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【摘要】：金融市场上，投资者追逐的往往不是资产本身而仅是资产信息，投资收益不是资产的回报而是资产信息的回报。媒体的信息发布常会对上市公司的股价形成冲击，2017年7月3日《人民日报》有关“王者荣耀”社论的发表导致腾讯公司市值蒸发近1000亿人民币。基于事件研究法，构建党报社论对腾讯公司股价影响的实证模型，实证结果表明，社论对腾讯公司股价带来了负的超额收益率和累积超额收益率。腾讯公司股价在事件日前4天即开始下跌显示存在事前消息泄露的可能。
【关键词】：《人民日报》社论 腾讯控股 王者荣耀 事件研究法 异常收益
一、引言
财经新闻经常涉及到上市公司的财务报告、经营状况、股价走势、战略决策等等，这些资讯可以为投资者掌握投资时机和市场研究人员分析市场走势提供帮助信息。并且有研究表明，投资者在金融市场上的需求大都不是对资产本身的需求，而是对有关资产信息的需求，投资者的收益的主要来源是相关资产信息的回报。所以一篇财经新闻的发布，毋庸置疑会改变一些股民的決策从而对股票市场产生一定的影响。那么，非财经类的新闻是否会对股票市场产生一定影响呢？这种影响能有多大呢？
2017年7月《人民日报》连发两篇文章炮轰腾讯的一款爆款游戏，以王者之姿态，大声呵斥道，“只有耻辱没有荣耀！”说这款游戏不断释放负能量，是“电子鸦片”，并提出要禁止18岁以下的孩子进入。这两篇文章发布后迅速引起了网民激烈的评论。文章发布后，受此影响，香港恒生指数跌近2%，腾讯控股最大跌超5%，市值缩水1000亿。一字值亿金，不得不为之拜服！这次事件是否说明非财经负面新闻也同样会对股票市场造成冲击？这种冲击会持续多久？我将收集这次事件前后的股票数据，并通过事件研究法进一步进行实证分析，探索《人民日报》文章发布前后是否会对公司股票收益产生影响，这种影响会持续多久。本文希望通过研究得到有意义的结论，为管理层和投资者提供一些决策建议。
二、文献回顾
国外学者对股票与新闻关系的研究起步较早，从二十世纪年代起，有关新闻媒体对资产交易价格影响的研究文献就开始大量涌现。1971年，Niederhoffer收集了1950年至1966年发表在《纽约时报》上的四百多篇重大新闻，使用统计的方法对新闻发布后的市场指数的涨跌幅情况进行研究。股票市场在新闻发布的当天反应最为强烈，并且第二天市场指数的变化趋势往往依赖于第一天市场指数的变化。2001年，Huberman和Regev做了一个案例研究：《纽约时报》在某个周日刊登了一则这样的新闻“一家名为ENMD的生物制药公司研制出能够治疗癌症的药物”。新闻发布后，周一该公司的股票价格由上周12.06美元的收盘价高开到85美元的开盘价，当天收盘价为51.81美元，涨幅超过330%。并且其他医药公司也因为这则新闻的影响，使得股价上涨。这个案例有力地证明了媒体的报道会影响股票价格。
通过对国外文献的综述，我们可以看出国外学者热衷于研究新闻与股票的关系，虽然在早期由于技术的限制对新闻的处理比较粗糖，但是随着时代的发展，文本挖掘技术开始兴起，并深受学者们的欢迎，在新闻对股票影响的研究中用得比较广泛。
在国内学界，关于探索互联网财经新闻与股票市场关系的研究比较少。2007年，杨继东通过综述媒体影响资产价格的文献，从理论上分析媒体是如何影响投资者的行为，继而影响资产价格的。该研究表明媒体通过吸引有限理性投资者的注意力，影响他们的情绪，进而投资者的参与程度、投资类型选择和对收益的预期等因素会影响资产价格。杨继东的研究仅仅是通过梳理文献，从理论的层面上来分析媒体影响股票价格的机制，但并没有进一步通过实验来证明理论分析的合理性。2009年，赵伟和梁循以互联网金融信息的条数代表互联网金融信息流的强度，来研究互联网金融信息量与股票收益率波动的关系，研究结果表明股票收益率的波动随着金融信息量的增加而增大，也就是说股票收益率受到金融信息量的显著影响。2010年，饶育蕾和王攀在百度上搜索了多只新股的相关新闻，以每只股票的新闻数量表示媒体的关注度，以累计异常收益率和发行价格为被解释变量，媒体关注度为解释变量，并加入多个控制变量，分别进行回归分析。实验结果表明：媒体关注度对新股会产生短期的正向影响和长期的负向影响;另外发现媒体关注度对股票发行价格有积极的影响在此基础上，同一年，饶育蕾和彭叠峰等又釆用了类似的研究方法研究媒体关注度是否会影响股票的月度收益，发现媒体关注度与股票收益率存在负向的影响关系。这三篇文献对新闻的处理方式与国外早期的研究相似，主要是使用新闻的数量来度量新闻，完全没有考虑新闻的内容。
