myeventstudy 0.1.4

Python package for event study analysis

myeventstudy Package

简介

myeventstudy 是一个用于进行金融事件研究分析的 Python 包。目前提供了基于市场模型、市场调整模型、Fama三因子模型的事件研究法。

• 市场模型 (Market Model)

  $ R_{i,t}=\alpha_i+\beta_iR_{m,t}+\epsilon_{i,t} $

• 市场调整模型 (Market-adjused Model)

  $ R_{i,t}=R_{m,t}+\epsilon_{i,t} $

• Fama三因素模型 (Fama-French Three Factor Model)

  $ R_{i,t}-R_{f,t}=\alpha_i+\beta_1[R_{m,t}-R_{f,t}]+\beta_2SMB_t+\beta_3(HML_t)+\epsilon_{i,t} $

安装

通过 pip 安装 myeventstudy

pip install myeventstudy

参数

参数名	描述	例子
df_eventstudy	待分析数据，必须包含 stockid, sreturn, date, mreturn, eventdate 变量，如果使用FAMA三因子模型，还必须包含 smb, hml, rf 变量	df_eventstudy = df_eventstudy
event_window_list	事件窗口列表，可添加多个事件窗口	event_window_list = [(-20, -11), (-10, -6), (-5, 10), (11, 20), (21, 60)]
est_window	估计窗口，默认值为 (-120, -20)	est_window = (-120, -20)
predict_model	估计正常收益率时所用模型，支持 'market', 'fama3', 'market_adj'	predict_model = 'market'
save_path	T检验结果保存文件夹路径，默认为当前路径，可以指定	save_path = 'e:\study\essay\tools'

示例数据

stockid	sreturn	date	mreturn	eventdate
2	-.099668	04mar2013	-.046133	15jul2022
2	-.006454	24aug2017	-.005709	15jul2022
2	-.009456	07dec2016	.004797	15jul2022
2	.013333	12mar2014	.002595	15jul2022
2	-.005549	13may2021	-.010224	15jul2022
2	-.003764	29apr2014	.011008	15jul2022
2	.000911	09apr2013	.006929	15jul2022

• note1：证券代码前有没有0都可以，函数内部会自动补齐
• note2：date和eventdate是日期格式即可，如果不是，函数内部也会自动转换
• note3：函数会删去含有缺失值的数据行，并且去除事件发生前一年中数据不足240天的股票，确保估计期是连续的

快速开始

import myeventstudy.event_analysis as es

# 示例数据
df_eventstudy = pd.read_...

# 设置事件窗口
event_window_list = [(-20, -11), (-10, -6), (-5, 10), (11, 20), (21, 60)]

# 进行事件研究分析
result = es.event_study(df_eventstudy = df_eventstudy, event_window_list = event_window_list, est_window = (-120,-20), predict_model = 'market')

结果展示

函数会输出一个dataframe并且在当前目录（默认）或指定目录保存为excel文件（如果已存在同名文件，自动在文件名后添加数字，从1开始）

Time Window	Mean CAR	t_stat	p_value
CAR[-20,-11]	0.002100	0.269736	0.788338
CAR[-10,-6]	-0.001810	-0.301178	0.764375
CAR[-5,10]	0.010361	0.746893	0.458198
CAR[11,20]	-0.002996	-0.342015	0.733597
CAR[21,60]	-0.017331	-1.015776	0.314029

功能概述

EventStudy 包包含以下主要功能：

• mark_event_window：标记事件窗口和估计窗口。
• event_study：执行事件研究方法，包括统计检验和结果汇总。