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事件研究法

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事件研究法

事件研究法(Event Study) 是一种统计方法,是在研究当市场上某一个事件发生的时候,股价是否会产生波动时,以及是否会产生“异常报酬率”(abnormal returns),借由此种资讯,可以了解到股价的波动与该事件是否相关。

基本信息

事件研究法(event study)由Ball& Brown (1968) 以及Famaetal(1969) 开创,其原理是根据研究目的选择某一特定事件,研究事件发生前后样本股票收益率的变化,进而解释特定事件对样本股票价格变化与收益率的影响,主要被用于检验事件发生前后价格变化或价格对披露信息的反应程度。事件研究法是基于有效市场假设的,即股票价格反映所有已知的公共信息,由于投资者是理性的,投资者对新信息的反应也是理性的,因此,在样本股票实际收益中剔除假定某个事件没有发生而估计出来的正常收益(normal return)就可以得到异常收益(abnormal return),异常收益可以衡量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。

方法步骤

在研究过程中,首先须决定研究假说为何。决定研究假说以后,须确定事件的种类及其事件日,估计期及事件期之计算期间,并以股价日报酬率估算其预期报酬率,再透过实际报酬与预期报酬之差额,观察整体股利发放事件,于宣告期间是否具有异常报酬的产生,最后借由统计检定来检视其统计值是否显著。

假说:譬如假设估计期间的CAR并没有产生资讯效果,而事件期的CAR可能产生资讯效果。

事件研究法的第二步,即确定所要研究的事件。所谓的“事件日”,系指市场“接收”到该事件即将发生或可能发生的时间点,而非该事件“实际”上发生的时间点,此时点通常以“宣告日”为准。时点认定的适当与否,对于研究的正确性,会有决定性的影响。

市场模式

估计某一事件发生或公布后,对于股价影响,必须建立股票报酬率的“预期模式”,以估计“预期报酬”(expected returns)。股票报酬率的预期模式有很多种,应用最广的是“市场模

式” (Market Model)。市场模式假设个股股票的报酬率与市场报酬率间存在线性关系,并以市场报酬率建立股价报酬率之回归模式,公式如下:

Rit=αi +βi Rmt +εi,t

Rit:表示i 公司t 期的报酬率,计算方式为(该股X日时收盘价–该股[X-1]日时收盘价) / 市场[X-1]日时收盘价。Rmt:表示t 期的市场加权指数股票之报酬率,计算方式为(市场X日时收盘指数–市场[X-1]日时收盘指数) / 市场[X-1]日时收盘指数。αi:表示回归截距项。εit:表示回归残差项。βi:表示回归斜率。

建立股票报酬率的“预期模式”

针对误差项的部分,根据Fama(1968)、Beja(1972)及Fama(1973)之研究,市场模式有下列之假设:E(εit)=0 Cov(εiτ , εiγ)= ,τ,γ 〔t1, t2〕Cov(εit , Rmt)=0

因此,经由以上所示之公式,可求得个别证券在“事件期”某一期之“预期报酬率”,即为:Rit=ai + bi Rmt

Rit :表示i 公司t期之预期报酬率,经由估计期计算得来。Rmt:表第t期市场加权指数股票之报酬率。

估计平均异常报酬率(AAR)、累积异常报酬率(CAR)

一但估计出“预期报酬率”,也就可以得到异常报酬率。为了了解某一特定事件之异常报酬率或累积效果的行为,并且提供有关异常报酬率,何时开始出现关联以及何时结束,采用异常报酬率(AR) 及累积异常报酬率(CAR) 以看出此项反应。

异常报酬(Abnormal Returns , ARit) 指以事件期的实际报酬减去事件期的预期报酬:ARit=Rit-Rit

ARit:表示i 公司第t期之异常报酬率。Rit :表示i 公司第t期之实际报酬率。Rit :表示i 公司第t期之预期报酬率。

累积异常报酬率(Cumulative Abnormal Returns, CAR( T )),则为特定期间内每日异常报酬率的累加值。

如果异常报酬率为“正”,我们可以推论事件对股价有正的影响;如果异常报酬率为“负”,我们可以推论事件对股价有负的影响。但只知道正负仍不够,因为我们不确定此种影响是否足够明显,因此必须进行“显著性检定”。

分析结果

依据研究假说,对于异常报酬率以及检定的结果进行分析,并提出解释。

行为事件访谈法(BEI)的操作过程

行为事件访谈法(BEI)的操作过程 行为事件访谈法(Behavioral Event Interview,BEI)是由麦克里兰结合关键事件法和主题统觉测验而提出来的。虽然BEI是在进行胜任模型研究过程中提出来的,但是对于人才的招聘选拔有着非常重要的借鉴意义,这里我给大家介绍一下BEI的具体操作过程,希望对各位HR的招聘工作有所帮助。 行为事件访谈法采用开放式的行为回顾式探察技术,通过让被访谈者找出和描述他们在工作中最成功和最不成功的三件事,然后详细地报告当时发生了什么。具体包括:这个情境是怎样引起的?牵涉到哪些人?被访谈者当时是怎么想的,感觉如何?在当时的情境中想完成什么,实际上又做了些什么?结果如何?然后,对访谈内容进行内容分析,来确定访谈者所表现出来的胜任特征。 行为事件访谈法提供了一个人在实际工作情况中是怎么做的、说了些什么、怎么想的和感觉如何等这些方面的信息。 行为事件访谈法被广泛采用的一个原因是:它提供了时间压缩的观察。它能使研究者获得被访谈人在几个月、几年内发生的事情,从这角度来讲,它直接观察或对实时模拟中表现的行为的编码效率更高。 一般来讲,行为事件访谈法有以下几个步骤:(1)访谈开始阶段的自我介绍和解释;(2)了解被访谈人的工作学习经验;(3)深入挖掘被访谈者的行为事件(一般采用STAR法);(4)求证被访谈者所需特质;(5)结束语。 行为事件访谈的中心目标,是让被访谈人详细讲述4~8个重要事件。这一部分占了大部分的访谈时间,并且要求被访谈人提供具体的细节。

