第三講 事件研究法

第三講事件研究法致虛極，守靜篤。萬(wàn)物并作，吾以觀復(fù)。夫物蕓蕓，各復(fù)歸其根。歸根曰靜，是謂復(fù)命。復(fù)命曰常，知常曰明。不知常，妄作兇。知常容，容乃公，公乃王，王乃天，天乃道，道乃久，沒(méi)身不殆。

第一節(jié)市場(chǎng)反應(yīng)的測(cè)量

一、股票收益率

股票收益率——無(wú)償增資

令無(wú)償增資比率為k，則：

股票收益率——有償增資在有償增資的情況下，現(xiàn)有股東可以以低于市價(jià)的價(jià)格買(mǎi)到股票，股票收益率應(yīng)調(diào)整為

其中，

m為有償增資比率，C為每股的支付金。

股票收益率——復(fù)合增資當(dāng)無(wú)償增資和有償增資同時(shí)存在時(shí)，股票收益率的計(jì)算公式為：其中，m為有償增資比率，k為無(wú)償增資比率。

股票收益率——一般形式日收益率和月收益率日收益率(dailyreturns):按t日的終價(jià)(closingprices)和t-1日的終價(jià)所計(jì)算的收益率。月收益率（monthlyreturns）：按t月的終價(jià)(closingprices)和t-1月的終價(jià)所計(jì)算的收益率。月收益率與日收益率的關(guān)系：其中，為月收益率，為日收益率。ｋ一般取２５，因?yàn)橐粋€(gè)月通常為２５個(gè)工作日。二、股票收益率的正態(tài)分布理論

定理1（中心極限值定理）如果符合iid（independently，identicallydistributed）假設(shè)，當(dāng)n充分大時(shí)，則根據(jù)這一定理，可以直接推出：

股票收益率的正態(tài)分布理論定理2（Taylorexpansion）如果r在0附近，則所以，股票收益率的正態(tài)性檢證

Fama（1965）：日收益率不符合正態(tài)分布，但月收益率符合。Blume等（1968）和Officer（1971）：股票組合的月收益率比單一股票的月收益率更符合正態(tài)分布；二次世界大戰(zhàn)以后的股票收益率比二次世界大戰(zhàn)以前更符合正態(tài)分布。三、異常股票收益率

Sharpe的CAPM模型:市場(chǎng)模型：異常股票收益率由于月收益率符合正態(tài)分布，因此，異常股票收益率（或按統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)，稱殘差）必然也符合正態(tài)分布。

會(huì)計(jì)信息有用性的假設(shè)

累積異常股票收益率

異常股票收益率的其他計(jì)算方法

替代方法1：

替代方法2：異常股票收益與非預(yù)期會(huì)計(jì)收益

收益信息中引起股票價(jià)格變動(dòng)的是非預(yù)期會(huì)計(jì)收益，它導(dǎo)致的股價(jià)變動(dòng)所帶來(lái)的收益變化就是異常股票收益。

非預(yù)期會(huì)計(jì)收益=實(shí)際會(huì)計(jì)收益-預(yù)期會(huì)計(jì)收益

預(yù)期會(huì)計(jì)收益的估計(jì)方法：（1）Box-Jenkins的時(shí)序列模型；（2）統(tǒng)計(jì)模型；（3）證券分析家預(yù)測(cè)；（4）企業(yè)經(jīng)營(yíng)者預(yù)測(cè)。

第二節(jié)事件研究（eventstudy）

所謂事件研究，是將“與企業(yè)有關(guān)的信息（如會(huì)計(jì)信息）到達(dá)股票市場(chǎng)”當(dāng)成一個(gè)事件，來(lái)考察該事件對(duì)股票市場(chǎng)的影響。

主要作用：研究會(huì)計(jì)信息的有用性以及資本市場(chǎng)的效率性。一、短期事件研究的基本步驟步驟1：選取樣本。在上市公司中選取發(fā)生同樣事件的性質(zhì)相近，資料齊全的公司。步驟2：對(duì)每一個(gè)樣本公司按如下方法計(jì)算累積異常收益率。（1）確定檢驗(yàn)區(qū)間（testperiodorwindow）和推定區(qū)間（estimationperiod）。所謂檢證區(qū)間，是指檢驗(yàn)事件是否對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響的區(qū)間，比如，確定為事件發(fā)生前后的各6個(gè)月，即，t=-6至t=6。一般地，令t=-n至t=n。所謂推定區(qū)間，是指按市場(chǎng)模型進(jìn)行回歸分析用于推定和的區(qū)間，比如確定為檢證區(qū)間前的60個(gè)月，即t=-66至t=-6。（2）市場(chǎng)模型系數(shù)的推定。在市場(chǎng)模型推定區(qū)間，以企業(yè)的月股票收益率為因變量，同期的股價(jià)指數(shù)收益率為自變量，利用計(jì)算機(jī)，進(jìn)行回歸分析，確定市場(chǎng)模型系數(shù)。（3）檢證區(qū)間異常收益率的計(jì)算。

