新冠疫情對我國旅游行業(yè)股票收益率的影響
——基于事件研究法

杜永善，陳昱彤，張改革，孫璐瑤

（中國石油大學(xué)（北京）克拉瑪依校區(qū)文理學(xué)院，新疆克拉瑪依834000）

一、引言

新冠疫情被世界衛(wèi)生組織認定為“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”，以人的空間移動為特征的旅游業(yè)對重大突發(fā)事件的反應(yīng)是高度敏感的，所遭受的損失和影響也是即刻顯現(xiàn)的，但在恢復(fù)進程上，旅游業(yè)要滯后于其他產(chǎn)業(yè)。證券市場股票價格反映了投資者對企業(yè)未來盈利的預(yù)期，投資者對于上市公司未來預(yù)期價值的判斷與上市公司所處的經(jīng)營環(huán)境和運營狀況有直接關(guān)系。因此，突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后的股價波動，也反映了上市公司的投資者對新冠疫情負面影響的預(yù)期。新冠疫情暴發(fā)之后，滬深兩市反應(yīng)強烈，根據(jù)艾媒數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計，申萬28個一級行業(yè)在春節(jié)前后的20個交易日內(nèi)總體呈現(xiàn)漲少跌多的態(tài)勢，休閑服務(wù)行業(yè)跌幅最大，下跌近15%。

現(xiàn)通過分析新冠疫情對旅游行業(yè)股票收益率的影響，為旅游行業(yè)上市公司理解突發(fā)公共衛(wèi)生事件與證券市場之間的關(guān)系提供實證依據(jù)。

二、文獻綜述

針對新冠疫情對旅游行業(yè)的影響，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做出了很多方面的研究。在研究方法上，定性研究包括：夏杰長和豐曉旭（2020）在疫情初期，將2003年的非典和新冠肺炎做了比較研究，認為疫情和旅游業(yè)本身已經(jīng)發(fā)生了變化，應(yīng)汲取2003年旅游業(yè)應(yīng)對非典型肺炎的對策，對2020年的旅游業(yè)提出政府引導(dǎo)扶持與提早謀劃、企業(yè)針對性自救、利用機遇進行行業(yè)改革的三方面意見。夏杰長、毛麗娟和陳琳琳（2020）從外部沖擊的角度分析了新冠疫情對旅游業(yè)的影響，分析了對旅游者、旅游企業(yè)、旅游景區(qū)等七個方面受到新冠疫情的影響，并通過途牛、麗江旅游和黃山旅游的股票市值分析其受到的影響。

在現(xiàn)有文獻中，采用定量分析的方法研究包括：馮珺和宋瑞（2020）采取彈性法和回歸分析的方法，就新冠疫情對我國旅游業(yè)的影響進行評估?；凇胺词聦崱薄坝邢尥馔啤焙汀跋鄼C修正”的原則，預(yù)測得出新冠疫情對2020年度全年全國旅游總?cè)舜魏涂偸杖朐斐傻膿p失超過20%和30%。游靜、彭國川和李強（2020）運用時間序列回歸模型對國內(nèi)旅游收入進行測算，認為國內(nèi)旅游經(jīng)濟已經(jīng)具備自增長能力。梁季和陳少波（2020）利用投入產(chǎn)出模型，測算出因新冠疫情沖擊旅游業(yè)而帶來的我國稅收收入減收規(guī)模為1802.2億至2703.3億元，相當(dāng)于2019年全部稅收收入的1.1%至1.7%。Yang和Altschuler等（2020）構(gòu)建了一個名為“covid19旅游指數(shù)”的分析工具，以監(jiān)測新冠疫情大流行對世界旅游業(yè)的影響。Skare和Soriano等（2021）利用1995年至2019年185個國家的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)動力學(xué)建模（與COVID-19相關(guān)的實時數(shù)據(jù)參數(shù)），估計了大流行危機對全球旅游業(yè)的影響，認為全球旅游業(yè)復(fù)蘇需要的時間將超過平均預(yù)期的10個月的恢復(fù)期，可能需要幾年的時間才能恢復(fù)。

文獻中的定量研究大部分集中于對旅游行業(yè)總收入以及對GDP貢獻的分析，通過總收入的波動分析疫情對旅游行業(yè)的影響是最直接的方式?，F(xiàn)采用事件研究法分析新冠疫情對旅游板塊股票收益率的影響，該方法普遍應(yīng)用于突發(fā)事件對上市公司股價波動的實證研究中。陳燕紅和張超（2017）利用事件研究法和多元回歸分析，考查多個違法成本測度對股價波動的影響。張肇中和張瑩（2017）采用事件研究法估計食品藥品召回對上市公司的影響，并對累計超額收益率的影響因素進行分析。鄒文理、王曦和謝小平（2020）使用事件研究法分析我國中央銀行溝通行為對股票價格走勢的影響。研究發(fā)現(xiàn)，影響確實存在，且影響方向和力度與央行溝通方式以及股票市場背景有關(guān)。對旅游行業(yè)股市的研究也可以反映出新冠疫情對旅游行業(yè)造成的經(jīng)濟影響，本文旨在為旅游領(lǐng)域研究提供新的視角。