常用的提问是:请您谈谈在最近1~2年中,您负责过的最成功或最满意的3个事例。 访谈者访谈的重点在过去确实的情境中采取措施和行动方面,不是假设性的答复,哲理性、抽象性或信仰性的行为。这需要采用STAR方法来深层次挖掘出具体的行为细节来。STAR 方法主要有4个问题:S(situation) “那是一个怎么样的情境?什么样的因素导致这样的情境?在这个情境中有谁参与?” T(Task) “您面临的主要任务是什么?为了达到什么样的目标?” A(Action) “在那样的情境下,您当时心中的想法、感觉和想要采取的行为是什么?”在此,要特别了解被访谈人对于情境的认知和事例的关注点。 被访谈人如何看待其他的人(例如,肯定或是否定)或情境(例如,问题分析与解决的思考)? 被访谈人的感受是什么(例如,害怕、信心、兴奋)? 被访谈人内心想要做的什么?什么想法激励他们(例如,想把事情做得更好,让老板印象深刻)?

事件研究法的计算步骤

事件研究法的计算步骤 1.定义事件期 考察所得税优惠事件对上市公司股票价格影响的首要工作是确立一个事件期。事件期包括:事前估计期与事后观察期。 事前估计期,又称清洁期,其作用在于估计正常收益率,本文所选用的清洁期为[-5,0],即公告前的前5到前0个交易日,共5个交易日;事后观察期,又称时间窗,用于研究事件发生后股价的异常变化,探讨并购重组绩效的变化,确定事件窗的目的是为了获得并购重组事件对股票价格的全部影响. 事件窗的长短可以根据研究需要自行设定,就短期绩效研究一般为[-10, 10]。本文事件研究选择的事件窗是[0,5]. 即从事件宣布日起的前5后5 个交易日,共0个交易日 . 2.计算事件期[-5,0]内的样本公司股票价格和市场指数{沪、深指数)日收益率 r m,t 和r i,t (百分比收益率). r m,t = (P m,t – P m,t-1 )/P m,t-1 r i,t = (P i,t – P i,t-1 )/P i,t-1 在本文计算中将百分比收益率转换股票连续复利收益率和市场指数连续复利收益率. R m,t = In (r m,t +1) R i,t = In (r i,t +1) 3.计算预期正常收益率 建立在假设资本资产定价模型(CAPM) 成立的情况下,根据证券资本资产定价理论模型来计算正常收益率.选择所得税优惠政策颁布前段期间为事前估计期,以该期数据为样本,以市场指数收益率为解释变量,以个股收益率为被解释变量,进行回归得 R i,t =α i + β i R m,i + ε i,t 其中R i,t R m,i 分别为个股和市场指数的日收益率,且是股票的收益率对市场指 数收益率的回归系数,ε i,t 代表回归残差.回归后得到的α i, β i ,如果α i, β i ,在估计期内保持稳定,则可算出预期正常收益率为: R i,t =α i + β i R m,i 4.计算每只股票在[-5,5]内每日超常收益率(AR)。股票i在第t日的超长收益 率为:AR i,t = R i,t – R m,t 5.计算所有股票在[-5,5]内每日的超常平均收益率(Average Agnominal Return). 就是计算所有股票超常收益率的算术平均值.所有股票在第t 日的平均收益率为:

Event Study 事件研究法计算步骤

事件研究法研究步骤 ①定义事件、事件日 事件研究的第一步是明确所研究的具体事件(event)。例如,并购事件研究首先要明确“并购”的定义。并购包括兼并(merger or statutory merger,或称吸收合并)、合并(consolidation,新设合并)和收购(acquisition),还可以包括其他一些获取公司控制权的方式,如代理权争夺。每一种并购类型还可根据不同标准进行细分。你想研究哪一种口径的“并购”? 光确定了“并购”的口径还不够,任何一次并购都是由一系列具体事件构成的一个过程,因此,并购事件研究还要确定研究的是哪一次具体事件及其日期。例如,是并购的首次宣布日、股东大会批准日,还是并购完成之日。事件(event day)的定义对事件研究的成败有时是决定性的。许多学者(如Brown and Warner,1980,1985;Jensen and Ruback,1983)强调了正确识别事件日的重要性。在美国早期的并购事件研究中(如Mandelker,1974; Ellert,1976;Langetieg, 1978), 多采用并购生效日(目标公司股东最终批准日)作为事件日,结果未能发现预期的显著报酬①。后来的研究改用并购计划宣布日,结果大不一样。一般来说,我们以并购计划的首次宣布日为事件日。 ②确定收益率间隔区间和事件窗口 股价收益率的间隔区间(sampling interval)意味着采用日收益率、周收益率还是月收益率作为股价波动的计量标准。这与事件窗口的长短有关。采用日收益率能够精确地观察到事件对每一日影响力的大小。如果事件窗口较短,例如两三个月,那么最好采用日收益率(如果时间窗口太短,甚至不可能采用周或月收益率)。此外,从统计检验的功效(power)看,间隔越短,检验功效越高。但是,考虑到收益率逐期累加(CAR法)可能带来的误差,股价波动较大的长窗口事件研究或许采用周收益率或月收益率更为合适。 事件窗口(event window)就是检验所研究事件对样本股价的影响程度所覆盖的期间,或者说是样本股价变动的观察期间。事件窗口以事件日为轴心,向前向后各若干日(周、月)。窗口的长短要考虑两个因素:一是事件影响力的时间长短,时间长的适合长窗口;二是其他事件的干扰(噪音)。在选定的窗口内可能会发生影响股价的其他事件,例如,并购事件发生后不久公司公布年度业绩。为了避免其它事件的影响,要么将这种个案从样本中剔除,要么缩短窗口。缩短了的窗口可能不能完全反映事件的影响力,而剔除一部分个案则要冒累积平均异常收益率(CAR)失真或统计检验不过关的风险。实际研究过程往往要在二者之间进行权衡。 ③筛选样本或子样本 发生所定义事件的个案可能会很多。为了进行目标明确的深入分析,可能要进行样本的筛选,将样本限制在一定范围内。样本筛选的关键是设定筛选标准(select criteria)。筛选标准可以是样本的时间跨度、上市地点、所属行业,或者公司的某种特征(如规模、业绩、财务状况)等等。例如,可以把样本限制为1995-2000年间发生了控制权转移的沪市上市公司。有时候,为了进行更深入的考察或比较,可以在样本基础上继续筛选出子样本。例如,在上述样本中筛选出绩优子样本和ST 子样本。需要注意的是,我们并不能随心所欲地根据研究需要来筛选样本(子样本),这要受到样本(子样本)容量的限制。一般来说,小样本的统计检验失真。容量小于30的样本被认为统计意义不大。 ④确定正常收益的计量模型 事件研究的逻辑是:即使没有发生所定义的事件,公司股价也会有波动。此时的股价收益被称“正常收益”(normal return)或“预期收益”(expected return)。发生所定义事件时的股价收益并不全部代表所定义事件的影响(事件收益,event return),它还包括正常收益。因此,将实际股价收益减去正常收益后的“异常收益”(abnormal return)就是事件收益(也称“未预期收益”,unexpected ①事件日问题在采用月数据的研究中有时会比较突出,特别是当事件的影戏力较短暂时。这是多数文献采用日数据的一个原因。

