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摘 要：本文运用事件研究法对于中国物流业的股价是否会受到“双11”的影响进行研究，目的在于对投资者提供有价值的信息。本文采用定量分析，计算了在事件窗内的异常收益率与累计异常收益率，发现在事件窗内累计异常收益率达到7.43%，对样本进行了样本总体平均异常收益零假设检验，并得出结果，“双11”对于物流业股价的异动情况影响是显著的。股价的异动情况和“双11”的关系是显著的，就“双11”对物流业企业与投资者提供了一些建议。
关键词：“双11”狂欢节 物流业 事件研究法
中图分类号：F259.23 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）08（a）-02
由“双11”的销售数据可以看出“双11”已成为消费者购物中的一个非常重要的节点。而随着电商的发展与成功占据了消费市场，与其息息相关的部分企业绩效是否会随着电商的发展而欣欣向荣，物流业在电商发展中扮演着重要的角色，面对“双11”创下的巨大营销额，物流业是否会首当其冲受到影响，以及“双11”对于物流企业股价的影响是否存在是一个值得被深究的问题。本文从事件研究出发，判断“双11”事件的反映状况，从物流企业绩效的变化以及股价的变化，判断事件激发点，从而针对效应，为投资者投资决策和投资策略，提供有效地建议。
1 文献综述
从笔者收集的有关物流业的文献进行总结可以发现，目前探讨的有关物流企业的绩效影响包括由外部环境的变化物流企业以优质的策略应对以及找到新的环境中可能面临的问题并予以解决。而中国有关物流业绩效方面的研究，最早提出的是在2009年，也是基于金融危机的发生，物流业如何在大环境中寻求新的生存手段，以及有关物流企业内部调整方式，研究探讨更优质的策略以便提高绩效。
笔者在查阅“双11狂欢节”相关文献时发现知网内有“双11”相关主题的文献40篇，通过整理与归纳分析，认为目前对于“双11”的研究分为以下三种方向：（1）营销策略方向。（2）传播学的方向。（3）消费文化的方向。
随后国际上开始出现大量的有关事件研究法的文献。通过对于有关事件研究法的文献收集，总结出事件研究法的文献总体来说可分为四大种类：（1）市场效率性的研究。（2）资讯内涵的研究。（3）解释有关异常收益率之研究。（4）方法理论之类的研究。
2 研究方法
本文主要使用事件研究法对物流业的股价的影响进行分析，事件研究法最早是由Fama等人提出的，是一种适用于半强势有效市场的检验方法，事件研究法是评估当信息发生后股票价格的反应，也是最早应用于金融领域的研究方法。
2.1 定义事件，事件日和“事件窗”
应用于事件研究法的第一步，需要确定所需要研究的事件。确定需要研究的事件的发生时间。本文研究的事件是指由创立的“双11”带来的销售成果对于物流业股价的影响进行研究，所以我们将事件日定义在11月11日，如图1所示。
其中T为事件发生的日期，也就是11月11日，市场在接收到“双11”这个信号并且做出反应的时间点。以“双11”的前后30天作为事件窗，即t3为T-30，t4为T+30。估计窗的选择在双十之前，由目前的文献来看，以日的资料为基准的算法估计日一般为100～300天，这里我们以100天为基准，所以t2为t1+100。
2.2 样本的选取
笔者对于物流企业进行了筛选，最后选定了由上市更早的上海证交所上市的A股30家物流企业为基准。
2.3 正常收益率的计算
正常收益率模型为正常收益率计算的基础，所以我们需要先建立正常收益率模型，本文选用平均调整法来计算，首先根据选取的事件窗运用平均调整法来计算各个股票的正常收益率，在这里的正常收益率别于实际收益率，所以首先以t3（T-30）和t4（T+30）为主，并且估计窗口为100时进行平均调整法的计算由此套用公式得出的数据。
2.4 异常收益率的计算
在事件研究法中最为关键的是异常收益率，异常收益率是以正常收益率为准来判断实际的收益率与正常收益率是否存在偏离，判断方向的正负，由此可知异常收益率等于实际收益率减去异常收益率，由此我们计算出异常收益率。为了去除干扰事件引发的报酬沈中华与李建然（2017）的研究指出，将所有的样本的异常收益率进行平均，可有效降低这些事件对于股票收益率的影响，计算出平均异常收益率（ARR）。之后计算累计异常收益（CAR），在已经计算出的数据基础上求出各个时间点和之前的平均异常收益（ARR）之和，其目的在于将异常报酬率的分配转化为标准常态的分配，Zibart （1985）指出该方法有助于提高鉴定异常报酬的能力，如图2所示。