通过对国内文献的综述可以看出：国内学者对新闻与股票关系的研究起步较晚，但是有逐渐兴起的趋势;目前，国内学者在研究新闻与股票关系时，釆用的是国外早期的研究方式，以新闻标题和新闻数量来表示新闻内容，完全没有涉及到新闻内容的深度挖掘;几乎没有学者结合金融研究方法来研究新闻文本内容与股票收益价格的关系。
在借鉴以往关于新闻对股票影响的研究成果的同时，本文将从研究角度和研究方法两方面分别做出一定的创新，希望这些创新能够对今后该课题的研究做出有益的探索。前人在新闻与股票关系的研究中，往往忽略了非财经类新闻内容自身的特点，将新闻一概而论，使得研究结论过于笼统和片面，缺乏现实指导意义，本文正好可以弥补这个缺陷。并且在国内，鲜有学者研究新闻内容与股票收益的关系，因此本文也在一定程度上弥补了相关研究的缺憾。
三、研究设计
（一）事件研究法
事件研究法是一种常用的金融研究方法，主要是通过对金融数据资料的分析来研究特定经济事件是否会对公司价值产生影响。二十世纪六十年末代，Fama，Fisher，Jensen和Roll首次提出了事件研究法的基本理论。之后事件研究法被广泛应用于金融和经济研究领域。事件研究法以“有效市场假说”为理论基础。“有效市场假说”认为，如果市场是有效的，那么某个事件对证券市场的影响就会立马反应到股票价格中，于是就可以通过观察短期内股票收益率的变动来验证某个事件的经济效应。因此应用事件研究法有一个重要前提条件，即资本市场必须是有效的。关于我国资本市场是否有效，国内学者有过很多研究，我国学者吴元友使用游程检验和自相关检验法来测定我国证券市场的有效性，发现中国证券市场在年以前是非有效市场，在年以后中国证券市场已经趋于弱式有效总的来看，国内学者的研究结论普遍都支持年之后我国股票市场是弱势有效的，所以目前我国证券市场满足事件研究法的前提条件。 本文使用事件研究法，通过比较新闻发布前的股票预期收益率与新闻发布后的股票实际收益率，计算异常收益率，通过分析异常收益率来研究新闻发布是否对股票收益率产生影响。运用事件研究法有如下几个步骤：设定事件窗和估计窗、计算预期正常收益率、计算异常收益率等、显著性检验。下面将详细地介绍事件研究法的各个研究步骤。
（二）事件窗和估计窗
用事件研究法进行分析，首先需要定义事件窗和估计窗。一般把事件发生曰定为第0天。事件窗是以事件日为中心，选定一个时间窗。事件估计窗是指不包含事件窗的时间段，也可以称为“干净期”。 事件研究法的事件窗和估计窗见图。
其中t=0是事件发生日，[T1，T2]表示估计窗，[T2+1，T3]表示事件窗。估计窗的作用是利用估计期的历史股票数据建立一个股票收益率的预测模型，该模型用来预测事件窗内公司股票的预期正常收益率。事件窗的作用是使用事件窗的股票實际收益率减去预期正常收益率来得到异常收益率，然后通过异常收益率来检测特定事件发生时对股票价格的冲击情况。一般而言，估计窗和事件窗的长度设定没有客观的标准，但是估计窗太短可能降低模型的预测能力;估计窗太长有可能数据的性质已经发生变化，导致模拟的预测模型不稳定。而对事件窗而言，事件窗越长越可能全面的反应事件对股价的影响情况，但是也可能导致实验结论受到其他非实验因素的影响。
（三）预期正常收益率旳估计模型
预期正常收益率是假设如果事件没有发生，该公司股票在某一天可以获得的收益率。一般而言，有如下四种计算预期正常收益率的经典方法：
1.市场模型
该模型是建立在资本资产定价模型（CAPM）的基础上。此方法是基于估计窗的样本数据，以个股收益率为被解释变量，市场指数收益率为解释变量，逐日进行回归，得到一个关于个股收益率和市场指数收益率的回归方程。然后将事件窗内每日的市场指数收益率带入回归方程，就可以计算出事件窗内每日的预期正常收益率。由于市场模型综合考虑了市场平均收益和风险因素，因此得到了广泛的应用。本文在实证研究中也是选用市场模型来计算预期正常收益。
2.均值调整收益模型
该模型将公司股票在事件估计窗[T1，T2]内的日平均收益率作为该家公司在事件窗内股票的预期正常收益率。
3.不变收益模型
该模型首先用Vi表示在事件估计窗[T1，T2]内个股收益率与市场指数收益率之差的均值，然后，假定Vi在事件窗内仍然稳定不变。
4.市场调整模型
相比前三种计算预期正常收益率的模型，市场调整模型是最简单的一种方法。该模型不需要设定估计窗，而是 直接将当天市场指数的收益率作为每家公司在这一天的预期收益率。
（四）异常收益率的估算异
1.常收益率（AR）
异常收益率又称为超额收益率，即每只股票的实际收益率减去预期正常收益率后的差额。
2.平均异常收益率（AAR）
由于《人民日报》两篇文章发布的间隔很短，因此本文采用的实证研究可以看作一个事件对一个公司造成干扰，无法计算出AAR。