短期事件研究的基本步驟步驟3：對(duì)分別對(duì)t=-n，t=-（n-1），……，t=-1，t=1，t=2，……，t=n每一個(gè)區(qū)間計(jì)算全體樣本企業(yè)（N個(gè)）在檢證區(qū)間的平均異常收益率（所有樣本企業(yè)的檢證區(qū)間起始時(shí)間可以不一致，但長(zhǎng)度必須相同，以便進(jìn)行平均）：。步驟4：計(jì)算平均異常收益率在檢證區(qū)間的累積異常收益率。步驟6:驗(yàn)證假設(shè)。通常是對(duì)累積平均異常股票收益率與事件（非預(yù)期會(huì)計(jì)收益率）的相關(guān)性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),或?qū)磿r(shí)間順序作圖，對(duì)假設(shè)給予直觀的解釋。短期事件研究的基本步驟二、長(zhǎng)期事件研究

（long-horizoneventstudies）

長(zhǎng)期事件研究假設(shè)市場(chǎng)對(duì)于新到達(dá)的信息存在反應(yīng)過(guò)度或反應(yīng)不足的現(xiàn)象，由于市場(chǎng)中持續(xù)的不合理行為和市場(chǎng)摩擦，市場(chǎng)需要很長(zhǎng)時(shí)間對(duì)信息的錯(cuò)誤評(píng)價(jià)進(jìn)行糾正。

首次公開(kāi)發(fā)行（initialpublicofferings），適時(shí)發(fā)行（seasonedissues），財(cái)務(wù)分析師的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，可引起長(zhǎng)達(dá)幾年的較大異常股票收益。這些研究成果對(duì)資本市場(chǎng)的有效性提出挑戰(zhàn)。長(zhǎng)期事件研究存在的問(wèn)題：第一，風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)問(wèn)題：檢驗(yàn)期間長(zhǎng)可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)錯(cuò)誤。第二，樣本問(wèn)題:(1)樣本生存問(wèn)題；（2）統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題：事件發(fā)生日歷時(shí)間的聚集，長(zhǎng)期股票收益的右偏斜性；（3）樣本非隨機(jī)生存性。第三，理論基礎(chǔ)問(wèn)題：（1）不存在可以確定股票收益的模型。（2）不存在區(qū)分市場(chǎng)反應(yīng)過(guò)度和反應(yīng)不足的理論依據(jù)。（3）無(wú)法解釋異常股票收益的產(chǎn)生時(shí)機(jī)。（4）無(wú)法解釋股票價(jià)格偏離內(nèi)在價(jià)值的原因。第三節(jié)Ball和Brown(1968)的研究

測(cè)量非預(yù)期會(huì)計(jì)收益的方法：1、預(yù)期變化：

非預(yù)期變化：2、將回歸模型1中的每股收益（EPS）換為凈利潤(rùn)。

3、Randomwalk模型.

非預(yù)期收益：Ball和Brown(1968)的研究Ball和Brown以復(fù)利基礎(chǔ)上的累計(jì)異常股票收益率（abnormalperformanceindex）來(lái)代替單利基礎(chǔ)上的異常股票收益率（CAR）:

其中，

為月別異常股票收益Ball和Brown(1968)的研究Ball和Brown將正的非預(yù)期會(huì)計(jì)收益作為市場(chǎng)的好消息（goodnews），負(fù)的非預(yù)期會(huì)計(jì)收益作為市場(chǎng)的壞消息（badnews），然后分別繪出對(duì)應(yīng)的平均API圖。

對(duì)于好消息，平均API大于1，對(duì)于壞消息，平均API小于1。好消息和壞消息對(duì)資本市場(chǎng)產(chǎn)生了不同的預(yù)期的影響，說(shuō)明會(huì)計(jì)信息影響了投資者的決策，會(huì)計(jì)信息是有用的。