用stata做事件研究

用stata做事件研究 时间研究通常被用来检验市场对附带相应利益事件的反应。事件研究通常包括以下几步: (1)净化数据(提出无关和无法研究以及其他原因)和计算事件窗口 (2)估计正常表现 (3)计算异常表现和累积超额回报 (4)显著性检验 (5)全部事件交叉检验(相当于稳健性检验) 这个文章旨在帮助你用stata来开展事件研究。假设你已经拥有一个时间变量(date)和公司标识(company_id),如果你需要准备你的数据或者想要利用我们的数据尝试一下相应的命令,去data preparation页面。 我们同时也假设你对stata 有一个基本的了解。如果你需要和stata命令相关的帮助,你可以从here找到更多。如果你从一个可执行文件中进入命令,你的任务就会简单的多,因为可执行文件中包含了一系列的stata命令。 净化数据并计算事件窗口和估计窗口 你很可能获取了超出你需要的每个公司的观察值,也有可能有一些公司的观察值不充分。在你开展下一步前,你必须确保你的分析是建立在正确的观察值之上。为了实现这一点,你需要设立一个变量dif ,它将会计算从观察(相当于估计期)到事件期的天数,这即有可能是节假日,也有可能是交易日。 就交易日天数: sort company_id date by company_id: gen datenum=_n by company_id: gen target=datenum if date==event_date egen td=min(target), by(company_id) drop target gen dif=datenum-td 就节假日: gen dif=date-event_date 由上可以看出,计算交易日天数比计算节假日天数稍微复杂一点。对于交易日,我们首先需要设立一个变量,这个变量是用来计算每一个公司标识范围内的天数,然后我们再确定哪些观测值发生在事件期内。 我们设立一个和事件天数有关的变量。这个事件天数建立在company_id范围内的所有观察值的基础上。最后,我们选取二者之间的差异来设立一个变量dif,以计算每一个个体观测值和事件期之间的天数。下一步,我们需要确定我们事件期前后的最小观察期天数以及事件窗口之前的估计窗口的最小观察期天数。比如我们想要一个事件期前后两天的窗口(总共5天的事件期)以及一个30天的估计窗口(你可以改变这些数字以适应你的分析)。 by company_id: gen event_window=1 if dif>=-2 & dif<=2 egen count_event_obs=count(event_window), by(company_id) by company_id: gen estimation_window=1 if dif<-30 & dif>=-60 egen count_est_obs=count(estimation_window), by(company_id) replace event_window=0 if event_window==. replace estimation_window=0 if estimation_window==.