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）研究方法

現(xiàn)采用事件研究法，分析新冠疫情對旅游板塊股票收益率的影響?；谟行袌黾僬f的事件研究法可用于測度某一事件的經(jīng)濟影響，具體是計算事件發(fā)生前后的時間段（即事件窗）內(nèi)累計異常收益率的大小。異常收益率是指某種證券的實際收益率與市場預(yù)期收益率之間的差值，其中預(yù)期收益率是用定價模型預(yù)測的收益率。

（二）界定事件窗與選取數(shù)據(jù)

2020年1月20日，鐘南山院士明確表示新冠病毒“人傳人”。因此，現(xiàn)界定2020年1月20日為事件發(fā)生日（T=0），取事件發(fā)生日前后各十個交易日作為事件窗，即2020年1月6日至2020年2月11日作為事件研究區(qū)間，剔除無交易的天數(shù)，共計21個交易日。同時選取作為估計事件窗內(nèi)的正常收益率。

現(xiàn)選取滬深300指數(shù)和中證旅游指數(shù)（930633.CSI）作為旅游行業(yè)股市的研究樣本，選取2019年7月11日至2020年1月3日的收益率作為樣本數(shù)據(jù)，剔除節(jié)假日，共得到120個日收益率?，F(xiàn)所用到的股票收益率、市場風(fēng)險溢價、三因子數(shù)據(jù)、無風(fēng)險利率數(shù)據(jù)均選自CAMAR數(shù)據(jù)庫。無風(fēng)險利率為央行公布的三月定存基準利率，三因子數(shù)據(jù)為以流通市值加權(quán)方式所得到的數(shù)據(jù)。

（三）計算異常收益率和累計異常收益率

事件研究法將異常收益率（Abnormal Return，AR）定義為，在事件窗內(nèi)實際收益率與正常收益率（Normal Return，NR）之差，其中正常收益率是用定價模型預(yù)測的收益率。本文選擇市場模型和三因子模型作為定價模型，公式表達依次如下：

公式（1）-（2）中，Riskpremiumt表示市場風(fēng)險溢價，SMBt表示市值因子，HMLt表示賬面市值比因子，Ri，t表示第i只股票在第t日的收益率，Rf，t表示日度無風(fēng)險利率。α0，i表示截距項，α1，i、α2，i、α3，i分別表示變量的系數(shù)，εi，t表示誤差項。

第i只股票在第t日的正常收益率如下：

其中，NRi，t表示第i只股票在第t日的正常收益率，Ri，t表示中證旅游指數(shù)在第t日的收益率，Xt表示在第t日的條件信息。

中證旅游指數(shù)在t日的異常收益率等于

其中，A Ri，t表示第i只股票在t日的異常收益率。

累計異常收益率（Cumulative Abnormal Return，CAR）。中證旅游指數(shù)在t1日至t2日的累計異常收益率等于

（四）顯著性檢驗

評價異常收益率AR和累計異常收益率CAR的顯著性，分別計算如下統(tǒng)計量進行檢驗。

假設(shè)檢驗時，相應(yīng)的原假設(shè)和備擇假設(shè)如下：

H0:新冠疫情對中證旅游指數(shù)無顯著影響

H1:新冠疫情對中證旅游指數(shù)有顯著影響

實證結(jié)果（如表1所示），AR_CAPM和CAR_CAPM分別表示基于市場模型計算的異常收益率均值和累計異常收益率均值，AR_FF和CAR_FF分別表示基于三因子模型計算的異常收益率均值和累計異常收益率均值?；谑袌瞿Ｐ秃腿蜃幽Ｐ陀嬎愕腁R在統(tǒng)計意義上基本不顯著。基于市場模型和三因子模型計算的CAR分別從事件發(fā)生后的第五個交易日和第四個交易日開始顯著小于0，三因子模型的顯著性稍好于市場模型，而在事件發(fā)生前，CAR在統(tǒng)計意義上不顯著，說明新冠疫情對旅游行業(yè)股票收益率造成了明顯的負向沖擊。

