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【摘要】黑天鹅事件指发生概率极小，冲击极大的事件。本文基于FF三因子模型和CAR模型的事件研究法，探究了A股市场上自1997年来的黑天鹅事件的当期市场反应，以及黑天鹅事件后个股的超额收益。研究结果表明，市场对黑天鹅事件存在过度反应，黑天鹅事件个股在市场过度反应后短期内会产生显著超额收益。但这种超额收益有逐年减少的趋势，表明市场的有效性在逐步提高。
【关键词】黑天鹅事件 过度反应 FF三因子模型
一、引言
所谓“黑天鹅”，是指极不可能发生，实际上却又发生的事件。黑天鹅事件往往具有三要素（纳西姆·尼可拉斯·塔雷伯，2008）：稀少性，极度冲击、事后寻因。金融市场上，黑天鹅事件的往往孕育在尾部风险中，这些风险爆发的概率极小，加之小概率事件发生的概率往往被低估（史智才等，2012），使得这类事件一旦发生，便会对市场造成剧烈的冲击，并对投资者的收益率造成巨大影响（Estrada J.， 2008）。例如2011年双汇发展的“瘦肉精”事件、华兰生物的“失血门”事件、重庆啤酒的“疫苗门”事件等，这些事件的发生不仅使个人投资者蒙受高额损失，就连专业的机构投资者在黑天鹅事件面前也无所适从，从而损失惨重，抑或错失难得的投资机会。
那么，究竟金融市场中黑天鹅事件的影响有多大，投资者对黑天鹅事件的反应有什么特征，面对黑天鹅事件投资者的反应合理吗？发生黑天鹅事件的个股日后的表现怎么样呢？本文选取中国A股市场中自96年实施每日涨跌幅限制以来，历年发生的个股黑天鹅事件作为研究对象进行实证分析。着重探究了黑天鹅事件个股的当期表现，投资者对黑天鹅事件的短期反应，以及黑天鹅事件个股事件发生后不同时期的表现。在此基础上，本文进一步探究了市场对历年黑天鹅事件的反应程度，以此来说明市场有效程度的变化。
二、研究对象的选取与特征
（一）研究对象的选取范围与标准
1.选取范围
1997年1月至2011年12月，沪深A股所有非ST、非*ST股票。数据为考虑现金红利再投资的日个股回报率，市值因子（SMB），账面市值比因子（HML），数据范围从1995-01-01至2012-03-30。其中，现金红利再投资的日个股回报率数据来源为CSMAR数据库；市值因子和账面市值比因子数据来自于锐思（RESSET）数据库。数据处理软件为MATLAB。
2.研究对象选取条件
对于在A股市场黑天鹅事件的认定我们给出以下两条可量化的必要条件：条件①连续3个交易日每日红利再投资的回报率小于-9%，条件②同期没有其他满足条件①的事件发生。条件①保证了样本事件具有巨大的负面冲击，条件②保证了事件的发生为个体风险引起的小概率事件，而非市场的系统风险导致。同时满足条件①、条件②的事件认定为一个黑天鹅事件。符合条件的黑天鹅事件共有132个。
为了保证研究对象的实际可操作性，我们附加以下两条必要条件：条件③触发条件一之前有超过120个交易日的数据，条件④触发条件一之后有超过60个交易日的数据。条件③、④保证了用FF三因子模型对个股收益率进行回归与预测时，有足够的数据量。这样在原有132个事件个股的基础上，又剔除了不满足条件③、④的11个事件。显然不满足条件③④的事件占极少数，不影响主要结论。本文最终选取一共121个事件作为研究对象。
三、实证方法与模型
（一）方法描述
1. 具体思路
本文借鉴了事件研究法的思路，但没有完全遵照事件研究法的步骤。原因有二：其一，事件研究法中对定价模型的回归和预期收益的估计都采用日数据，由于定价模型如CAPM内含的假设，这样回归的模型往往拟合优度不高，对收益率的解释能力有限，故其算出的预期收益率也偏误较大；其二，本文着重研究事件发生后市场当期反应和事件个股的后期表现，而非单纯的事件对当期收益率的影响，故在窗口期的选定上没有遵照一般的模式。
本文采用了1993年美国学者Fama和French在CAPM模型的基础上，明确提出的三因子模型（简称FF三因子模型）。它是在CAPM单因子模型基础上引入了公司规模（SIZE），公司账面值与市值比（BE/ME）。两位学者在后续的研究中对三因子模型的适用性问题进行了深入的探索，三因子模型也得到了多个国家实证研究的支持。针对三因子模型在我国股市的适用性问题，学界也有相应的实证研究（吴强等，2011）。