事件研究法的计算步骤

事件研究法的计算步骤 1. 定义事件期 考察所得税优惠事件对上市公司股票价格影响的首要工作是确立一个事件期。事件期包括:事前估计期与事后观察期。 事前估计期,又称清洁期,其作用在于估计正常收益率,本文所选用的清洁期为[-5,0],即公告前的前5到前0个交易日,共5个交易日;事后观察期,又称时间窗,用于研究事件发生后股价的异常变化,探讨并购重组绩效的变化,确定事件窗的目的是为了获得并购重组事件对股票价格的全部影响.事件窗的长短可以根据研究需要自行设定,就短期绩效研究一般为[-10,10]。本文事件研究选择的事件窗是[0,5].即从事件宣布日起的前5后5个交易日,共0个交易日. 2. 计算事件期[-5,0]内的样本公司股票价格和市场指数{沪、深指数)日收益率r m,t 和 r i,t (百分比收益率). r m,t =(P m,t –P m,t-1)/P m,t-1 r i,t =(P i,t –P i,t-1)/P i,t-1 在本文计算中将百分比收益率转换股票连续复利收益率和市场指数连续复 利收益率. R m,t =In(r m,t +1) R i,t =In(r i,t +1) 3. 计算预期正常收益率 建立在假设资本资产定价模型(CAPM)成立的情况下,根据证券资本资产定价理论模型来计算正常收益率.选择所得税优惠政策颁布前段期间为事前估计期,以该期数据为样本,以市场指数收益率为解释变量,以个股收益率为被解释变量,进行回归得 R i,t =αi +βi R m,i +εi,t 其中R i,t R m,i 分别为个股和市场指数的日收益率,且是股票的收益率对市场指数收益率的回归系数,εi,t 代表回归残差.回归后得到的αi ,βi ,如果αi ,βi ,在估计期内保持稳定,则可算出预期正常收益率为: R i,t =αi +βi R m,i 4. 计算每只股票在[-5,5]内每日超常收益率(AR )。股票i 在第t 日的超长收益率为: AR i,t =R i,t –R m,t 5. 计算所有股票在[-5,5]内每日的超常平均收益率(AverageAgnominalReturn).就是计 算所有股票超常收益率的算术平均值.所有股票在第t 日的平均收益率为: 6. 计算累积平均超常收益率CAR t (CumulativeAverageRetum) 计算所有所观察上市公司股票在[-5,5]内每日的累积超额收益率,第t 日的CAR 为: 7. 检验假设 为了检验以上结果是否由股价随机波动引起的,对结果要作显着性统计验.即检验CAR 与0是否有显着差异.本文对AAR t ,CAR t 是否显着区别于0进行统计检验。 检验假设为:H 0:AAR t =0,CAR t =0,检验统计量为:t AAR ,t CAR

从一个简单案例谈法律学习方法

从一个简单案例谈法律学习方法 一提到如何学习法律,很多人包括一些刚接触法律的学生总会问:是不是要记很多法条?要不要死记硬背?我觉得记忆固然在学习法律过程中的必不可少的环节,但不能死记硬背,主要靠理解和分析的方法去学,下面我结合一个简单的小案例,从我的经历来谈谈如何去学习法律。 具体内容如下: 一个12岁的小孩在路上拾到钱包一个,里面钱不多,小孩见钱包很好看,于是把它占为己有。几天后,小孩看到失主寻找钱包的悬赏广告,于是便兴冲冲找失主领赏金,问小孩是否能得到这笔赏金? 首先来分析案例的法律关系: 1、小孩捡到钱包的行为,即发现遗失物,属于物权行为的一种, 根据《民法通则》、《民通意见》、《物权法》之规定,遗失物应归还失主或者交由有关部门。小孩捡钱包的行为是否有效,依题意,小孩是限制民事行为能力人,其法律行为应属于

效力待定行为,须法定代理人的允许或追认后才有效。但又发现遗失物属于事实行为,因此其捡到钱包的行为有效。 2、小孩把钱包占为己有的行为,应属于侵权行为,根据《物权 法》规定,取得遗失物应属于无权占有,所有权人有权要求占有人返还所有物,并请求赔偿因此而遭受的损失。又侵权行为属于事实行为,所以可以认定小孩实施该行为应负法律责任,又小孩属于限制行为能力人,根据《民法通则》相关规定,未成年人侵权的,因由其法定代理人承担损害赔偿责任,所以,如果此时失主找到小孩主张物上返还请求权时,小孩拒绝的,失主可以要求其父母承担法律责任。 3、失主发布悬赏广告的行为,按照通说,应属于合同中的要约 行为,而且是特殊的要约行为,因为受约人的对象不特定。本人认为这是一般的要约行为,其对象就是钱包的持有人。 4、小孩把钱包归还并找失主领赏的行为,应属于合同中的承诺 行为,但因小孩是限制行为能力人,合同是否能成立?依照《合同法》的规定,限制行为能力人订立的合同效力待定,须其法定代理人的追认后才有效,否则无效。但如果小孩的父母不追认,合同是否能成立?可以成立,因为限制行为能力人的纯获益行为是不需要追认就能成立,本案中小孩领取赏金,可以视为是纯获益行为,因此失主不能以小孩为限制民事行为能力人

法学案例研究分析的一般方法

法学案例分析的一般方法

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案例分析的一般方法 当今社会科技突飞猛进,中国正处于社会转型的关键时期。不同价值观的文化汹涌而来,冲击着我们的思想和世界,我们全社会需要建立共同的信仰和准则,这就是当今的道德和法律。良好的公共秩序离不开两种手段:法律和道德,实现经济社会的稳步发展。道德的更好发挥需要法律的支持,法律以其独有的强制性坚实而有力的保障着我们的社会向前发展。作为社会的素质人才。大学生学习法律知识有利于个人正确处理权利和义务的关系,依法自觉履行义务,维护自身和他人的合法权益。 法学作为研究与法相关问题的专门学问,是关于法律问题的知识和理论体系。作为以法律为研究对象的法学,其核心就在对于秩序与公正的研究,是秩序与公正之学。法律行的有理有据,当然,法学的案例分析也是有一定方法可循的。

第一,审阅案例的内容和情节。为了弄清案例发生背景和来龙去脉,可以采用5W2H的方法。即Who(何人),When(何时),Where(何地),What(何事),Which(何物),How(如何做),How much(费用)等一连串的疑问,即从时间、空间、人物、过去、现在与未来等多维度、多视角提出问题,然后再认真思考,只有对提问逐一地做出正确的回答,才能真正把握案例实情。在分析案例发生的背景和隐含的问题时,一定要注意文中的细节,认真对待案例中的人和事。案例分析应当实现中高层管理者的角色扮演,设身处地进入案例的情节之中,只有这样做,才能在掌握各种数据的基础上,透过错综复杂的案情,“一进门”就抓住事件的关键,认清事物的本质。。