3.累计异常收益率（CAR）
通过计算出的异常收益率即可以计算出该样本事件在设定的事件窗内的累积异常收益率。
4.平均异常收益率（CAAR）
由于没有平均累计收益率，因此无法得出平均异常收益率。
（五）显著性检验
事件研究法主要用来研究特定事件是否会对股价产生冲击，所以仅仅研究单个股票是无法做出准确结论的，还需要检验所有样本的平均异常收益率（AAR）或者平均累计异常收益率（CAAR）是否显著不等于零。由于本文中的研究只有一个事件、一个公司，所以在显著性检验中，我将事件发生期间14天的平均值进行异常收益率（AR）的检验。
1.提出假设
零假设（H0）：ARt=0或CAR（t1，t2）=0，也就是说总体均值显著为0。说明事件对股票收益没有显著的影响，公司股票收益的变动是随机的。
备择假设（H1）：ARt≠0或CAR（t1，t2）≠0，也就是说总体均值与检验值之间存在显著性差异。说明股票收益的变动不是由随机因素产生的，而是受到了事件的显著影响。
2.计算检验统计量
为验证该负向影响是否显著，本研究对事件发生期间的14个AR进行了单样本t检验即样本均值与0的假设检验。
值得一提的是：检验是基于检验样本服从正态分布的假设条件之上的。对本文而言，对本次研究进行检验的前提条件是异常收益率（AR）和累计异常收益率（CAR）样本服从正态分布。但Dyckman，Philbrick和Stephan与Brown和Warner都认为，在事件研究法中收益率的分布非正态对实验结果并没有影响。因此本文并没有检验样本是否服从正态分布。
3.设定显著性水平
选定一个显著性水平，通常为α<0.05或者α=0.1，对所得到的统计量进行显著性检验，当检验结果T值大于临界值时，即P值小于α，则拒绝原假设，说明事件对股票收益有显著性影响。否则不能拒绝原假设，要接受原假设，即事件对股票收益没有显著性影响。
四、实证结果与分析
（一）股票数据
本文所使用的股票交易数据来源于同花顺软件的导出数据功能。同花顺软件是国内行情速度最快，功能最强大，资讯最丰富，操作手感最好的免费股票证券分析自动交易软件，由国内最大证券交易方案供应商----核新软件精心打造的最专业，最受欢迎的股票证券行情资讯平台。数据真实可靠。研究中选取了腾讯控股（00700）2017年2月3日至2017年7月17日的数据。市场指数选择的是恒生指数（HSI）。 （二）新闻样本
本文的新闻来源为人民网（http：//www.people.com.cn/）。人民网，创办于1997年1月1日，是世界十大报纸之一《人民日报》建设的以新闻为主的大型网上信息交互平台，也是国际互联网上最大的综合性网络媒体之一。作为国家重点新闻网站的排头兵，人民网坚持“权威、实力，源自人民”的理念，以“权威性、大众化、公信力”为宗旨，以“多语种、全媒体、全球化、全覆盖”为目标，以“报道全球、传播中国”为己任。因此本文采用人民网的新闻源保证了新闻充分的可信度。而且，由于本次研究所使用的新闻发表在《人民日报》上，人民网作为《人民日报》建设的平台，从中获得的样本是最及时、最完整的。
由于本次研究的新闻事件是在相邻两天被多次重复报道，所以本次研究选择的是距离事件真实发生日期最近的新闻。即文章《是娱乐大众还是“陷害人生”》，文章提出作为游戏，《王者荣耀》是成功的，而面向社会，它却不断在释放负能量。文章多次把这个腾讯旗下的游戏形容成“魔鬼”。
（三）数据处理
1.数据匹配
将股票日交易数据与对应的大盘指数日收益率按时间匹配起来。
2.定义事件窗和估计窗
本文将发布的新闻定义为一个事件，即“新闻事件”。新闻事件日定义为第0日。为了考察这次新闻是否于媒体公幵之前就已经对市场产生影响，新闻的影响是否持续进行下去，选定估计期为[-100，-11]，即新闻发布前100个交易日至新闻发布前11个交易日，共90个交易日，时间为从2017年2月3日到2017年6月16日;选定事件期为[-10， 10]共21个交易日，即新闻发布前10个交易日至新闻发生后10个交易日，共20个交易日，时间为从2017年6月19日到2017年7月17日，采用市场模型估计期望收益率E（Rit）、异常收益率（ARt）、累积异常收益率（CARt）。
3.事件研究法的计算过程
由于市场模型综合考虑了市场平均收益和风险因素，因此本文选择市场模型来估计预期正常收益率。首先利用估计窗的个股日收益率估算出新闻事件对应的市场模型;接着将事件窗内每日的市场指数收益率数据代入市场模型，计算出事件窗内每日的预期正常收益率;然后用每日的实际收益率减去预期正常收益率得到事件窗内每日的异常收益率（ARt）;最后计算出累计异常收益率（CARt）。
4.显著性检验