具体思路为：首先，利用FF三因子模型建立个股预期收益与大盘指数，市场因子，账面市值比的预测模型；再用事件发生前120个交易日的个股数据对事件个股的FF三因子模型进行参数估计；接着，利用三因子模型预测事件发生后事件个股的预期收益率；然后，通过CAR模型算出各个不同时间下的平均超额收益率；最后，构建统计量检验不同时间下的CAR是否显著，并从时间序列数据的角度说明其变化趋势。
2. 数据调整
对拟合优度的问题，本文采用FF三因子模型对单支股票的未来收益进行预期，并改变模型中各变量的计数频率来调整模型的拟合优度。延长变量对应时段可较好的消除单日变量的部分不规则变动，如把日数据转换成相应的月数据，使回归的FF三因子模型的拟合优度往往较为理想。本文具体调整方式为把各变量的计数频率从1日调整到10日。
3.窗口期选择
对于窗口期的选择，我们把事件发生后30个交易日内的股价收盘价最低的日期，作为计算超额收益的起点，以此探究在市场经过强烈的当期反应后，事件个股后期的表现。由于股市上的黑天鹅事件具有不同的严重程度和持续效应，且个股对黑天鹅事件反映的程度和反映的时间各不相同，很难给出比较统一且精准的超额收益的计算起点。因此我们将黑天鹅事件的持续影响限制在30个交易日内，避免因过长计量时间而纳入后续与之无关的影响股价的事件。选择30个交易日内股价收盘价最低的日期保证了在持续影响期内股价对黑天鹅事件的充分表现。
注：此表只包含了从各年事件个股中随机选取的10支股票。全部事件个股的回归结果见录。显著性水平一致为5%，估计的参数、可决系数R2和F统计量保留四位小数，编程工具为MATLAB。 由121个样本个股数据回归得到的121个回归方程中，有5个方程的p值大于0.05，其余116个方程在给定5%显著性水平下，都通过了显著性检验。因此用回归出的方程，去计算事件个股的预期收益率，进而计算事件个股的超额收益率是可靠的。
（二）历年不同时间的CAR
同时，结合，的数据表明，黑天鹅事件个股的超额收益往往集中在过度反应后的10个交易日内。当超过10个交易日后，累计超额收益率为负的概率增加，如为负的概率为46.7%，为负的概率为60%。
五、结论
本文选取中国A股市场中自96年实施每日涨跌幅限制以来，历年发生的个股黑天鹅事件作为研究对象进行实证分析。主要结论为：股票市场当期对黑天鹅事件存在过度反应，并且会在短期内对这种过度反应进行调整；其次，黑天鹅事件个股能在市场剧烈反应后能产生超额收益，超额收益在短期内最明显；最后，从时间序列上看，股票市场对黑天鹅事件的过度反应程度在降低，市场有效性逐步在提高。
参考文献
[1] 纳西姆·尼可拉斯·塔雷伯. 黑天鹅效应[M]. 大块文化出版社. 2008.
[2] 史智才， 肖诗顺. 基于小概率事件的方法论[J]. 统计与决策. 2012（1）：89-91.
[3] 沈中华， 李建然. 事件研究法[M]. 华泰出版社. 2000.
[4] 吴强. FF三因子模型在上海A股市场实证分析[J]. 金融经济. 2011（12）：100-101.
[5] 梁莱歆等.现代财务会计理论[M]. 清华大学出版社. 2006.
[6] De Bondt and Thaler. Does the Stock Market Overreact？[J]. The Journal of Finance. 1985（3）：793-805.
[7] Estrada J.Black Swans in Emerging Markets[J]. The journal of investing. 2008（2）.
[8] Fama and French.The Cross-Section of Expected Stock Returns [J]. Journal of Finance. 1992（2）：427-465.
[9] Fama and French. Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies[J]，”Journal of Finance. 1996（2）： 55-84.