事件研究法

事件研究法编辑词条 事件研究法(Event Study) 是一种统计方法,是在研究当市场上某一个事件发生的时候,股价是否会产生波动时,以及是否会产生"异常报酬率"(abnormal returns),借由此种资讯,可以了解到股价的波动与该事件是否相关。 折叠编辑本段简介 事件研究法(event study)由Ball& Brown (1968) 以及Famaetal(1969) 开创,其原理是根据研究目的选择某一特定事件,研究事件发生前后样本股票收益率的变化,进而解释特定事件对样本股票价格变化与收益率的影响,主要被用于检验事件发生前后价格变化或价格对披露信息的反应程度。事件研究法是基于有效市场假设的,即股票价格反映所有已知的公共信息,由于投资者是理性的,投资者对新信息的反应也是理性的,因此,在样本股票实际收益中剔除假定某个事件没有发生而估计出来的正常收益(normal return)就可以得到异常收益(abnormal return),异常收益可以衡量股价对事件发生或信息披露异常反应的程度。 折叠编辑本段步骤 在研究过程中,首先须决定研究假说为何。决定研究假说以后,须确定事件的种类及其事件日,估计期及事件期之计算期间,并以股价日报酬率估算其预期报酬率,再透过实际报酬与预期报酬之差额,观察整体股利发放事件,于宣告期间是否具有异常报酬的产生,最后借由统计检定来检视其统计值是否显著。 折叠编辑本段假说 譬如假设估计期间的CAR并没有产生资讯效果,而事件期的CAR可能产生资讯效果。 折叠编辑本段确定 事件研究法的第二步,即确定所要研究的事件。所谓的“事件日”,系指市场“接收”到该事件即将发生或可能发生的时间点,而非该事件“实际”上发生的时间点,此时点通常以“宣告日”为准。时点认定的适当与否,对于研究的正确性,会有决定性的影响。 折叠编辑本段市场模式 估计某一事件发生或公布后,对于股价影响,必须建立股票报酬率的“预期模式”,以估计“预期报酬”(expected returns)。股票报酬率的预期模式有很多种,应用最广的是“市场模式” (Market Model)。市场模式假设个股股票的报酬率与市场报酬率间存在线性关系,并以市场报酬率建立股价报酬率之回归模式,公式如下:

教育科研方法实验法案例汇总

论教育实验法 (一)教育实验法的概念 1.概念。教育实验法(education experimental method)就是为了解决某一教育问题,根据一定的教育理论或假设组织有计划的教育实践,经过一定时间,就实践效果进行比较分析,从而得出有关实验因素科学结论的方法。 (二)教育实验法案例分析 案例一 字词条件下聋生唇读汉字语音识别的实验研究 1实验目的:聋生唇读语音识别中词长效应和音素可见性的影响 2 方法 (1)被试:实验选取武汉某聋校聋生28名, 其中二年级学生10名, 五年级学生18名( 一班10名, 二班8名) ;男生11人, 女生1 7人; 28 名被试都为3岁前致聋。其中他们的听力损失程度为99 分贝( 听力损失最高的为11 0 分贝,最低的为78分贝) , 平均年龄为 11 .25 岁( 最小年龄为8岁, 最大年龄为15 岁) 。 (2)实验材料:实验材料分为单字测试组与词语首字测试组,每组包括声母测试单元、单韵母测试单元、复韵母测试单元, 每个测试单元包括 6 个目标识别音素, 每个目标识别音素提供5 个识别口形( 单字测试组提供单字口形, 词语首字测试组提供词语口形) 。在目标音素中, 目标声母中分别含有/b / 、/z/、/ t / 、/c h/ 、/q/、/k / ,目标复韵母中分别含有/a i/、/uo/、/ie/、/a n/、/on g/、/a o/。测试时间每组控制在 3 0 分钟, 共60 分钟。(3)实验设计:采用2×3 被试内实验设计,两个因素是: ( 1) 字词条件: 单字与词语首字; ( 2) 音素水平: 声母、单韵母、复韵母。 3.实验步骤 测试人员由3名普通话水平都达到国家普通话甲级标准的教师组成, 每班由1名教师施测。正式测试之前, 首先对3名教师进行了半小时施测培训, 要求默读并提供规范的单字口形。测试时,由教师以测试单元为单位随机默读测试单字并提供规范的口形,要求聋生进行唇读声母、单韵母、复韵母的识别,并将答案填写在答题纸上,然后以测试单元为单位随机默读测试词语并提供规范的口形,要求聋生进行唇读首字的声母、单韵母、复韵母识别,并将答案填写在答题纸上。为保证被试能理解测试意图,正式实验前通过指导语等提供操作示范,如进