构造统计量，运用统计软件对对【-3，10】期间的14个AR进行了单样本t检验即样本均值与0的假设检验，通过分析总结出研究结论。
（四）实证分析
基于事件研究法的人民日报文章在发布前后对上市公司股票收益的影响。
1.计算收益率
Rt=（Pt-Pt-1）/Pt-1 （1）
Rmt=（It-It-1）/It-1 （2）
其中Pt为腾讯公司公司第t天的股票收盘价，Pt-1为第t-1天的收盘价，Rt为该公司第t天的股票收益率;Imt为第t天的恒生指数，Imt-1为第t-1天的恒生指数，Rmt为恒生指数第t天的收益率。
（2）采用市场模型估计期望收益率
假定在并购事件发生前的一段时间，腾讯公司未受研究事件影响时，采用最小二乘法估计腾讯公司股价收益率与恒生指数收益率的关系：Rt=α+β*Rmt+ε，其中Rt为腾讯公司估计期日收益率，Rmt为恒生指数估计期日收益率。
经计算α和β分别为：α= 0.0016678，β=1.384244。且回归模型评价指数决定系数R2=0.4951，模型拟合效果检验F=86.30，P<0.001， 表明模型拟合效果较好。
依据估计期计算的二者回归系数，在事件期依据恒生指数收益率估计腾讯公司的日期望收益率：
E（Rt）=α+β*Rmt （3）
（3）计算超额收益率
超额收益率为实际收益率减去期望收益率：
ARt=Rt-E（Rt） （4）
计算累积超额收益率：
CARt=（5）
结果如表1所示：
结合表1和图3可见，在整个事件期内，腾讯公司超额收益率ARt在±2.5%见波动，在事件发生前有6个交易日ARt 为正值，4个交易日为负值，且负值出现在事件发生前的邻近3个交易日内，而在事假发生当天，AR回升至微小正值，在事件发生后的第一个交易日出现了最小值，为-2.1762%。在事件发生后的10个交易日内仅两个交易日内AR为微小正值，其余8个交易日内均为微小负值。
从累積超额收益率看，从事件发生前10个交易日开始，累积至事件发生当天的10个时间窗内，CAR[-10，t]均为正值，且在事件发生前第4个交易日内出现了最大峰值，达3.2135%，而之后呈较大幅度下降。累积至事件发生后第1个交易日，CAR转为负值，至事件发生后第2个交易日后，CAR下降幅度有所减缓。
结合以上分析，本研究认为，该评论对腾讯公司股价收益率的影响，主要从事件发生前第3个交易日开始，推测可能正是评论前，已经有消息提前纰漏。从表1和趋势图分析，该评论给腾讯公司股价收益率带来了负的超额收益率和累积超额收益率，为验证该负向影响是否显著，本研究对[-3，10]期间的14个AR进行了单样本t检验即样本均值与0的假设检验。结果如表2所示。
由表2可见，[-3，10]期间日平均超额收益率为-0.4724%，经t检验得到的t=-2.489，p=0.027，按照α=0.05双侧检验水准，认为期间超额收益率的总体均值显著小于0，认为研究事件从事件发生前第3个交易日开始给腾讯公司股价收益率带来了有统计学意义的负的影响。
五、简短的结论 本文用事件研究法实证分析了非财经类新闻，即《人民日报》文章对腾讯股票收益的影响。实证结果表明，《人民日报》社论给腾讯公司股价收益率带来了负的超额收益率和累积超额收益率。人民日报》社论对腾讯公司股价收益率的影响，主要从事件发生前第3个交易日开始，推测可能正是评论前，已经有消息提前纰漏。投资者在新闻发布前不易获知公司盈利能力的内幕情况，或者是即使提前知晓，但不能确认消息的真假，因此在新闻发布没有强烈的反应，直到新闻发布当天，投资者确认了信息，对公司的盈利情况产生了共同的认知，才引起市场股价强烈波动。因此在事件宣告当天买入股票的投资者能够获得很大的超额收益。
鉴于此，重要媒体关于上市公司重要信息的发布应格外谨慎。《人民日报》社论发布后，腾讯股价暴跌，且由实证分析结果可知，投资者普遍都盲目地认为抨击上市公司的新闻是一种负面信息，哪怕这些新闻不是财经类新闻。但这其实是一种不理智的行为，投资者应该更多的考虑公司的综合素质，进行理性的投资，而不是盲目跟风。腾讯股价在事件发生几天后迅速回升也印证了上述观点。对于《人民日报》方面，文章审核者更应该提高警惕，严格筛选发表的文章，一定要对阅读者负责，不能让误导大众的文章出现而引起股市的动荡。
《人民日报》社论发布之前，腾讯股价就已经对此做出反应，说明《人民日报》发表文章前存在信息泄漏问题，或者是有些人故意发表抨击腾讯的文章，企图误导大众从而获得不正当利益。因此，除了《人民日报》官方应该针对信息泄漏做出应对，投资者自己更应该擦亮双眼，分辨自己获得信息的可信度。
【参考文献】
【1】饶育蕾， 王攀. 媒体关注度对新股表现的影响——来自中国股票市场的证据[J]. 财务与金融， 2010， 2010（3）：1-7.