對(duì)于回歸模型，可以拒絕b=0的假設(shè)，也說(shuō)明了會(huì)計(jì)收益信息的有用性。

month0annualreportannouncementdateAPIBall和Brown(1968)的研究從圖上還可以看到，股價(jià)反應(yīng)大部分都在收益發(fā)表前的12個(gè)月內(nèi)發(fā)生。根據(jù)Ball和Brown的推算，與非預(yù)期會(huì)計(jì)收益有關(guān)的異常收益的85-90%已經(jīng)在收益發(fā)表前發(fā)生。這主要是因?yàn)闀?huì)計(jì)信息在報(bào)表公示前已通過(guò)各種渠道泄露出去，如財(cái)務(wù)分析師的預(yù)測(cè)，分期財(cái)務(wù)報(bào)告，金融新聞等。

Ball和Brown(1968)的研究

檢驗(yàn)：計(jì)算統(tǒng)計(jì)量為810.6，由于其臨界值為3.84（顯著水平為5%），所以，可以拒絕沒(méi)有相關(guān)關(guān)系的零假設(shè)，即非預(yù)期會(huì)計(jì)收益和異常股票收益率之間具有顯著的相關(guān)關(guān)系。

樣本數(shù)異常股票收益率符號(hào)API≧1：（+）API<1：（-）非預(yù)期會(huì)計(jì)收益符號(hào)（+）1074157（—）399710Brown和Kennelly(1972)研究研究季度會(huì)計(jì)收益的有用性，采用的方法與Ball和Brown(1968)大同小異，得出的結(jié)論是季度會(huì)計(jì)收益仍會(huì)影響股票收益，為投資者決策提供了有用的信息。有所區(qū)別的是在收益公示月后，平均的累計(jì)異常收益率以更大斜率漂浮。

Beaver,Clarke,Wright(BCW:1979)Beaver,Clarke,Wright(BCW:1979)將研究的重點(diǎn)放在了對(duì)應(yīng)于非預(yù)期會(huì)計(jì)收益的大小所產(chǎn)生的異常股票收益的差異上。

他們發(fā)現(xiàn)，非預(yù)期會(huì)計(jì)收益越大，異常股票收益率也越大。Spearman的相關(guān)系數(shù)也是顯著有意義的。這說(shuō)明會(huì)計(jì)收益為資本市場(chǎng)提供了有用的會(huì)計(jì)信息。

Freeman（1987）每個(gè)企業(yè)所處的信息環(huán)境是不一樣的，有的企業(yè)經(jīng)常被媒體報(bào)道，被財(cái)務(wù)分析師追蹤，而有的企業(yè)幾乎無(wú)人問(wèn)津。由于企業(yè)規(guī)模越大，被關(guān)注的程度越高，信息泄露的可能性就越高。所以，企業(yè)規(guī)模越小，股票價(jià)格偏離價(jià)值的可能性就越大。

研究結(jié)果：大企業(yè)的股價(jià)從會(huì)計(jì)年度初就開(kāi)始對(duì)有關(guān)企業(yè)的信息作出反應(yīng)，但小企業(yè)對(duì)信息的反映卻很小。不過(guò)，臨近會(huì)計(jì)年度末時(shí)，小企業(yè)對(duì)信息的反映急劇增加。

小企業(yè)大企業(yè)會(huì)計(jì)期末月CAAR第四節(jié)Beaver（1968）的研究

公示效果（announcementeffect）研究

研究假設(shè)：Beaver（1968）的研究（1）利用市場(chǎng)模型計(jì)算每周的異常股票收益率。以收益公示周為基準(zhǔn)，前8周和后8周為檢證期間。（2）以市場(chǎng)模型的推定期間異常股票收益率的方差作為正常的股票收益率方差，與正常股票收益率方差相比，收益公示周前后異常股票收益率方差是否不同：

為收益公示t周的股票收益率方差。

N為市場(chǎng)模型的推定期間的周數(shù)。Beaver（1968）的研究（3）利用市場(chǎng)模型的估計(jì)期間資料估計(jì)各股票的正常交易量和異常交易量：

（4）估計(jì)公示公示前后兩周的異常交易量：

Beaver（1968）的研究主要結(jié)論：收益公示當(dāng)周的SQZR達(dá)到1.67，說(shuō)明股票收益率波動(dòng)比平時(shí)增加了67%。收益公示當(dāng)周交易量比平時(shí)增加了33%，都說(shuō)明了收益信息對(duì)資本市場(chǎng)產(chǎn)生了影響，它是投資者進(jìn)行決策的重要依據(jù)。