行为事件访谈法的操作

行为事件访谈法(BEI)的操作过程行为事件访谈法(Behavioral Event Interview,BEI)是由麦克里兰结合关键事件法和主题统觉测验而提出来的。虽然BEI是在进行能力素质模型研究过程中提出来的,但是对于人才的招聘选拔有着非常重要的借鉴意义,这里介绍一下BEI的具体操作过程,希望对各位HR的招聘工作有所帮助。HR论坛,H社区,H沙龙,H博客人力资源博客HR精英博客今日人力资源,资讯新闻人力资源新闻,H招聘求职薪酬福利培训与发展绩效管理绩效考核人力资源规划人事外包EHR苏州沙龙深圳沙龙上海沙龙南京沙龙无锡沙龙管理,北京HR沙龙中国人力资源日81人力资源日招聘培训薪酬绩效 ER M,法规战略办公行政企业文化案例分析培训师职业规划招聘求职认证考试校园招聘 r& D4 j+ n1 W |1 N bbs.hrsal https://www.wendangku.net/doc/477082672.html,) w4 T& `' x+ @1 x) Q$ 行为事件访谈法采用开放式的行为回顾式探察技术,通过让被访谈者找出和描述他们在工作中最成功和最不成功的2~3件 事,然后详细地报告当时发生了什么。具体包括:这个情境是怎样引起的?牵涉到哪些人?被访谈者当时是怎么想的,感觉如何?在当时的情境中想完成什么,实际上又做了些什么?结果如何?然后,对访谈内容进行内容分析,来确定访谈者所表现出来的能力素质特征。 b% Q W U @ A行为事件访谈法提供了一个人在实际工作情况中是怎么做的、说了些什么、怎么想的和感觉如何等这些方面的信息。行为事件访谈法被广泛采用的一个原因是:它提供了时间压缩的观察。它能使研究者获得被访谈人在几个月、几年内发生的事情,从这角度来讲,它直接观察或对实时模拟中表现的行为的编码效率更高。沙龙是目前国内最大的人力资源者专业社区媒体,论坛是目前国内最活跃的专业论坛,旗下拥有国内最大的人力 资源论坛、博客,同时在数十个城市拥有线下活动!如果您是HR,一定不能错过!@ N: Q H o论坛博客 Y1 A一般来讲,行为事件访谈法有以下几个步骤:(1)访谈开始阶段的自我介绍和解释;(2)了解被访谈人的工 作学习经验;(3)深入挖掘被访谈者的行为事件(一般采用STAR法);(4)结束语。论坛HR社区,H沙龙,H博客人力资源博客,H精英博客今日人力资源,资讯新闻人力资源新闻,H招聘求职薪酬福利培训与发展绩效管理绩效考核人力资源规划人事外包,E HR,苏州沙龙深圳HR沙龙上海沙龙南京沙龙无锡hr沙龙HR管理,北京沙龙中国人力资源日81人力资源日招聘培训薪酬绩效 ER M,法规战略办公行政企业文化案例分析培训师职业规划招聘求职认证考试校园招聘 M5! e% ^ q O ' I C) v) U&bb alo.o rg/ Z4 w7 b B a" M

事件研究法

事件研究法(event study) 自从Ball和Brown(1968)以及Beaver (1968)开创性地使用事件研究法判别会计盈余报告的信息含量以证实会计信息的有用性以来,事件研究法得到了广泛的使用。 一、事件研究法定义 事件研究法就是研究在事件发生前后很短的时间内,投资者投资行为变化所引发的股票收益变化情况,并据此判断事件对股东财富和企业价值的影响。 事件研究法的理论基础是理性的市场模式,即市场的有效性。典型的事件研究需要构造并检验的假设是,某一特定事件发生后对于公司价值的影响。由于从长期来看,通过价格来反映公司的价值应该是符合逻辑的,所以在事件研究中运用证券市场的数据就可以很容易地建立这种测量关系。即如果事件对市场产生影响,这种影响会立刻通过资产的价格反应出来,所以通过一个较短时期内资产价格的观察量就可以测度事件的经济影响。 研究短期内的股东财富效应,并依此判断事件的实质,从理论上讲,依据有二: 一是事件公告时所包含的信息含量对市场的影响,这里的信息既包含事件本身的信息含量,也包括由于披露事件而使投资者了解到过去并不知道“内部信息”,这些信息会影响投资行为; 二是投资者行为所反映的对企业价值的预期,如果投资者认为事件具有积极的意义,就会提升预期,股票价格就会上升,反之,投资者对企业的预期下降,股票价格也会随之下降。因此,从投资者行为的结果,也就是股票收益率的变化,我们可以判断事件对企业的实质

性影响,并对其做出合理评价。 二、事件研究法的步骤 事件研究法的基本过程包括确定事件及样本、确定研究窗口、计算超额收益并判断市场反应,大体上,可归纳为6个步骤: (1)定义事件。 进行事件分析的第一件事就是定义相关的事件并找出在该事件影响下,需要研究的特定公司股价变动的事件区间,这一区间称为事件窗口。事件窗口可以考虑用公告日那一天(通常为第0天)来定义,事件之前或之后的较短时期也具有研究价值,这样事件窗口可以根据研究的具体要求定义。 实际的研究设计中,研究窗口的确定通常以事件发生日为基准,一般将事件日确定为(0,1),即包括公告日和紧接着公告日的那一天,这样做的目的是为了获取公告日收市后该公告对股价可能产生的影响。在此基础上,可以根据研究的需要把时间窗口向前或向后顺延。向前顺延的时间窗口主要是判断事件在公告前有无信息“漏出”(这种情况常常发生),如果有,它对投资者的预期产生何种作用,向后顺延的时间窗口主要是判断事件在公告后对市场的持续作用力,并据此判断事件对投资者预期的实质性影响。国外的一些研究表明,有时,市场对事件会产生“过度反应”,如果是这种情况,(1,0)事件日窗口的超额收益所反映的市场行为就不能真实反映出事件的影响力,这时,向后顺延的时间窗口就更可能反映事件的真实影响力。 概念:事件事件日事件窗口(事件期) (2)确定样本。在确定了事件以后,要选择纳入研究范围的特定公司。在本步骤中,整理出数据样本的某些特性非常有用(例如,

法学案例分析的一般方法

案例分析的一般方法 当今社会科技突飞猛进,中国正处于社会转型的关键时期。不同价值观的文化汹涌而来,冲击着我们的思想和世界,我们全社会需要建立共同的信仰和准则,这就是当今的道德和法律。良好的公共秩序离不开两种手段:法律和道德,实现经济社会的稳步发展。道德的更好发挥需要法律的支持,法律以其独有的强制性坚实而有力的保障着我们的社会向前发展。作为社会的素质人才。大学生学习法律知识有利于个人正确处理权利和义务的关系,依法自觉履行义务,维护自身和他人的合法权益。 法学作为研究与法相关问题的专门学问,是关于法律问题的知识和理论体系。作为以法律为研究对象的法学,其核心就在对于秩序与公正的研究,是秩序与公正之学。法律行的有理有据,当然,法学的案例分析也是有一定方法可循的。

