟交易無關，但也都是可以用事件研究法來探討的題材喔！
References
https://www.eventstudytools.com/introduction-event-study-methodology
