Python package for event study analysis
Project description
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。
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
myeventstudy-0.1.4.tar.gz
(6.3 kB
view hashes)
Built Distribution
Close
Hashes for myeventstudy-0.1.4-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 1eb831f071418faafe16e7f1336c11ca47a48958d7a518fd38c90d0301bddef5 |
|
MD5 | 39e083faf41802e5aaca044c8be6355b |
|
BLAKE2b-256 | 12a8a7238cec69fd6533d15cdf170bbe4bf16b27fb867ef6987fe1ba0e1f8ccc |