作者简介：刘捷豪（1989-），男，四川绵阳人，经济学学士，本科在读，研究方向：公司金融，金融工程；黄佳计（1990-），男，重庆奉节人，经济学学士，本科在读，研究方向：证券投资。
（责任编辑：刘晶晶）
【关键词】黑天鹅事件 过度反应 FF三因子模型
一、引言
所谓“黑天鹅”，是指极不可能发生，实际上却又发生的事件。黑天鹅事件往往具有三要素（纳西姆·尼可拉斯·塔雷伯，2008）：稀少性，极度冲击、事后寻因。金融市场上，黑天鹅事件的往往孕育在尾部风险中，这些风险爆发的概率极小，加之小概率事件发生的概率往往被低估（史智才等，2012），使得这类事件一旦发生，便会对市场造成剧烈的冲击，并对投资者的收益率造成巨大影响（Estrada J.， 2008）。例如2011年双汇发展的“瘦肉精”事件、华兰生物的“失血门”事件、重庆啤酒的“疫苗门”事件等，这些事件的发生不仅使个人投资者蒙受高额损失，就连专业的机构投资者在黑天鹅事件面前也无所适从，从而损失惨重，抑或错失难得的投资机会。
那么，究竟金融市场中黑天鹅事件的影响有多大，投资者对黑天鹅事件的反应有什么特征，面对黑天鹅事件投资者的反应合理吗？发生黑天鹅事件的个股日后的表现怎么样呢？本文选取中国A股市场中自96年实施每日涨跌幅限制以来，历年发生的个股黑天鹅事件作为研究对象进行实证分析。着重探究了黑天鹅事件个股的当期表现，投资者对黑天鹅事件的短期反应，以及黑天鹅事件个股事件发生后不同时期的表现。在此基础上，本文进一步探究了市场对历年黑天鹅事件的反应程度，以此来说明市场有效程度的变化。
二、研究对象的选取与特征
（一）研究对象的选取范围与标准
1.选取范围
1997年1月至2011年12月，沪深A股所有非ST、非*ST股票。数据为考虑现金红利再投资的日个股回报率，市值因子（SMB），账面市值比因子（HML），数据范围从1995-01-01至2012-03-30。其中，现金红利再投资的日个股回报率数据来源为CSMAR数据库；市值因子和账面市值比因子数据来自于锐思（RESSET）数据库。数据处理软件为MATLAB。
2.研究对象选取条件
对于在A股市场黑天鹅事件的认定我们给出以下两条可量化的必要条件：条件①连续3个交易日每日红利再投资的回报率小于-9%，条件②同期没有其他满足条件①的事件发生。条件①保证了样本事件具有巨大的负面冲击，条件②保证了事件的发生为个体风险引起的小概率事件，而非市场的系统风险导致。同时满足条件①、条件②的事件认定为一个黑天鹅事件。符合条件的黑天鹅事件共有132个。
为了保证研究对象的实际可操作性，我们附加以下两条必要条件：条件③触发条件一之前有超过120个交易日的数据，条件④触发条件一之后有超过60个交易日的数据。条件③、④保证了用FF三因子模型对个股收益率进行回归与预测时，有足够的数据量。这样在原有132个事件个股的基础上，又剔除了不满足条件③、④的11个事件。显然不满足条件③④的事件占极少数，不影响主要结论。本文最终选取一共121个事件作为研究对象。
三、实证方法与模型
（一）方法描述
1. 具体思路
本文借鉴了事件研究法的思路，但没有完全遵照事件研究法的步骤。原因有二：其一，事件研究法中对定价模型的回归和预期收益的估计都采用日数据，由于定价模型如CAPM内含的假设，这样回归的模型往往拟合优度不高，对收益率的解释能力有限，故其算出的预期收益率也偏误较大；其二，本文着重研究事件发生后市场当期反应和事件个股的后期表现，而非单纯的事件对当期收益率的影响，故在窗口期的选定上没有遵照一般的模式。
本文采用了1993年美国学者Fama和French在CAPM模型的基础上，明确提出的三因子模型（简称FF三因子模型）。它是在CAPM单因子模型基础上引入了公司规模（SIZE），公司账面值与市值比（BE/ME）。两位学者在后续的研究中对三因子模型的适用性问题进行了深入的探索，三因子模型也得到了多个国家实证研究的支持。针对三因子模型在我国股市的适用性问题，学界也有相应的实证研究（吴强等，2011）。