【2】饶育蕾， 彭叠峰， 成大超. 媒体注意力会引起股票的异常收益吗？——来自中国股票市场的经验证据[J]. 系统工程理论与实践， 2010， 30（2）：287-297.
【3】邹聪. “八项规定”对白酒行业股價的影响分析[D].电子科技大学，2015.
[4]杨娟. 互联网财经新闻对股票影响的实证分析[D].西南财经大学，2012.
【5】李晓莉. 成品油调价对石油上市公司市场价值影响的实证分析[D].山东大学，2010.
【6】吴冉劼， 罗莹. 试析“刘翔退赛”对广告赞助商股价的影响——基于事件研究法的分析[J]. 企业技术开发：学术版， 2009， 28（2）：94-95.
【关键词】：《人民日报》社论 腾讯控股 王者荣耀 事件研究法 异常收益
一、引言
财经新闻经常涉及到上市公司的财务报告、经营状况、股价走势、战略决策等等，这些资讯可以为投资者掌握投资时机和市场研究人员分析市场走势提供帮助信息。并且有研究表明，投资者在金融市场上的需求大都不是对资产本身的需求，而是对有关资产信息的需求，投资者的收益的主要来源是相关资产信息的回报。所以一篇财经新闻的发布，毋庸置疑会改变一些股民的決策从而对股票市场产生一定的影响。那么，非财经类的新闻是否会对股票市场产生一定影响呢？这种影响能有多大呢？
2017年7月《人民日报》连发两篇文章炮轰腾讯的一款爆款游戏，以王者之姿态，大声呵斥道，“只有耻辱没有荣耀！”说这款游戏不断释放负能量，是“电子鸦片”，并提出要禁止18岁以下的孩子进入。这两篇文章发布后迅速引起了网民激烈的评论。文章发布后，受此影响，香港恒生指数跌近2%，腾讯控股最大跌超5%，市值缩水1000亿。一字值亿金，不得不为之拜服！这次事件是否说明非财经负面新闻也同样会对股票市场造成冲击？这种冲击会持续多久？我将收集这次事件前后的股票数据，并通过事件研究法进一步进行实证分析，探索《人民日报》文章发布前后是否会对公司股票收益产生影响，这种影响会持续多久。本文希望通过研究得到有意义的结论，为管理层和投资者提供一些决策建议。
二、文献回顾
国外学者对股票与新闻关系的研究起步较早，从二十世纪年代起，有关新闻媒体对资产交易价格影响的研究文献就开始大量涌现。1971年，Niederhoffer收集了1950年至1966年发表在《纽约时报》上的四百多篇重大新闻，使用统计的方法对新闻发布后的市场指数的涨跌幅情况进行研究。股票市场在新闻发布的当天反应最为强烈，并且第二天市场指数的变化趋势往往依赖于第一天市场指数的变化。2001年，Huberman和Regev做了一个案例研究：《纽约时报》在某个周日刊登了一则这样的新闻“一家名为ENMD的生物制药公司研制出能够治疗癌症的药物”。新闻发布后，周一该公司的股票价格由上周12.06美元的收盘价高开到85美元的开盘价，当天收盘价为51.81美元，涨幅超过330%。并且其他医药公司也因为这则新闻的影响，使得股价上涨。这个案例有力地证明了媒体的报道会影响股票价格。
通过对国外文献的综述，我们可以看出国外学者热衷于研究新闻与股票的关系，虽然在早期由于技术的限制对新闻的处理比较粗糖，但是随着时代的发展，文本挖掘技术开始兴起，并深受学者们的欢迎，在新闻对股票影响的研究中用得比较广泛。
在国内学界，关于探索互联网财经新闻与股票市场关系的研究比较少。2007年，杨继东通过综述媒体影响资产价格的文献，从理论上分析媒体是如何影响投资者的行为，继而影响资产价格的。该研究表明媒体通过吸引有限理性投资者的注意力，影响他们的情绪，进而投资者的参与程度、投资类型选择和对收益的预期等因素会影响资产价格。杨继东的研究仅仅是通过梳理文献，从理论的层面上来分析媒体影响股票价格的机制，但并没有进一步通过实验来证明理论分析的合理性。2009年，赵伟和梁循以互联网金融信息的条数代表互联网金融信息流的强度，来研究互联网金融信息量与股票收益率波动的关系，研究结果表明股票收益率的波动随着金融信息量的增加而增大，也就是说股票收益率受到金融信息量的显著影响。2010年，饶育蕾和王攀在百度上搜索了多只新股的相关新闻，以每只股票的新闻数量表示媒体的关注度，以累计异常收益率和发行价格为被解释变量，媒体关注度为解释变量，并加入多个控制变量，分别进行回归分析。实验结果表明：媒体关注度对新股会产生短期的正向影响和长期的负向影响;另外发现媒体关注度对股票发行价格有积极的影响在此基础上，同一年，饶育蕾和彭叠峰等又釆用了类似的研究方法研究媒体关注度是否会影响股票的月度收益，发现媒体关注度与股票收益率存在负向的影响关系。这三篇文献对新闻的处理方式与国外早期的研究相似，主要是使用新闻的数量来度量新闻，完全没有考虑新闻的内容。
