疫情信息披露對中國股市的收益率影響研究

章惟一 谷昭逸

重大傳染性疾病爆發通常會對國民經濟造成巨大沖擊。2003年，SARS病毒席卷了正在快速發展期的中國，即便當時人口流動不大，人口密度和傳染范圍相對較小，SARS病毒還是在短期內對我國經濟造成了較大的損害，將中國拉離了發展的快車道。相比之下，爆發于春節期間，且傳染規模和感染人數遠超SARS的新冠病毒造成的市場沖擊更為劇烈。從宏觀經濟角度來說，隨著疫情爆發，需求和生產水平驟降，投資、消費、出口受到明顯沖擊，短期失業率與物價水平隨之上漲，實體經濟穩定受到極大挑戰。

這也給股票市場造成影響。股市從1月4日的3127點，下跌到了3月9日的2646點。從技術指標來看，在1月上旬，股市尚有步入慢牛的跡象，但由于疫情突然爆發，其被再一次打入谷底。經反彈，回落至2646點，慢牛趨勢被打破，在2800-2900點內持續箱體震蕩。而通過對板塊研究發現，疫情期間絕大多數板塊都符合上述變化特點，但醫療企業與醫藥生產板塊表現活躍，是為數不多有上漲勢頭的行業，這側面反映出了投資者在新冠疫情沖擊下不同于往常的投資行為，說明新冠爆發的信息披露從一定程度上也影響著投資者情緒，壓制了股市起步的勢頭，進而造成較大的經濟損失。

本文旨在研究自疫情開始至其爆發的過程中，隨著疫情發展以及有關報道披露逐步增多，社會提高關注度時，醫藥板塊個股的股價波動是否受到顯著影響，以此看出相關信息在市場中的傳導效果如何。

新冠肺炎作為重大突發公共衛生事件的代表，以傳播廣泛、危害復雜、爆發突然、短期沖擊力極強、社會恐慌程度高為特征，不能與普通流感等衛生事件造成的影響等量齊觀。本文希望可以通過分析疫情走勢以及官方信息披露情況，研究醫藥板塊股票的波動特征，為投資者提供一定的參考，幫助投資者找到最好的建倉時期，以及最佳的拋售時間節點。同時，2020年作為我國全面建成小康社會和“十三五”規劃的收官之年，研究新冠疫情對我國資本市場的影響特點和時間節點，對實現下半年經濟發展目標、穩定資本市場有重要意義。

研究的對象：由于新冠肺炎傳播速度極快、范圍極廣，短期內群眾對衛生防疫措施重視顯著提高，對口罩和消毒產品的使用需求大幅增加；同時，居民養成了在零售藥店購買防疫產品的習慣，口罩、酒精洗手液等防護、抗病毒產品、免疫增強藥品及保健品、監護醫療器械的銷量大幅增長，極大程度增厚了相關公司及零售藥店的業績。因此，本文選取了十家在這次抗疫斗爭中最具有代表性，涉及醫藥生產和醫療設備制造的上市公司為研究對象。

研究的范圍：筆者選定2019年12月8日，武漢出現第一個新冠感染者的時間和2020年1月23日，武漢“封城”日作為事件日。前者是疫情處在潛伏期，信息披露初次進入大眾視線的標志；后者則作為疫情進入上升期，政府嚴格管控疫情，信息披露程度加劇的標志，以此得出兩個具有代表性的典型事件日。

確定本文的研究事件日后，從瑞思數據庫中導出上述十只股票2019年12月1日至2020年2月15日的股價信息，包括每日開盤價、收盤價，日收益率等，以此作為建立回歸模型的參考數據以及計算超額收益率時的原始數據。

研究的方法：參考既有研究，發現對于重大突發事件市場沖擊效應的研究，往往通過計算事件發生前后，研究對象的股票收益率變化，來分析股票市場對突發事件的反應，即事件分析法的研究思路。鑒于本文旨在研究隨時間推移，新冠疫情信息披露加劇對中國醫藥板塊上市企業的影響，可以采用這一研究思路，通過對事件的界定來劃分各個事件日。