表1 基于市場模型和三因子模型計算的AR、CAR

基于市場模型的異常收益率AR和累計異常收益率CAR變化曲線（如圖1所示），異常收益率AR在第0日（2020.01.20）之前約為0%，第0日之后劇烈波動。累計異常收益率CAR在第0日之前約為0%，自第0日開始顯著為負，并且連續(xù)大幅下跌至事件發(fā)生后的第五個交易日，后續(xù)幾天稍有緩和。

圖1 基于市場模型的異常收益率AR和累計異常收益率CAR變化曲線

基于三因子模型的異常收益率AR和累計異常收益率CAR變化曲線（如圖2所示），得到的結(jié)果與基于市場模型得到的結(jié)果大體一致。

圖2 基于三因子模型的異常收益率AR和累計異常收益率CAR變化曲線

圖3將基于市場模型和三因子模型計算得出的CAR對比，發(fā)現(xiàn)兩者的變化趨勢相同，但是基于三因子模型的CAR的絕對值低于基于市場模型的CAR，最糟糕的情況時，基于市場模型計算的累計異常收益率約為-15%，而基于三因子模型計算的累計異常收益率為-16%?？赡艿脑蚴?，三因子模型比市場模型捕捉到了更多的信息。

圖3 基于市場模型和三因子模型的累計異常收益率CAR變化對比

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

現(xiàn)采用2020年1月6日至2020年2月11日滬深300指數(shù)和中證旅游指數(shù)（930633.CSI）的數(shù)據(jù)，運用事件研究法估計了新冠疫情對旅游行業(yè)股票收益率短時期波動的影響。現(xiàn)設(shè)定2020年1月20日，鐘南山院士明確表示新冠病毒“人傳人”為事件發(fā)生日，在此之前市場對關(guān)于新冠病毒的零星消息并不敏感，在此之后市場開始出現(xiàn)明顯反應(yīng)，旅游行業(yè)股票累計異常收益率顯著為負，并且在春節(jié)休市之前的連續(xù)三天一路下跌，而2020年1月24日武漢市才宣布所有旅游團隊一律取消。說明旅游板塊的股票收益率對新冠疫情消息非常敏感，人們意識到新冠病毒的傳播性和嚴重性，產(chǎn)生了巨大的恐懼情緒，提前反應(yīng)在旅游行業(yè)股市上。事件窗中的第六天（2020年2月5日）即疫情暴發(fā)12天之后，異常收益率轉(zhuǎn)負為正，累計異常收益率的下跌稍有減緩。

現(xiàn)使用市場模型和三因子模型進行對比，由于三因子模型的顯著性更高，并且基于三因子模型的累計異常收益率的絕對值更低，說明三因子模型在市場模型的基礎(chǔ)上納入市值因子和賬面市值比因子，會使得累計異常收益率的波動更大。由此推測旅游行業(yè)中的小規(guī)模公司股票和價值型公司股票，相比于大規(guī)模公司股票和成長性公司股票，在正常情況下能取得更高的收益率，但同時當(dāng)新冠疫情發(fā)生時，虧損得也更多。

（二）建議

關(guān)于新冠疫情對旅游板塊股票收益率影響的實證研究，一是有助于投資者了解突發(fā)事件帶來的證券市場波動，因旅游行業(yè)涉及交通、餐飲、娛樂等眾多方面的人員流動，而新冠疫情嚴格限制人流活動，從而對旅游行業(yè)和相應(yīng)的旅游板塊股票收益率造成了重大損失，投資者應(yīng)該在合理評估自身風(fēng)險承受能力的前提下，面對此類突發(fā)事件做出相應(yīng)的對策。二是積極關(guān)注時事動態(tài)，充分搜集官方的市場信息，合理預(yù)判股票走勢，選擇合理的投資策略，并構(gòu)建能對沖風(fēng)險的投資組合。三是有助于監(jiān)管者了解旅游板塊股票市場波動，此次新冠疫情暴發(fā)時監(jiān)管者及時發(fā)布官方的相關(guān)信息，短時間內(nèi)旅游板塊股票市場有一定程度的穩(wěn)定，說明股票市場處于較為有效的狀態(tài)，利好信息能夠減緩市場的下跌波動，因此監(jiān)管部門應(yīng)該在有突發(fā)事件發(fā)生時，及時發(fā)布相關(guān)利好信息，積極抵御市場波動。四是有助于旅游板塊上市公司了解投資者的情緒反應(yīng)，尤其是旅游板塊中的小規(guī)模公司和成熟公司對于此類突發(fā)事件更加敏感，上市公司應(yīng)當(dāng)針對此次疫情對公司的股價、運營狀況、盈利能力、風(fēng)險控制等各方面影響進行復(fù)盤，并建立突發(fā)事件響應(yīng)機制和預(yù)案。