通过对国内文献的综述可以看出：国内学者对新闻与股票关系的研究起步较晚，但是有逐渐兴起的趋势;目前，国内学者在研究新闻与股票关系时，釆用的是国外早期的研究方式，以新闻标题和新闻数量来表示新闻内容，完全没有涉及到新闻内容的深度挖掘;几乎没有学者结合金融研究方法来研究新闻文本内容与股票收益价格的关系。
在借鉴以往关于新闻对股票影响的研究成果的同时，本文将从研究角度和研究方法两方面分别做出一定的创新，希望这些创新能够对今后该课题的研究做出有益的探索。前人在新闻与股票关系的研究中，往往忽略了非财经类新闻内容自身的特点，将新闻一概而论，使得研究结论过于笼统和片面，缺乏现实指导意义，本文正好可以弥补这个缺陷。并且在国内，鲜有学者研究新闻内容与股票收益的关系，因此本文也在一定程度上弥补了相关研究的缺憾。
三、研究设计
（一）事件研究法
事件研究法是一种常用的金融研究方法，主要是通过对金融数据资料的分析来研究特定经济事件是否会对公司价值产生影响。二十世纪六十年末代，Fama，Fisher，Jensen和Roll首次提出了事件研究法的基本理论。之后事件研究法被广泛应用于金融和经济研究领域。事件研究法以“有效市场假说”为理论基础。“有效市场假说”认为，如果市场是有效的，那么某个事件对证券市场的影响就会立马反应到股票价格中，于是就可以通过观察短期内股票收益率的变动来验证某个事件的经济效应。因此应用事件研究法有一个重要前提条件，即资本市场必须是有效的。关于我国资本市场是否有效，国内学者有过很多研究，我国学者吴元友使用游程检验和自相关检验法来测定我国证券市场的有效性，发现中国证券市场在年以前是非有效市场，在年以后中国证券市场已经趋于弱式有效总的来看，国内学者的研究结论普遍都支持年之后我国股票市场是弱势有效的，所以目前我国证券市场满足事件研究法的前提条件。 本文使用事件研究法，通过比较新闻发布前的股票预期收益率与新闻发布后的股票实际收益率，计算异常收益率，通过分析异常收益率来研究新闻发布是否对股票收益率产生影响。运用事件研究法有如下几个步骤：设定事件窗和估计窗、计算预期正常收益率、计算异常收益率等、显著性检验。下面将详细地介绍事件研究法的各个研究步骤。
（二）事件窗和估计窗
用事件研究法进行分析，首先需要定义事件窗和估计窗。一般把事件发生曰定为第0天。事件窗是以事件日为中心，选定一个时间窗。事件估计窗是指不包含事件窗的时间段，也可以称为“干净期”。 事件研究法的事件窗和估计窗见图。
其中t=0是事件发生日，[T1，T2]表示估计窗，[T2+1，T3]表示事件窗。估计窗的作用是利用估计期的历史股票数据建立一个股票收益率的预测模型，该模型用来预测事件窗内公司股票的预期正常收益率。事件窗的作用是使用事件窗的股票實际收益率减去预期正常收益率来得到异常收益率，然后通过异常收益率来检测特定事件发生时对股票价格的冲击情况。一般而言，估计窗和事件窗的长度设定没有客观的标准，但是估计窗太短可能降低模型的预测能力;估计窗太长有可能数据的性质已经发生变化，导致模拟的预测模型不稳定。而对事件窗而言，事件窗越长越可能全面的反应事件对股价的影响情况，但是也可能导致实验结论受到其他非实验因素的影响。
（三）预期正常收益率旳估计模型
预期正常收益率是假设如果事件没有发生，该公司股票在某一天可以获得的收益率。一般而言，有如下四种计算预期正常收益率的经典方法：
1.市场模型
该模型是建立在资本资产定价模型（CAPM）的基础上。此方法是基于估计窗的样本数据，以个股收益率为被解释变量，市场指数收益率为解释变量，逐日进行回归，得到一个关于个股收益率和市场指数收益率的回归方程。然后将事件窗内每日的市场指数收益率带入回归方程，就可以计算出事件窗内每日的预期正常收益率。由于市场模型综合考虑了市场平均收益和风险因素，因此得到了广泛的应用。本文在实证研究中也是选用市场模型来计算预期正常收益。
2.均值调整收益模型
该模型将公司股票在事件估计窗[T1，T2]内的日平均收益率作为该家公司在事件窗内股票的预期正常收益率。
3.不变收益模型
该模型首先用Vi表示在事件估计窗[T1，T2]内个股收益率与市场指数收益率之差的均值，然后，假定Vi在事件窗内仍然稳定不变。
4.市场调整模型
相比前三种计算预期正常收益率的模型，市场调整模型是最简单的一种方法。该模型不需要设定估计窗，而是 直接将当天市场指数的收益率作为每家公司在这一天的预期收益率。
（四）异常收益率的估算异
1.常收益率（AR）
异常收益率又称为超额收益率，即每只股票的实际收益率减去预期正常收益率后的差额。
2.平均异常收益率（AAR）
由于《人民日报》两篇文章发布的间隔很短，因此本文采用的实证研究可以看作一个事件对一个公司造成干扰，无法计算出AAR。