確定研究事件日后，篩選出符合本次研究目的的醫藥類上市公司。利用瑞思數據庫，查找研究對象的股票收益率等數據，建立個股收益率與市場收益率的市場模型回歸方程，獲取回歸參數的值，并由此估計正常的收益率。通過比較計算窗口期內股票的累計超額收益率，檢驗本次疫情對資本市場的沖擊效應。

相關理論與文獻綜述

相關概念與理論回顧

事件分析法理論：本文采用的事件研究法思路屬于四大類事件研究法中的資訊內涵研究類。其原理是采用累計超額收益率檢驗某一事件對股票價格和收益率的影響。這一方法在金融市場研究中被廣泛應用。一個完整的事件分析法通常包括七步：①定義事件、②選擇事件窗、③獲取回歸方程系數、④計算超額收益率、平均超額收益率及累計平均超額收益率、⑤假設檢驗、⑥實證分析結果、⑦得出結論。

市場模型：市場模型是計算累計超額收益率時最常使用的計量模型之一，通過代入估計期數據來估計企業在事件窗內的正常收益率。該模型表達式為：

Rit=αi+βiRmt+εit

Rit是股票i在t時期的實際收益率；是市場在t時期的收益率；t為隨機擾動項。

代入估計期的數據后，運用最小二乘估計法對上式進行回歸，估計得出參數，并假定在事件期里，回歸參數保持不變。在研究事件期的超額收益率和累計收益率，將個股日收益率及市場收益率代入新方程：

ARit=Rit-αi+βiRmt

ARit即為計算出的事件期股票i在t時期的超額收益率。

通過對各t時間點超額收益率進行加總處理，就可以得到CARit（事件期股票i在t時期累計超額收益率）和AARit（事件期t時期內的平均超額收益率）。

綜述

醫療板塊現狀研究：我國股市中，醫藥板塊是投資者較為關注的一個版塊，因為往往針對醫藥上市企業的利好信息可以刺激其股價上漲。王浩（2020）指出，在這次疫情影響下，醫療板塊表現搶眼，部分相關企業收益增長率在疫情期間最高峰值超過200%，相關企業受到市場追捧，盈利不錯。長久來看，醫療板塊還存在上漲空間。羅意（2019）通過多元線性回歸，分析了影響醫藥類上市企業的主要因素，其中包括每股收益、凈資產收益率、公司規模等。同時，他通過歷史數據得出了投資者在醫藥板塊的普遍投資順序依次為生物制藥、化學制藥、中成藥。

信息披露對股價的影響：由于我國股市處于一個弱勢有效市場中，信息披露對我國上市公司股價的影響較為顯著。歐映君（2019）通過對醫藥行業數據的統計研究得出，利好事件和利空事件對行業及個股的傳染效應起主導作用，其中利空時間往往具有滯后性，而利好效應的影響集中第0-2天。李正輝（2018）發現媒體關注度和媒體情感對金融資產價格波動具有顯著性、差異性的影響，需要警惕媒體報道對于股市震蕩期的推波助瀾作用，建立媒體輿情監督分析反饋機制，正確引導媒體輿論。袁躍（2016）指出中國股市的異常波動率與市場、制度和投資者都有密不可分的關系，需要引導投資者理性投資，并完善市場秩序。王曰芬（2020）以萬科A為例，發現輿情演化與上市公司股價變化有關聯性，且負面輿情比正面輿情更能吸引投資者的關注。孫振杰（2020）研究民眾非理性搶購的過程中發現了在政府信息公開滿意度和信息披露質量的交互影響下，民眾的非理性搶購得到了抑制。

重大事件對股市的影響分析：一直以來，我國股市對外界發生的重大事件是十分敏感的。趙景文（2005）結合SARS疫情信息披露方式，分析了醫藥板塊異常收益率與其的關聯性，發現中國股票市場上存在顯眼效應，即消息披露的明顯程度對股價有顯著的影響。張一（2003）通過對SARS疫情下中國股市實證分析，證實疫情對股市沖擊有限，期限較短，且如果及時準確地公布相關信息，可以降低市場發生異常波動的概率。

