在沪深股票市场，一直流行政策市（或消息市）的说法。其含义是指，证券管理部门公布的相关政策或消息，对股票市场整体的上升和下降起决定性作用。这个说法虽然听起来稍微有点绝对，但是，市场过去十几年的实际情况证实了这一点。证券管理部门公布的一些消息确实对股票市场产生了巨大的影响。比如，1994年8月的“三大政策”、1999年的5.19社论等等。　　从学术的观点看，“消息”就是“事件(event)”。对应的研究领域是“事件研究(event study)”。事件研究分析某个（或某些）事件对股票市场（或其他市场）是否产生了影响，判断事件公布前后，价格之间是否存在差别。这个差别被认为是事件造成的，是事件影响股票市场的具体体现。　　本文的主要目标是度量沪深股票市场中事件的影响，并从中发现投资获利的机会。使用的预测方法是本文提出的“比较系统”。采用的是“定量”的方式。具体的做法是，以传统的事件研究方法为基础，加入主观判断的成份，建立“比较系统”的度量模式。因此，本文的比较系统不是对事件研究方法简单的照搬，而是从方法的思路、计算的模型和计算的技巧等方面，加入了新的思想，并对原有的事件研究方法进行了调整，以期能够应用于沪深两市。　　从投资者的观点看，某个事件出现后，首先想知道的是事件影响的具体结果，即下面两个问题:　　第一，时间问题——该事件的影响将持续多长时间;　　第二，空间问题——该事件对价格将产生多大幅度的波动。　　如果解决了时间问题，投资者将在合适的时间（日期）采取投资行动。如果解决了空间问题，投资者将在合理的价格采取投资行动。如果同时满足时间和空间条件，可以提高股票投资活动的成功率。　　然而，这两个问题是理想的目标，不可能精确地解决。有下面几个原因。　　第一，量化困难。对于某个特定的事件A而言，很难精确地用某个数字对事件A的时间和空间影响进行度量。这是因为股票价格的波动不是简单的，而是复杂的过程。　　第二，影响因素的多样性。在同一时刻，同时存在多个因素，共同对股票价格产生影响。就很难说清楚，价格的波动是由哪个事件造成的。　　第三，不同事件之间的可比性差。即使得到了以往的众多事件影响的量化结果，也不能直接应用到其他的事件上。这是因为事件之间存在差异。　　针对理想目标目前无法实现的现实，本文采用“降低精确性”的对策。不是用具体的数字，而是用一个范围（区间）来度量。同时，考虑到方法的具体应用，还必须具有可操作性，即，每个步骤的具体细节应该有清楚的交待，得到每个参数的计算方式和过程也应该明确说明。　　事件研究方法对事件的影响程度有“定量”的刻画。本文以此法为基础，提出了自己的比较系统的方法。在处理具体问题的时候，本文更多地强调事件研究的结果对实际投资的指导作用。因此，本文重点关心如何利用事件研究的结果判断是否存在投资机会。　　全文共分5章。第一章是关于暴跌事件的启示。这一章将从沪深市场和国际市场中几个具体的暴跌事件出发，分析这种类型事件的波动过程，并从中发现投资机会。主要的结论是，市场出现暴跌之后，价格一般都会出现一次快速上升过程，而且其上升的幅度比同时期市场整体的上升幅度多得多。　　第二章是关于传统的事件研究的基本做法。在这一章中，将详细地介绍事件研究的历史和基本发展状况，具体说明现有的事件研究方法，包括理论上的假设条件、方法的适用范围等等。此外，还结合沪深股票市场的一些特点，对事件研究理论的做法，发表自己的看法。　　第三章是对市场模型的完善。事件研究需要度量正常收益。市场模型是最常用的度量正常收益的模型。市场模型中的解释变量——市场因素——在现实中没有对应的指标。在实证分析时，普遍使用的方式是，“用大盘指数替代市场因素”。这在第三章中，将说明这种变通方式存在理论上的缺陷。如果这个缺陷不能克服，将动摇事件研究的根基。本文从理论推导和实证分析两个方面对此进行了说明，用数学公式分析了这种“替代”带来的差异。最后的结论是，在大多数情况下，可以忽略这个缺陷。　　