由图2我们可以看出，在事件发生的-26～-24天平均异常收益相对较高。-10～-4天时连续为正值，且很少出现负值。这个结果使得累计异常收益（CAR）曲线呈现正的效應，在事件发生-26天时累计异常收益率（CAR）有了第一次快速的上涨，且在事件发生的-11天增幅最大，并且在事件发生后7日逐渐趋于平缓。这表明市场对于“双11狂欢节”存在一定的过度反应和提前反应。我们可以根据此图得出以下推论：（1） “双11狂欢节”对于物流业股价造成的异动为正效应。（2） “双11狂欢节”对于物流业股价造成异动，而且异动显著。
2.5 累计异常收益的检验
在事件研究法中探讨的是目标事件是否对股价有着影响，且影响的程度是否显著，由此我们必须检定平均异常收益率（AAR）与累计异常收益率（CAR）是否显著异于0。我们选用传统T检定，本文采用平均异常收益（AAR）的传统T检定方法。并由此假设H0=0，也就是说“双11狂欢节”不会造成物流业股价的异动，引起平均收益变化的均为随机结果。否则接受备用假设，H0≠0，也就是“双11狂欢节”对于物流业股价有显著影响，并非是由随机事件引起的。由此检验出表1。
由表1的平均异常收益的t值检定中，我们可以看出事件期间内在0.1%的显著水准中天数高达30天，在5%和10%的显著水准中天数为11天，总的显著天数占到总天数的68.33%，由此我们可以直接假设H0=0接受备用假设H0≠0，也就是说明在选定的事件窗期间内，平均异常收益显著存在，事件引起了显著的异动，而且这些异动并非随机事件造成的。而对于显著的股价异动可以做出以下解释：（1）股价异动与研究的事件十分相关。（2）股价的异动幅度十分的显著。因此，本研究表明“双11狂欢节”对于物流业股价异动有着显著的影响。
3 结论与建议
本文选用了30家上市的物流企业作为样本，选取其日交易资料收盘价作为原始数据，由此设计了有关事件研究法的相关步骤，并且进行了相关的计算。得出两个结论：（1）物流业股价的异动与“双11狂欢节”的关系为显著。（2） “双11狂欢节”对于物流业股价造成的异动程度为显著。
本文除了核心理论，还得出了相关实证结果效果的结论：（1） “双11”的到来对于投资者来说是有利的好消息。（2）市场对于“双11狂欢节”十分的认可，在“双11狂欢节”到来时物流业相较以往对于吸引投资者更具有优势。（3）本文主张在“双11狂欢节”到来前28天进行物流企业的相关投资更有可能获取利润。
参考文献
沈中华，李建然.事件研究法：财务与会计实证研究必读[M].台北：华泰文化事业公司，2017.
Fama，E. F.，Lawrence， F.，Jensen， M. C. and Roll， R. （1969）.The adjustment of stock prices to new information， Internation Economic， 10（1）， 1-22.
关键词：“双11”狂欢节 物流业 事件研究法
中图分类号：F259.23 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）08（a）-02
由“双11”的销售数据可以看出“双11”已成为消费者购物中的一个非常重要的节点。而随着电商的发展与成功占据了消费市场，与其息息相关的部分企业绩效是否会随着电商的发展而欣欣向荣，物流业在电商发展中扮演着重要的角色，面对“双11”创下的巨大营销额，物流业是否会首当其冲受到影响，以及“双11”对于物流企业股价的影响是否存在是一个值得被深究的问题。本文从事件研究出发，判断“双11”事件的反映状况，从物流企业绩效的变化以及股价的变化，判断事件激发点，从而针对效应，为投资者投资决策和投资策略，提供有效地建议。
1 文献综述
从笔者收集的有关物流业的文献进行总结可以发现，目前探讨的有关物流企业的绩效影响包括由外部环境的变化物流企业以优质的策略应对以及找到新的环境中可能面临的问题并予以解决。而中国有关物流业绩效方面的研究，最早提出的是在2009年，也是基于金融危机的发生，物流业如何在大环境中寻求新的生存手段，以及有关物流企业内部调整方式，研究探讨更优质的策略以便提高绩效。
笔者在查阅“双11狂欢节”相关文献时发现知网内有“双11”相关主题的文献40篇，通过整理与归纳分析，认为目前对于“双11”的研究分为以下三种方向：（1）营销策略方向。（2）传播学的方向。（3）消费文化的方向。
随后国际上开始出现大量的有关事件研究法的文献。通过对于有关事件研究法的文献收集，总结出事件研究法的文献总体来说可分为四大种类：（1）市场效率性的研究。（2）资讯内涵的研究。（3）解释有关异常收益率之研究。（4）方法理论之类的研究。
2 研究方法
本文主要使用事件研究法对物流业的股价的影响进行分析，事件研究法最早是由Fama等人提出的，是一种适用于半强势有效市场的检验方法，事件研究法是评估当信息发生后股票价格的反应，也是最早应用于金融领域的研究方法。
2.1 定义事件，事件日和“事件窗”