實證研究分析

研究假設

重大疫情的爆發不僅對實體經濟造成了沖擊，讓不少中小企業瀕臨倒閉，同時也對股市造成了重大影響。如過去SARS，H1N1流感的爆發，無不引發投資者的恐慌心理，進而引起大規模拋售，導致股價下挫。但這一影響也并非一蹴而就，而是隨著疫情嚴重性遞增，有關疫情的信息披露越發頻繁，人們關注度上升而逐步顯現出的。由此提出以下兩個假設：

假設1：疫情剛出現時，相關企業的股價不會出現較大波動。

基于行為金融學理論中的投機心理、投資偏差行為理論，并結合國內市場現狀，發現投資者大多會選擇投資于短期內有利可圖且有利好消息刺激的個股。因此在重大疫情期間，大量資金會流向相關企業，刺激這些公司股價上漲。由此可得：

假設2：當疫情被全國人民關注，上升到國家級事件時，醫療板塊的股票將產生明顯的超額正收益。

樣本選取

本文收集并參考抗疫相關報道，篩選出在疫情防控阻擊戰中表現積極且規模較大的十家生物醫藥企業作為代表。查詢新浪財經，得到十只股票關于抗疫的產品信息。如表1所示：

數據的長度選擇以及界定各事件點

估計期的界定：用于估計在事件不發生的假設下因變量數值的這個時間段被稱為估計期。通過把估計得到的預期值（即預期收益率）與事件窗內的實際收益值進行比較，即可得到事件發生所產生的異常收益值。本文選取2018年12月1日至2019年11月29日作為估計期，以這個時間段內的每日收盤價以及日收益率作為基準數據。

事件日的界定：通過查閱2019年12月至2020年2月關于新冠疫情重大事項的新聞報道發現，在專家組到達武漢，正式介入調查前，相關報道寥寥無幾，也未作為重點新聞；在武漢出現死亡病例，且總書記作出重要指示后，關于疫情的報道數量逐步上升，各大論壇上也出現了討論疫情的帖子。這一趨勢在湖北省啟動突發公共衛生事件Ⅱ級響應，武漢封城后達到了峰值，引發全國人民的關注。

通過總結整理，結合本文研究目的，可以確定得到兩個事件日：

第一個事件日（T1）：2019年12月8日，武漢出現第一例新冠肺炎患者。此時信息披露較少，疫情尚未受到關注。

第二個事件日（T2）：2020年1月23日，武漢宣布封城。此時信息披露十分頻繁，多地啟動突發公共衛生事件應急響應，新冠疫情得到廣泛關注。

事件期的定義：參考過去的研究，發現事件期通常取事件日前后五天。當事件窗和事后窗沒有明確界限時，往往采用合并的方式表達。因此，本文選取兩個事件日的前后五個交易日的數據，以研究十只股票的收益情況（見表2）。

第一個事件期的收益率研究結果：

本文運用事件研究法中市場模型的研究思路，基于估計期的數據，通過Eviews進行一元回歸，分別得到十只股票的市場模型回歸方程，整理見表3。

保持回歸系數不變，代入第一個事件期時個股的日收益率以及市場收益率，結果見表4。

從表4可以看出，在第一個事件期，醫療股票的每日收益較為平穩，不存在異常波動現象。從超額收益率看，其圍繞零有小幅度上下波動，說明投資與疫情相關的醫療股票并不能獲得額外的收益，甚至還有虧損的風險。

第二個事件期的收益率研究結果：

重復上文的步驟，代入第二個事件期的個股收益率及市場收益率，得到結果（見表5）：

從表5可以看出，在第二個事件期，十家醫藥類上市企業股價都出現了劇烈波動，平均收益率明顯上升，且十只股票中最高累計超額收益率達到了92.97%?？梢钥闯?，新冠疫情爆發對我國醫藥板塊股票產生明顯的正向影響，如果投資者選擇在此時投資于醫藥板塊股票，獲得較高收益的可能性較大。