3.累计异常收益率（CAR）
通过计算出的异常收益率即可以计算出该样本事件在设定的事件窗内的累积异常收益率。
4.平均异常收益率（CAAR）
由于没有平均累计收益率，因此无法得出平均异常收益率。
（五）显著性检验
事件研究法主要用来研究特定事件是否会对股价产生冲击，所以仅仅研究单个股票是无法做出准确结论的，还需要检验所有样本的平均异常收益率（AAR）或者平均累计异常收益率（CAAR）是否显著不等于零。由于本文中的研究只有一个事件、一个公司，所以在显著性检验中，我将事件发生期间14天的平均值进行异常收益率（AR）的检验。
1.提出假设
零假设（H0）：ARt=0或CAR（t1，t2）=0，也就是说总体均值显著为0。说明事件对股票收益没有显著的影响，公司股票收益的变动是随机的。
备择假设（H1）：ARt≠0或CAR（t1，t2）≠0，也就是说总体均值与检验值之间存在显著性差异。说明股票收益的变动不是由随机因素产生的，而是受到了事件的显著影响。
2.计算检验统计量
为验证该负向影响是否显著，本研究对事件发生期间的14个AR进行了单样本t检验即样本均值与0的假设检验。
值得一提的是：检验是基于检验样本服从正态分布的假设条件之上的。对本文而言，对本次研究进行检验的前提条件是异常收益率（AR）和累计异常收益率（CAR）样本服从正态分布。但Dyckman，Philbrick和Stephan与Brown和Warner都认为，在事件研究法中收益率的分布非正态对实验结果并没有影响。因此本文并没有检验样本是否服从正态分布。
3.设定显著性水平
选定一个显著性水平，通常为α<0.05或者α=0.1，对所得到的统计量进行显著性检验，当检验结果T值大于临界值时，即P值小于α，则拒绝原假设，说明事件对股票收益有显著性影响。否则不能拒绝原假设，要接受原假设，即事件对股票收益没有显著性影响。
四、实证结果与分析
（一）股票数据
本文所使用的股票交易数据来源于同花顺软件的导出数据功能。同花顺软件是国内行情速度最快，功能最强大，资讯最丰富，操作手感最好的免费股票证券分析自动交易软件，由国内最大证券交易方案供应商----核新软件精心打造的最专业，最受欢迎的股票证券行情资讯平台。数据真实可靠。研究中选取了腾讯控股（00700）2017年2月3日至2017年7月17日的数据。市场指数选择的是恒生指数（HSI）。 （二）新闻样本
本文的新闻来源为人民网（http：//www.people.com.cn/）。人民网，创办于1997年1月1日，是世界十大报纸之一《人民日报》建设的以新闻为主的大型网上信息交互平台，也是国际互联网上最大的综合性网络媒体之一。作为国家重点新闻网站的排头兵，人民网坚持“权威、实力，源自人民”的理念，以“权威性、大众化、公信力”为宗旨，以“多语种、全媒体、全球化、全覆盖”为目标，以“报道全球、传播中国”为己任。因此本文采用人民网的新闻源保证了新闻充分的可信度。而且，由于本次研究所使用的新闻发表在《人民日报》上，人民网作为《人民日报》建设的平台，从中获得的样本是最及时、最完整的。
由于本次研究的新闻事件是在相邻两天被多次重复报道，所以本次研究选择的是距离事件真实发生日期最近的新闻。即文章《是娱乐大众还是“陷害人生”》，文章提出作为游戏，《王者荣耀》是成功的，而面向社会，它却不断在释放负能量。文章多次把这个腾讯旗下的游戏形容成“魔鬼”。
（三）数据处理
1.数据匹配
将股票日交易数据与对应的大盘指数日收益率按时间匹配起来。
2.定义事件窗和估计窗
本文将发布的新闻定义为一个事件，即“新闻事件”。新闻事件日定义为第0日。为了考察这次新闻是否于媒体公幵之前就已经对市场产生影响，新闻的影响是否持续进行下去，选定估计期为[-100，-11]，即新闻发布前100个交易日至新闻发布前11个交易日，共90个交易日，时间为从2017年2月3日到2017年6月16日;选定事件期为[-10， 10]共21个交易日，即新闻发布前10个交易日至新闻发生后10个交易日，共20个交易日，时间为从2017年6月19日到2017年7月17日，采用市场模型估计期望收益率E（Rit）、异常收益率（ARt）、累积异常收益率（CARt）。
3.事件研究法的计算过程
由于市场模型综合考虑了市场平均收益和风险因素，因此本文选择市场模型来估计预期正常收益率。首先利用估计窗的个股日收益率估算出新闻事件对应的市场模型;接着将事件窗内每日的市场指数收益率数据代入市场模型，计算出事件窗内每日的预期正常收益率;然后用每日的实际收益率减去预期正常收益率得到事件窗内每日的异常收益率（ARt）;最后计算出累计异常收益率（CARt）。