具体思路为：首先，利用FF三因子模型建立个股预期收益与大盘指数，市场因子，账面市值比的预测模型；再用事件发生前120个交易日的个股数据对事件个股的FF三因子模型进行参数估计；接着，利用三因子模型预测事件发生后事件个股的预期收益率；然后，通过CAR模型算出各个不同时间下的平均超额收益率；最后，构建统计量检验不同时间下的CAR是否显著，并从时间序列数据的角度说明其变化趋势。
2. 数据调整
对拟合优度的问题，本文采用FF三因子模型对单支股票的未来收益进行预期，并改变模型中各变量的计数频率来调整模型的拟合优度。延长变量对应时段可较好的消除单日变量的部分不规则变动，如把日数据转换成相应的月数据，使回归的FF三因子模型的拟合优度往往较为理想。本文具体调整方式为把各变量的计数频率从1日调整到10日。
3.窗口期选择
对于窗口期的选择，我们把事件发生后30个交易日内的股价收盘价最低的日期，作为计算超额收益的起点，以此探究在市场经过强烈的当期反应后，事件个股后期的表现。由于股市上的黑天鹅事件具有不同的严重程度和持续效应，且个股对黑天鹅事件反映的程度和反映的时间各不相同，很难给出比较统一且精准的超额收益的计算起点。因此我们将黑天鹅事件的持续影响限制在30个交易日内，避免因过长计量时间而纳入后续与之无关的影响股价的事件。选择30个交易日内股价收盘价最低的日期保证了在持续影响期内股价对黑天鹅事件的充分表现。
注：此表只包含了从各年事件个股中随机选取的10支股票。全部事件个股的回归结果见录。显著性水平一致为5%，估计的参数、可决系数R2和F统计量保留四位小数，编程工具为MATLAB。 由121个样本个股数据回归得到的121个回归方程中，有5个方程的p值大于0.05，其余116个方程在给定5%显著性水平下，都通过了显著性检验。因此用回归出的方程，去计算事件个股的预期收益率，进而计算事件个股的超额收益率是可靠的。
（二）历年不同时间的CAR
同时，结合，的数据表明，黑天鹅事件个股的超额收益往往集中在过度反应后的10个交易日内。当超过10个交易日后，累计超额收益率为负的概率增加，如为负的概率为46.7%，为负的概率为60%。
五、结论
本文选取中国A股市场中自96年实施每日涨跌幅限制以来，历年发生的个股黑天鹅事件作为研究对象进行实证分析。主要结论为：股票市场当期对黑天鹅事件存在过度反应，并且会在短期内对这种过度反应进行调整；其次，黑天鹅事件个股能在市场剧烈反应后能产生超额收益，超额收益在短期内最明显；最后，从时间序列上看，股票市场对黑天鹅事件的过度反应程度在降低，市场有效性逐步在提高。
参考文献
[1] 纳西姆·尼可拉斯·塔雷伯. 黑天鹅效应[M]. 大块文化出版社. 2008.
[2] 史智才， 肖诗顺. 基于小概率事件的方法论[J]. 统计与决策. 2012（1）：89-91.
[3] 沈中华， 李建然. 事件研究法[M]. 华泰出版社. 2000.
[4] 吴强. FF三因子模型在上海A股市场实证分析[J]. 金融经济. 2011（12）：100-101.
[5] 梁莱歆等.现代财务会计理论[M]. 清华大学出版社. 2006.
[6] De Bondt and Thaler. Does the Stock Market Overreact？[J]. The Journal of Finance. 1985（3）：793-805.
[7] Estrada J.Black Swans in Emerging Markets[J]. The journal of investing. 2008（2）.
[8] Fama and French.The Cross-Section of Expected Stock Returns [J]. Journal of Finance. 1992（2）：427-465.
[9] Fama and French. Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies[J]，”Journal of Finance. 1996（2）： 55-84.
作者简介：刘捷豪（1989-），男，四川绵阳人，经济学学士，本科在读，研究方向：公司金融，金融工程；黄佳计（1990-），男，重庆奉节人，经济学学士，本科在读，研究方向：证券投资。
（责任编辑：刘晶晶）