代言人真的能影响股价吗

1. 代言人真的能影响股价吗

想要判断一个事件对于股价有没有影响，可以使用event study方法。该方法简单来讲，就是判断某个事件发生当天及前后几天，该公司股价有没有产生显著的异常收益率。核心的步骤如下：
1.定义事件发生日：2019年5月31日Prada官宣代言人。
2.定义事件窗口：[-5，+5]。为了将“宣代言人”这件事提前泄露的可能以及官宣后会产生的后续影响考虑在内，选择了5月31日前后5天作为窗口期。
3.定义估计窗口：200天。定义估计窗口是为了利用事件发生前的200天内的股价，计算出Prada的正常收益率(或者叫预期收益率)。也就是说，如果没有特殊事件的发生，Prada的股价未来大概率会按正常收益率走下去。
4.计算正常(预期)收益率：我使用了Fama-French三因子模型来估计正常收益率(我不会说我用它是因为有一个神奇的网站直接提供算好了的三因子数据☻)
5.计算异常收益率：Prada实际的股价变动率－正常(预期)收益率=异常收益率。这才是判断“宣代言人”能不能影响股价的基础！
6.计算累计异常收益率：将“宣代言人”前后五天内(事件窗口)的异常收益率累加。
7.对累计异常收益率进行t检验，得出结论

异常收益率
👆这是Prada在2019年5月31日当天及前后5天的异常收益率图像。横轴Days的0点是5月31日当天，纵轴为异常收益率的值，纵轴0.00表示当天股价波动等于正常收益率。可以看出来，官宣那日Prada股价没有明显波动。

t检验结果

累计异常收益率
event study假设：在没有特殊事件时，一个有效市场上的股价应该围绕正常收益率波动，不会有太大偏离，也就是某个时刻股票的异常收益率应该趋近于零，同理累计异常收益率也应该趋于零。所以，如果对于累计异常收益率进行t检验的话，t检验值应该不显著。
👆上边excel表格是窗口期内每天的异常收益率(AR)、累计异常收益率(CAR)、对CAR进行t检验的值以及对应的p值。
学过高数/概率论/计量的爽歪歪，应该对t检验值以及怎么判断t检验是否显著不陌生。简单来说，如果p＜0.1，我们有90％的把握可以说宣代言人对Prada的股价波动有了显著的影响。p越小，我们得出“新代言人影响股价”的把握就越大。一般90％就已经是比较勉强的概率了。
⚠️！！！！结论如下：
从标橙色的p值可以明显的看出来，“宣代言人”前后十一天没有一天的CAR值通过了t检验。也就是2019年5月31日宣代言人对于Prada股价没有任何显著影响。
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⚠️为了给大家看看真正对股价有影响的事件是什么情况，我又随便做了一个苹果公司的例子。
2020年7月31日苹果发布了季度财务报表，净利润同比增长12％。当天股价大涨，提取数据分析如下：

t检验结果
表中标橙色的部分明显能够看出来p值＜0.01，也就是我们有大于99％的把握说这份季报是导致苹果股价显著上升的原因。(E-05是科学计数法，10的-5次方)
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所以，所有拿着某天或者某两个小时股价上涨的截图就说谁能够影响股价的言论，都是在耍流氓