4.显著性检验
构造统计量，运用统计软件对对【-3，10】期间的14个AR进行了单样本t检验即样本均值与0的假设检验，通过分析总结出研究结论。
（四）实证分析
基于事件研究法的人民日报文章在发布前后对上市公司股票收益的影响。
1.计算收益率
Rt=（Pt-Pt-1）/Pt-1 （1）
Rmt=（It-It-1）/It-1 （2）
其中Pt为腾讯公司公司第t天的股票收盘价，Pt-1为第t-1天的收盘价，Rt为该公司第t天的股票收益率;Imt为第t天的恒生指数，Imt-1为第t-1天的恒生指数，Rmt为恒生指数第t天的收益率。
（2）采用市场模型估计期望收益率
假定在并购事件发生前的一段时间，腾讯公司未受研究事件影响时，采用最小二乘法估计腾讯公司股价收益率与恒生指数收益率的关系：Rt=α+β*Rmt+ε，其中Rt为腾讯公司估计期日收益率，Rmt为恒生指数估计期日收益率。
经计算α和β分别为：α= 0.0016678，β=1.384244。且回归模型评价指数决定系数R2=0.4951，模型拟合效果检验F=86.30，P<0.001， 表明模型拟合效果较好。
依据估计期计算的二者回归系数，在事件期依据恒生指数收益率估计腾讯公司的日期望收益率：
E（Rt）=α+β*Rmt （3）
（3）计算超额收益率
超额收益率为实际收益率减去期望收益率：
ARt=Rt-E（Rt） （4）
计算累积超额收益率：
CARt=（5）
结果如表1所示：
结合表1和图3可见，在整个事件期内，腾讯公司超额收益率ARt在±2.5%见波动，在事件发生前有6个交易日ARt 为正值，4个交易日为负值，且负值出现在事件发生前的邻近3个交易日内，而在事假发生当天，AR回升至微小正值，在事件发生后的第一个交易日出现了最小值，为-2.1762%。在事件发生后的10个交易日内仅两个交易日内AR为微小正值，其余8个交易日内均为微小负值。
从累積超额收益率看，从事件发生前10个交易日开始，累积至事件发生当天的10个时间窗内，CAR[-10，t]均为正值，且在事件发生前第4个交易日内出现了最大峰值，达3.2135%，而之后呈较大幅度下降。累积至事件发生后第1个交易日，CAR转为负值，至事件发生后第2个交易日后，CAR下降幅度有所减缓。
结合以上分析，本研究认为，该评论对腾讯公司股价收益率的影响，主要从事件发生前第3个交易日开始，推测可能正是评论前，已经有消息提前纰漏。从表1和趋势图分析，该评论给腾讯公司股价收益率带来了负的超额收益率和累积超额收益率，为验证该负向影响是否显著，本研究对[-3，10]期间的14个AR进行了单样本t检验即样本均值与0的假设检验。结果如表2所示。
由表2可见，[-3，10]期间日平均超额收益率为-0.4724%，经t检验得到的t=-2.489，p=0.027，按照α=0.05双侧检验水准，认为期间超额收益率的总体均值显著小于0，认为研究事件从事件发生前第3个交易日开始给腾讯公司股价收益率带来了有统计学意义的负的影响。
五、简短的结论 本文用事件研究法实证分析了非财经类新闻，即《人民日报》文章对腾讯股票收益的影响。实证结果表明，《人民日报》社论给腾讯公司股价收益率带来了负的超额收益率和累积超额收益率。人民日报》社论对腾讯公司股价收益率的影响，主要从事件发生前第3个交易日开始，推测可能正是评论前，已经有消息提前纰漏。投资者在新闻发布前不易获知公司盈利能力的内幕情况，或者是即使提前知晓，但不能确认消息的真假，因此在新闻发布没有强烈的反应，直到新闻发布当天，投资者确认了信息，对公司的盈利情况产生了共同的认知，才引起市场股价强烈波动。因此在事件宣告当天买入股票的投资者能够获得很大的超额收益。
鉴于此，重要媒体关于上市公司重要信息的发布应格外谨慎。《人民日报》社论发布后，腾讯股价暴跌，且由实证分析结果可知，投资者普遍都盲目地认为抨击上市公司的新闻是一种负面信息，哪怕这些新闻不是财经类新闻。但这其实是一种不理智的行为，投资者应该更多的考虑公司的综合素质，进行理性的投资，而不是盲目跟风。腾讯股价在事件发生几天后迅速回升也印证了上述观点。对于《人民日报》方面，文章审核者更应该提高警惕，严格筛选发表的文章，一定要对阅读者负责，不能让误导大众的文章出现而引起股市的动荡。
《人民日报》社论发布之前，腾讯股价就已经对此做出反应，说明《人民日报》发表文章前存在信息泄漏问题，或者是有些人故意发表抨击腾讯的文章，企图误导大众从而获得不正当利益。因此，除了《人民日报》官方应该针对信息泄漏做出应对，投资者自己更应该擦亮双眼，分辨自己获得信息的可信度。
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