第一,审阅案例的内容和情节。为了弄清案例发生背景和来龙去脉,可以采用5W2H的方法。即Who(何人),When(何时),Where(何地),What(何事),Which(何物),How(如何做),How much(费用)等一连串的疑问,即从时间、空间、人物、过去、现在与未来等多维度、多视角提出问题,然后再认真思考,只有对提问逐一地做出正确的回答,才能真正把握案例实情。在分析案例发生的背景和隐含的问题时,一定要注意文中的细节,认真对待案例中的人和事。案例分析应当实现中高层管理者的角色扮演,设身处地进入案例的情节之中,只有这样做,才能在掌握各种数据的基础上,透过错综

复杂的案情,“一进门”就抓住事件的关键,认清事物的本质。。

提出对策的基本套路:第一步:利用矛盾的特殊性,找出问题根源。多角度分析,政治,经济,文化,社会,历史,现实,内在,外在,尽可能全面到位。第二步:利用矛盾的普遍性,借鉴万能八条。掌握语言的技巧,要有时代气息,反映现实问题。要做到共性与个性、理论与实践、观点与材料的统一。依照审题、析题、答题三步走,按部就班做好案例分析。第二,案例分析应当根据正确的判断,提出具体的评析意见或者解决问题的对策。最后,阐述自己从本案例中引发了什么样的思考,得到了什么样的启迪,获得了什么样的教益;如何将这些经验、收获和体会运用到实际工作中去案大学生学习法学案例分析法能够加强和培养学生的创新精神与创新能力;它突出了实践效果、能够提高学生的综合素质; 正确运用案例分析方法,对于保障司法公正具有重要意义。案例分析方法的展开其实就是运用形式逻辑三段论的过程。形式逻辑三段论在司法中的运用可以说是近代法治的产物,它遵循了判解的说理性,使法官的思维过程得以在判决中展开,同时也使当事人能够了解判解结果的形成,从而增强裁判结果的权威性和说服力。三段论就好像是判决中的程序规则一样,维护了法院的裁判权的正当性,并对裁判权作了必要约束,以免滥用之虞。可以说,三段论在司法中的运用是法治文明的组成部分。正确运用案例分析方法,有助于限制法官恣意裁判,保证法律的安定性。法律推理本是一个演绎过程,采取三段论模式:大前提是“找法”,即寻找应当适用的法律规范;小前提是确定案件事实;最后以法律为依据,以事实为准绳,将抽象规范适用于具体案件,得出结论,即判决意见。但在一些中国法官那里,它却变成了一个“自下而上”的复杂错综的工程,首先确定判决结果,然后在法律条文和案情证据的丛林中殚精竭虑地寻找

事件研究法SAS程序

libname my 'c:\teaching\renda'; options nodate nocenter nonumber ps=max ls=72 fullstimer; title' '; /* Dataset temp1 has each event's firm id and date */ /* Dataset temp2 has firm level stock returns */ /* Dataset temp3 has market indices returns */ proc sort nodupkey data=my.temp1 ;by Stkcd Trddt; proc sort data=my.temp2;by Stkcd Trddt; data temp3;set my.temp3;if Markettype=1; proc sort data=temp3;by Trddt;run; /* ------------------------------------------------- */ /* Merge the firm return data with event data */ /* ------------------------------------------------- */ data temp; merge my.temp1 my.temp2;by Stkcd Trddt; proc sort data=temp;by Trddt; /* ------------------------------------------------- */ /* Merge with market indicies file */ /* ------------------------------------------------- */ data temp; merge temp temp3; by Trddt; if stkcd=.then delete; run; proc sort data=temp; by Stkcd Trddt; /* -------------------------------------------------- */ /* create variable time that is zero the event day, negative before */ /* before the event day (for example ten days before the event day */ /* time = -10), and positive after the event day. */ /* ---------------------------------------------------------- */ data temp; set temp; by Stkcd; if first.Stkcd then count=0; count+1; data event; set temp; if eventdate=1; ecount=count; keep Stkcd ecount capchgdt; data event; set event; by Stkcd; if first.Stkcd then eventnumber=0; eventnumber+1;

2020年法宣学习-中华人民共和国突发事件应对法套题及其答案(含答案)

中华人民共和国突发事件应对法 1、(单选题)()制定国家突发事件总体应急预案,组织制定国家突发事件专项应急预案。 A.国务院有关部门 B.省、自治区、直辖市人民政府 C.全国人大常委会 D.国务院 正确答案:D 2、(单选题)下列选项中不属于可以预警的自然灾害、事故灾难和公共卫生事件的预警级别划分依据的是()。 A.突发事件发生的紧急程度 B.突发事件发生的发展势态 C.突发事件的种类 D.突发事件可能造成的危害程度 正确答案:C 3、(单选题)()有义务参与突发事件应对工作。 A.公民 B.法人 C.其他组织 D.全选 正确答案:D 4、(单选题)有关单位和人员报送、报告突发事件信息,应当做到(),不得迟报、谎报、瞒报、漏报。 A.客观 B.及时 C.全选 D.真实 正确答案:C 5、(单选题)下列哪一项不属于发布三级、四级警报,宣布进入预警期后,县级以上地方各级人民政府应当采取的措施?() A.启动应急预案 B.责令有关部门、专业机构、监测网点和负有特定职责的人员及时收集、报告有关信息,向社会公布反映突发事件信息的渠道,加强对突发事件发生、发展情况的监测、预报和预警工作 C.责令应急救援队伍、负有特定职责的人员进入待命状态,并动员后备人员做好参加应急救援和处置工作的准备 D.组织有关部门和机构、专业技术人员、有关专家学者,随时对突发事件信息进行分析评估,预测发生突发事件可能性的大小、影响范围和强度以及可能发生的突发事件的级别 正确答案:C