對累計超額收益率的顯著性檢驗

為了驗證各事件期新冠疫情的新聞報道信息披露對醫藥板塊股票的沖擊是否顯著，本文通過t參數檢驗對兩個事件期的累計超額收益率（CAR）作顯著性檢驗。

第一個事件期假設如下：

H0：CAR=0即各事件期的疫情信息披露對醫藥板塊股票的沖擊顯著；

H1：CAR≠0即各事件期疫情報道信息披露對醫藥板塊股票沖擊有限。

第二個事件期假設如下：

H0：CAR=0即各事件期的疫情信息披露對醫藥板塊股票的沖擊不顯著；

即各事件期疫情報道信息披露對醫藥板塊股票沖擊顯著。

檢驗結果如表6所示。

表6 十只股票的累計超額收益率顯著性檢驗結果從檢驗結果可與看出，在第一個事件期中的超額收益率在95%的置信水平下的檢驗下，研究結果顯著性強，表明當疫情剛開始時，市場反應并不強烈，疫情信息披露對醫藥板塊股票沖擊有限。

觀察第二事件的超額收益率在95%的置信水平下的檢驗結果，效果同樣顯著，表明在疫情事態加重后，相關信息披露更加頻繁時，對股市有利好效果，投資涉及的醫藥類上市企業可以獲得較為豐厚的超額收益率。

分析結果的歸納

總結以上研究結果，可以看到當疫情相關的新聞報道數量與日俱增時，隨著群眾對疫情的了解和認識逐步加深，相關股票的價值也會隨之升高。但在信息披露達到峰值后的一定期限內，這一變動又會發生回撤。這表明目前在資本市場中，股價對利好、利空信息是十分敏感的。因此，投資者如果想在最佳時刻減倉，就要對有關信息保持高度敏感，在其初露頭角時完成建倉，以盡可能獲取最大收益。

相關建議

在信息時代的大背景下，信息傳播不僅內容豐富，而且在速度上具有瞬時傳播的特點。為了預防我國在突發公共事件發生時遭受劇烈沖擊，避免信息披露對資本市場造成劇烈波動，從而更好地穩定市場秩序，保護投資者權益，本文結合上述研究，對證券市場監管者和投資者提出以下建議：

證券市場監管者層面

對于證券市場監管者，如果其要將某一信息傳遞給投資者，且期待市場發生穩定有效的變化，那么選擇合適的信息披露方式很重要。如果想要投資者保持穩定的情緒，迅速理解信息并采取相應的投資行為，就要廣泛、高頻率地披露該內容，如在幾大證券雜志反復刊載這則信息，或通過媒體在黃金時段播報信息；如果管理層不希望引起市場和投資者的波動和反應，就應采取更低調的披露方式。

同時，基于外部信息對股價波動的影響較大，市場監管者還應完善市場有關信息披露制度的法律法規，健全防范突發事件對資本市場造成劇烈波動的應急管理和安全預警系統，避免不利于中國股市良好發展的惡性事件發生。

個人投資者層面

盡管在疫情爆發期間，醫藥板塊走勢強硬，投資于醫藥板塊能獲得較高的收益，但整個大盤走勢仍然較弱。且醫藥板塊雖然有短期暴漲的趨勢，但是結合市場規律，在之后的一段時間內還會發生較大程度的回調。因此，對于非專業的投資者而言，要保持理性平和的投資心態，不被信息披露擾亂投資情緒；設置符合自身條件的止損位和止盈位，切忌盲目的追漲殺跌，進而造成更大的經濟損失。

后續研究建議

投資組合建立：

后續研究可基于投資組合原理，結合市場實際情況以及歷史數據，為激進型投資者構建一個以醫藥股為主、藍籌股為次的股票型基金產品，幫助他們規避一定的風險來獲取較高的回報。

信息披露在其他領域的研究：

后續可以結合其他重大突發事件的信息披露過程，研究其對特定行業股票價格波動的影響。如：國家大力宣傳新能源汽車背景下，相關信息披露對傳統汽車行業或新型汽車股票的影響等。

[本文系上海市教委《2020年度上海大學生創新創業訓練計劃示范校》建設經費資助（項目編號：202010273113）研究成果]

（章惟一 上海對外經貿大學統計與信息學院）（谷昭逸 上海師范大學商學院）