应用于事件研究法的第一步，需要确定所需要研究的事件。确定需要研究的事件的发生时间。本文研究的事件是指由创立的“双11”带来的销售成果对于物流业股价的影响进行研究，所以我们将事件日定义在11月11日，如图1所示。
其中T为事件发生的日期，也就是11月11日，市场在接收到“双11”这个信号并且做出反应的时间点。以“双11”的前后30天作为事件窗，即t3为T-30，t4为T+30。估计窗的选择在双十之前，由目前的文献来看，以日的资料为基准的算法估计日一般为100～300天，这里我们以100天为基准，所以t2为t1+100。
2.2 样本的选取
笔者对于物流企业进行了筛选，最后选定了由上市更早的上海证交所上市的A股30家物流企业为基准。
2.3 正常收益率的计算
正常收益率模型为正常收益率计算的基础，所以我们需要先建立正常收益率模型，本文选用平均调整法来计算，首先根据选取的事件窗运用平均调整法来计算各个股票的正常收益率，在这里的正常收益率别于实际收益率，所以首先以t3（T-30）和t4（T+30）为主，并且估计窗口为100时进行平均调整法的计算由此套用公式得出的数据。
2.4 异常收益率的计算
在事件研究法中最为关键的是异常收益率，异常收益率是以正常收益率为准来判断实际的收益率与正常收益率是否存在偏离，判断方向的正负，由此可知异常收益率等于实际收益率减去异常收益率，由此我们计算出异常收益率。为了去除干扰事件引发的报酬沈中华与李建然（2017）的研究指出，将所有的样本的异常收益率进行平均，可有效降低这些事件对于股票收益率的影响，计算出平均异常收益率（ARR）。之后计算累计异常收益（CAR），在已经计算出的数据基础上求出各个时间点和之前的平均异常收益（ARR）之和，其目的在于将异常报酬率的分配转化为标准常态的分配，Zibart （1985）指出该方法有助于提高鉴定异常报酬的能力，如图2所示。
由图2我们可以看出，在事件发生的-26～-24天平均异常收益相对较高。-10～-4天时连续为正值，且很少出现负值。这个结果使得累计异常收益（CAR）曲线呈现正的效應，在事件发生-26天时累计异常收益率（CAR）有了第一次快速的上涨，且在事件发生的-11天增幅最大，并且在事件发生后7日逐渐趋于平缓。这表明市场对于“双11狂欢节”存在一定的过度反应和提前反应。我们可以根据此图得出以下推论：（1） “双11狂欢节”对于物流业股价造成的异动为正效应。（2） “双11狂欢节”对于物流业股价造成异动，而且异动显著。
2.5 累计异常收益的检验
在事件研究法中探讨的是目标事件是否对股价有着影响，且影响的程度是否显著，由此我们必须检定平均异常收益率（AAR）与累计异常收益率（CAR）是否显著异于0。我们选用传统T检定，本文采用平均异常收益（AAR）的传统T检定方法。并由此假设H0=0，也就是说“双11狂欢节”不会造成物流业股价的异动，引起平均收益变化的均为随机结果。否则接受备用假设，H0≠0，也就是“双11狂欢节”对于物流业股价有显著影响，并非是由随机事件引起的。由此检验出表1。
由表1的平均异常收益的t值检定中，我们可以看出事件期间内在0.1%的显著水准中天数高达30天，在5%和10%的显著水准中天数为11天，总的显著天数占到总天数的68.33%，由此我们可以直接假设H0=0接受备用假设H0≠0，也就是说明在选定的事件窗期间内，平均异常收益显著存在，事件引起了显著的异动，而且这些异动并非随机事件造成的。而对于显著的股价异动可以做出以下解释：（1）股价异动与研究的事件十分相关。（2）股价的异动幅度十分的显著。因此，本研究表明“双11狂欢节”对于物流业股价异动有着显著的影响。
3 结论与建议
本文选用了30家上市的物流企业作为样本，选取其日交易资料收盘价作为原始数据，由此设计了有关事件研究法的相关步骤，并且进行了相关的计算。得出两个结论：（1）物流业股价的异动与“双11狂欢节”的关系为显著。（2） “双11狂欢节”对于物流业股价造成的异动程度为显著。
本文除了核心理论，还得出了相关实证结果效果的结论：（1） “双11”的到来对于投资者来说是有利的好消息。（2）市场对于“双11狂欢节”十分的认可，在“双11狂欢节”到来时物流业相较以往对于吸引投资者更具有优势。（3）本文主张在“双11狂欢节”到来前28天进行物流企业的相关投资更有可能获取利润。
参考文献
沈中华，李建然.事件研究法：财务与会计实证研究必读[M].台北：华泰文化事业公司，2017.
Fama，E. F.，Lawrence， F.，Jensen， M. C. and Roll， R. （1969）.The adjustment of stock prices to new information， Internation Economic， 10（1）， 1-22.