SQZR公布日Beaver研究的擴(kuò)張

1．May（1971）對(duì)季度會(huì)計(jì)收益的公示進(jìn)行了研究，得出的結(jié)論是季度會(huì)計(jì)收益公示時(shí)，股票收益率的方差增大。2．Morse（1981）考察了收益公示日前后股票收益率方差及交易量的變動(dòng)情況。檢驗(yàn)結(jié)果：在公示日的前一天，股價(jià)變動(dòng)和交易量變動(dòng)最大，其次是收益公示的當(dāng)日，公示日前的2-3天和公示日后的1-2天僅發(fā)現(xiàn)輕微的股價(jià)變動(dòng)和交易量變動(dòng)。解釋：收益公示日WallStreetJournal也同時(shí)公示，但該報(bào)刊收稿截止時(shí)間是在頭一天晚上，也就是說(shuō)，收益信息可能在頭一天就已經(jīng)泄露出去。當(dāng)然，消息僅局限于部分與該報(bào)刊有關(guān)系者，一般的投資者要等到收益正式公示時(shí)才能決定他們的決策。Beaver研究的擴(kuò)張3．Patell和Wolfson（1984）進(jìn)一步分析了收益公示時(shí)點(diǎn)前后資本市場(chǎng)的反映。結(jié)論：在收益公示的那個(gè)小時(shí)內(nèi)股價(jià)波動(dòng)最強(qiáng)烈，強(qiáng)烈的反映持續(xù)約2個(gè)小時(shí)，以后逐漸減弱，至次日即恢復(fù)正常。

4．Grant(1980)考察了大企業(yè)與小企業(yè)在收益信息公示時(shí)資本市場(chǎng)反映的差異。結(jié)論：相對(duì)于NYSE交易所，AMEX交易所中上市的企業(yè)相對(duì)規(guī)模較小，所以，會(huì)計(jì)信息在公示日前泄露較小。Grant的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AMEX交易所中上市企業(yè)的股票價(jià)格對(duì)收益信息的公示比NYSE交易所上市企業(yè)作出更大的反應(yīng)。Beaver研究的擴(kuò)張5.Atiase（1985）根據(jù)企業(yè)規(guī)模的大小研究了大企業(yè)與小企業(yè)對(duì)收益公示反應(yīng)的區(qū)別。檢驗(yàn)結(jié)果：大企業(yè)在收益公示周股票收益率方差僅增加4.2%，而小企業(yè)卻增加了115.9%。Beaver（1968）的研究中為了避免clusteringproblem而刪除了以12月31日為決算日的企業(yè)樣本，結(jié)果刪除了大部分的大企業(yè)，剩余的以小企業(yè)為主。因此，他的結(jié)果僅是對(duì)小企業(yè)的描述。

Beaver研究的擴(kuò)張6．McNichols和Manegold（1983）研究了中期報(bào)告對(duì)年收益的公示效果的影響。背景：美國(guó)自1962年開(kāi)始要求上市公示提供中期報(bào)告，但這之前，NYSE上市公司的90%都自動(dòng)提供了中期報(bào)告。檢驗(yàn)結(jié)果：自1962年前一直提供中期報(bào)告的企業(yè)，在1962年前后年收益公示時(shí)的股票收益率的方差沒(méi)什么變化，但對(duì)那些僅從1962年提供中期報(bào)告的企業(yè)來(lái)說(shuō)，與1962年以前相比，1962年以后，股票收益率的方差顯著性減小。

Beaver研究的擴(kuò)張7．Hagerman-Zmijewski-Shah（1984）檢驗(yàn)了會(huì)計(jì)收益公示前后3天（-1，0，+1）累計(jì)異常股票收益率和非預(yù)期會(huì)計(jì)收益率的相關(guān)關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果：收益公示前后，股價(jià)變動(dòng)的方向與非預(yù)期會(huì)計(jì)收益的符號(hào)具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。他們的研究彌補(bǔ)了Beaver（1968）僅對(duì)股票價(jià)格變化的大?。ü善笔找媛史讲睿┻M(jìn)行研究的缺陷[1]。