在第四章中，将处理沪深市场事件研究的细节性问题。根据沪深市场的具体情况，对事件进行分类。针对每类事件，提出具体的分析步骤和过程。进行实证分析的时候，要涉及到的细节性问题。诸如，估计之窗的确定、大盘指数的选择等等。对此，将用实际案例说明如何处理这些细节性问题。　　在第四章中，将具体介绍文提出的“比较系统”的分析框架，即，如何用比较系统量化事件的影响。首先，用事件研究的方法对过去同类事件的影响进行度量，得到一系列的数据。然后，用当前的事件与过去的事件进行对比，从主观上对事件的影响大小进行排序。如果假设影响大的事件所对应的数据也大，则可以利用过去事件的数据，预测当前事件影响程度的范围。　　第五章是实际案例的计算。针对沪深股票市场中不同类型的事件，利用事件研究的方法分别得到这些事件影响的数量结果。最重要的结果是针对“大冲击性事件”的计算数据。利用这些数据，建立了比较系统所需要的“比较系统数据库”，并用它对几个实际的事件进行了预测。　　此外，对于影响市场整体（股票价格指数）的事件，市场模型无法有效地处理。为此，本文借鉴比较系统的思路，提出了对这种事件进行分析的思路，并实际计算了几个案例。　　通过全文的陈述，将试图说明下面的观点或结论。　　第一，对沪深市场中的事件进行分类。市场中的事件种类繁多。本文根据事件对股票价格的影响的表现，将事件分为6种类型。为更清楚地认识沪深市场的事件提供了一个理论基础，有利于今后进一步的分析。　　第二，沪深股票市场中，事件研究的重点应该是“大冲击性事件”。原因有二。第一，多数事件属于对市场影响不大的非事件，不能提供投资机会。第二，实际市场中，大多数事件属于事件研究无法分析的延续性事件。事件研究方法所能够分析的是全部事件的一部分，甚至是一小部分。　　第三，坏消息也能够为投资者提供很好的投资机会。大冲击性事件带来的获利空间很大。如果从提供投资机会来讲，越是大起大落的股票，其投资机会越应该得到重视。　　第四，在市场模型中，如果用“股票价格指数”作为“市场整体”的替代，在理论上存在缺陷。然而，在一定条件下（实际市场通常满足），可以忽略这个缺陷。该结论从理论上加强市场模型，完善了事件研究方法。此外，在资本资产定价模型(CAPM)中，也涉及到用市场指数代替市场组合(market portfolio)。这样做在理论上同样存在缺陷。作为一个附带结果，本文指出，在一定条件下这样的缺陷同样是可以忽略的。　　第五，必须使用主观判断和客观判断相结合的方式，才能解决事件影响程度的度量问题。在事件研究中，使用数学模型得到的数量化结果，并不是某个精确的数字，而是一个范围，甚至很宽的范围。这一点涉及到对经济领域中“量化”含义的理解和认识。　　第六，提出度量事件影响程度的“比较系统”的模式，为解决大冲击性事件的预测问题提供了一条途径。这是从时间和空间两个方面度量事件影响的问题。显然，不可能仅仅依靠数学模型解决度量问题。在经济领域中，更多的情况是得不到精确的结果。本文提出的“比较系统”模式脱离了传统的预测方法的思路，给出的结果是一个预测范围，而不是一个具体的数值。比较系统预测模式，降低了精确度的要求，加入一定程度的主观判断，得到对实际投资有参考作用的结果。从某种意义上讲，比较系统模式解决了事件影响程度量化问题，从时间和空间两个方面对事件影响进行预测。　　第七、“比较系统”模式不仅可用于个股，也能应用于股票价格指数（大盘指数）。这一点是对现有事件研究方法的扩展。传统的事件研究的方法不能分析大盘指数。　　第八、传统的事件研究方法不能分析延续性事件。目前，事件研究的基本思路，不可能应用到延续性事件的分析中去。延续性事件对股票市场所施加的影响不是在某个时间较短的区间“释放完”，而是不断地影响市场，因此，无法使用现有的事件研究方法。其中，延续地产生影响使得确定“事件之窗”的工作几乎不可能完成。这样一来，计算非正常收益AR和CAR就无从谈起。