近年来我国医药领域不断开拓创新,医药行业正处在一个高速发展的黄金阶段,但随之而来的医药安全问题和风波也不断增加。重大突发事件的发生,不仅对关联企业及行业前景造成冲击,甚至在一定程度上影响着国家的宏观经济,尤其是涉及到民生的医药行业问题更加备受关注。这些影响反映在股市之中表现为个企和行业板块股价的波动,而网络搜索数据作为人们现实生活行为趋势的一种反映,包含了投资者对突发事件与股票市场动态变化的关注。本文以2018年对医药行业影响甚大的“长春长生生物疫苗造假事件”作为研究对象,该突发事件性质恶劣,造成了极大的负面影响,受到社会的广泛关注,同时使整个医药行业股票板块产生剧烈震荡。首先利用基于网络搜索数据的事件分析方法,探究突发事件对于医药行业板块股价变动的影响机制;然后对医药行业综合股价指数走势进行预测研究,使用传统时间序列分析方法建立AR模型,同时为探究反映投资者关注度的网络搜索数据对股价预测的影响,采用了具有不同核函数的SVR算法模型以及多种损失函数的GBDT算法模型进行对比分析。最终,实证结果表明重大突发事件对医药行业的股票价格在短期内产生了负面作用,事件期窗口内的累计异常收益率受到显著影响;通过对AR模型、SVR和GBDT算法模型的预测效果进行比较分析后,发现加入网络搜索数据的SVR模型对于突发事件环境下医药行业综合股价指数的预测准确性最高,网络搜索数据能够及时反映突发事件对于医药行业股票市场波动的影响,提高模型的预测精度。