[1]Ball和Brown（1968）只研究了年度累計(jì)異常股票收益與非預(yù)期會(huì)計(jì)收益的相關(guān)關(guān)系。Beaver研究的擴(kuò)張8．Lee（1992）研究了一天內(nèi)市場(chǎng)對(duì)收益公示的反應(yīng)以及對(duì)交易量的影響。檢驗(yàn)結(jié)果：對(duì)應(yīng)于正的或負(fù)的非預(yù)期會(huì)計(jì)收益，存在正的或負(fù)的有意義的異常股票收益。市場(chǎng)反應(yīng)發(fā)生在收益公示的30分鐘內(nèi)，30分鐘后便不在存在有統(tǒng)計(jì)意義的股價(jià)反應(yīng)。投資者交易量的反應(yīng)也很短暫，大宗交易僅出現(xiàn)在收益公示的前2個(gè)小時(shí)，而小額交易也僅延續(xù)幾個(gè)小時(shí)。

Beaver研究的擴(kuò)張9．Landsman和Maydew（1999）收益公示30天的股票價(jià)格反應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果：股票收益的變動(dòng)性和交易量在收益公示的當(dāng)天存在顯著的增加，但隨后便恢復(fù)了正常。

第五節(jié)信息轉(zhuǎn)移及公示時(shí)機(jī)

定義：對(duì)于同一行業(yè)或具有類似風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，如果其中一個(gè)企業(yè)的會(huì)計(jì)收益先于其他企業(yè)公示，那么，不僅該企業(yè)的股價(jià)受到影響，同一行業(yè)或具有類似風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)的股價(jià)也會(huì)受到影響。

Foster(1981)研究了當(dāng)某企業(yè)的會(huì)計(jì)收益公示時(shí)，對(duì)同行業(yè)其他企業(yè)的股價(jià)會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響，他的研究結(jié)果是：（1）收益公示日及前一日，收益公示企業(yè)與同行業(yè)企業(yè)的股票收益率方差增大，這兩個(gè)企業(yè)群（收益公示企業(yè)與同行業(yè)企業(yè)）之間的股票收益率方差具有明顯的相關(guān)關(guān)系；（2）類似企業(yè)（同行業(yè)中來(lái)自相同經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的銷售收入占50%以上的企業(yè)）之間的相關(guān)關(guān)系比非類似企業(yè)更強(qiáng)；（3）收益公示日及前一日，收益公示企業(yè)與同行業(yè)未公示企業(yè)的平均異常股票收益率之間具有顯著的相關(guān)關(guān)系。信息轉(zhuǎn)移Firth(1976)以英國(guó)企業(yè)為對(duì)象進(jìn)行的研究得出的是，當(dāng)一個(gè)企業(yè)公布goodnews（badnews）時(shí)，對(duì)同一行業(yè)的其他企業(yè)來(lái)說(shuō)也是goodnews（badnews）。Olsen和Dietrich(1985)研究了零售企業(yè)的月銷售額公布時(shí)對(duì)它的主要供應(yīng)企業(yè)的股價(jià)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，零售企業(yè)的月銷售額公布時(shí)，主要供應(yīng)企業(yè)的股價(jià)也受到影響，特別地，占銷售額20%以上的供應(yīng)企業(yè)的股價(jià)受到的影響更大。

公示時(shí)機(jī)

Chambers和Penman（1984）：1．收益公布日比預(yù)期提前時(shí)的股票收益率方差大于收益公布日比預(yù)期延遲時(shí)的股票收益率方差。解釋：延遲公布時(shí)，由于信息通過(guò)各種其他渠道逐漸流露，股價(jià)事先已經(jīng)對(duì)該信息進(jìn)行了部分地反應(yīng)。2．比預(yù)期提前公布時(shí)，異常股票收益率為正；比預(yù)期延遲公布時(shí)，異常股票收益率為負(fù)。Peman(1984)：如果買(mǎi)入比預(yù)期提前公布收益企業(yè)的股票（longposition），賣(mài)出比預(yù)期延遲公布收益企業(yè)的股票（shortposition），忽略交易費(fèi)用，則在20日的投資期間可以獲得正的異常股票收益。

市盈率（PER:price-earningsratio）

Beaver和Morse（1978）研究了PER的時(shí)間序列的平均回歸過(guò)程（mean-revertingprocess），他們主張應(yīng)根據(jù)PER的平均回歸過(guò)程來(lái)決定投資的策略。例如，假定每股收益是穩(wěn)定的，如果某企業(yè)的至去年為止的平均PER為15，而今年的PER為20，那么，由于PER具有回歸到15的趨勢(shì)，在收益不變的情況下，必有股價(jià)的下降，所以，應(yīng)賣(mài)出；反之，如果今年的PER下降為10，則應(yīng)買(mǎi)入。

第六節(jié)資本市場(chǎng)對(duì)會(huì)計(jì)收益公示后的反應(yīng)

漂浮現(xiàn)象：Ball和Brown（1968）發(fā)現(xiàn)的那樣，股票組合的累計(jì)異常股票收益（CAR）在收益公示后繼續(xù)按非預(yù)期會(huì)計(jì)收益的符號(hào)增加或減少，這種現(xiàn)象被稱為收益公示后的漂?。╬ostearningsannouncementdriftinsecurityreturns）。對(duì)于極端的好消息股票組合和壞消息組合，漂浮現(xiàn)象可能會(huì)持續(xù)一年時(shí)間，其大小不但具有統(tǒng)計(jì)意義，也具有經(jīng)濟(jì)意義。漂浮現(xiàn)象并不是均勻的，而是在未來(lái)季度收益公布的3天期間集中了較大比例部分。漂浮現(xiàn)象研究Jones和Litzenberger（1970）：對(duì)于實(shí)際季度收益的標(biāo)準(zhǔn)方差較大（大于預(yù)期季度收益標(biāo)準(zhǔn)方差1.5倍）的股票考察了它們?cè)谑找婀己?個(gè)月內(nèi)的股票收益率。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：股價(jià)指數(shù)收益率在6個(gè)月期間為5.3%，而季度收益標(biāo)準(zhǔn)差較大的股票平均股票收益率為17.5%。結(jié)論：非預(yù)期收益率較大的股票在收益公布后仍可獲得超過(guò)股價(jià)指數(shù)收益率的異常收益，那么，資本市場(chǎng)是非有效的。

漂浮現(xiàn)象研究Brown和Rozeff（1979）：漂浮現(xiàn)象產(chǎn)生的原因是市場(chǎng)把季度收益看作季節(jié)性隨機(jī)漫游過(guò)程（seasonalrandomwalkprocess）。但真實(shí)的收益可能更符合一階的ARMA（1，1）模型，其表達(dá)式為：

其中，為季節(jié)平滑項(xiàng)（seasonalmoving-averageterm），表示季節(jié)性的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

由于季節(jié)性收益的相關(guān)關(guān)系，導(dǎo)致第二年仍然存在非預(yù)期會(huì)計(jì)收益，從而產(chǎn)生異常股票收益率。漂浮現(xiàn)象研究Ball和Bartov（1996）：市場(chǎng)低估了季度收益的時(shí)間序列參數(shù)，從而使公示后非預(yù)期會(huì)計(jì)收益。市場(chǎng)不能正確估計(jì)收益時(shí)間序列的原因可能是投資者受到財(cái)務(wù)分析師預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的影響。

Bhushan（1994）：漂浮的幅度與市場(chǎng)交易摩擦的程度具有正的相關(guān)關(guān)系，這一發(fā)現(xiàn)使得利用漂浮現(xiàn)象進(jìn)行投資獲利的企圖變得沒(méi)有了吸引力。

漂浮現(xiàn)象研究Fama和French（1996）;Bernard等（1997）Chan（1996）;Raedy（1998）;Kraft（1999）：漂浮現(xiàn)象也可能是某些異態(tài)（anomalies）因素產(chǎn)生的效果，例如，企業(yè)規(guī)模，市凈率，市盈率，大趨勢(shì)，行業(yè)性，交易量，長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的投資策略，過(guò)去銷售增長(zhǎng)，基本分析效果，以及這些因素的組合。漂浮現(xiàn)象研究Joy-Litzenberger和McEnally（1977）：在收益公示后的26周中，非預(yù)期收益為正和負(fù)的兩個(gè)股票組合的異常股票收益都沒(méi)有意義。但是，如果將非預(yù)期收益接近于0（1.5倍的標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)）的樣本去掉，非預(yù)期收益為正的組合可以獲得5%-6%的異常股票收益，非預(yù)期收益為負(fù)的組合可以獲得-0.3%-+0.3%的異常股票收益率。但是，如果考慮到交易費(fèi)用以及風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)整，即使對(duì)于具有較高非預(yù)期收益的股票，仍不可能獲得正的異常收益。Foster-Olson-Shevlin（1984）

漂浮現(xiàn)象不一定與市場(chǎng)的效率性有關(guān)，理由是：（1）CAPM忽略的變量：如企業(yè)規(guī)模。（2）對(duì)CAPM推定的誤差