6、(单选题)所有单位应当建立健全()制度,定期检查本单位各项安全防范措施的落实情况,及时消除事故隐患。 A.安全管理 B.应急物资储备保障 C.突发事件监测 D.应急管理培训 正确答案:A 7、(单选题)社会安全事件发生后,组织处置工作的人民政府应当立即组织有关部门并由()针对事件的性质和特点,依法采取相应的应急处置措施。 A.居民委员会 B.公安机关 C.司法机关 D.村民委员会 正确答案:B 8、(单选题)国务院有关部门、县级以上地方各级人民政府及其有关部门、有关单位应当为专业应急救援人员()。 A.减少应急救援人员的人身风险 B.配备必要的防护装备和器材 C.购买人身意外伤害保险 D.全选 正确答案:D 9、(单选题)根据突发事件应对法的规定,各级各类学校应当把()纳入教学内容,培养学生的安全意识和自救与互救能力。 A.应急知识教育 B.自救知识教育 C.防控知识教育 D.互救知识教育 正确答案:A 10、(单选题)县级以上地方各级人民政府应当建立或者确定本地区统一的突发事件信息系统,汇集、储存、分析、传输有关突发事件的信息,并与()的突发事件信息系统实现互联互通,加强跨部门、跨地区的信息交流与情报合作。 A.上级人民政府及其有关部门 B.下级人民政府及其有关部门 C.专业机构和监测网点 D.全选 正确答案:D 11、(多选题)突发事件,是指突然发生,造成或者可能造成严重社会危害,需要采取应急处置措施予以应对的()。

事件史分析5

第五讲 事件史分析方法的应用和有关课题提纲: 1.实际例子 2.结束语 1.应用事件史方法的实际研究例子 一个例子:知青下乡与回城事件的分析下乡事件的理论意义 ?国家政策与生命历程的关系 ?政治机制与分层机制之间的关系

实证假设 ?国家政策→社会分层→生活时间 o家庭背景的影响 o不同历史时期 o下乡事件、回城事件 下乡事件的研究设计 ?事件:何人下乡、回城,什么时间? ?事件的时间维度(在不同年份的风险率是不同的) ?随时间变化的变量 ?风险集的构成 ?因果模型 ?不同历史阶段的考虑:老知青、新知青 ?不同年份考虑:下乡—1967-1978,回城— 1968-1977 ?各种就业选择还是留城/下乡两分法?

?统计模式的选择 ?控制变量:就业率、兄弟姐妹数 资料结构 ?人-年记录(person-year) ?自变量的变化每年更新 ?自变量的时间选择:(t-1)还是t? 分析结果及其解释 1.统计模型的检验(Model fit)—没有讨论:为什么? 2.统计参数的讨论:第392页—高中生返城的可能性 3.实证假设的检验

. test facadreh=facadrel; ( 1) facadreh - facadrel = 0 chi2( 1) = 0.17 Prob > chi2 = 0.6762 不同统计模型之间的比较

Table 1. Comparison of models for event=return, overall model (1) (2) (3) (4) (5) (6) ASR 99 Robust cleaned cloglog Cox model Weibull age 1.035 1.035 0.993 -0.010 0.006 -0.007 (0.043) (0.046) (0.044) (0.041) (0.042) (0.043) female 0.969 0.969 0.984 -0.006 -0.069 -0.100 (0.129) (0.120) (0.138) (0.130) (0.134) (0.135) edhigh 1.869** 1.869** 1.799** 0.540** 0.503** 0.519** (0.302) (0.333) (0.312) (0.160) (0.165) (0.167) edcolg 5.705** 5.705** 6.215** 1.658** 1.451** 1.517** (1.984) (1.615) (2.287) (0.299) (0.312) (0.312) faedjuni 0.789 0.789 0.768 -0.240 -0.229 -0.212 (0.159) (0.150) (0.162) (0.197) (0.203) (0.202) faedhigh 0.654 0.654 0.706 -0.339 -0.360 -0.310 (0.187) (0.213) (0.210) (0.281) (0.294) (0.295) faedcolg 0.964 0.964 0.941 -0.060 -0.051 0.012 (0.226) (0.213) (0.232) (0.225) (0.229) (0.232) faedmis 0.824 0.824 0.760 -0.262 -0.266 -0.263 (0.238) (0.236) (0.227) (0.278) (0.286) (0.286) facadreh 2.133** 2.133** 2.224** 0.763** 0.563* 0.656* (0.589) (0.550) (0.652) (0.262) (0.286) (0.287) facadrel 1.873** 1.873** 1.930** 0.608** 0.596** 0.724** (0.400) (0.419) (0.430) (0.203) (0.207) (0.207) faprofh 0.607 0.607 0.628 -0.449 -0.428 -0.431 (0.244) (0.269) (0.266) (0.388) (0.409) (0.410) faprofl 0.807 0.807 0.704 -0.313 -0.266 -0.180 (0.251) (0.240) (0.242) (0.329) (0.329) (0.331) faocupms 0.705 0.705 0.729 -0.295 -0.234 -0.155 (0.169) (0.168) (0.180) (0.232) (0.232) (0.233) pctwkr 4,698.99** 4,698.99** 874.42** 6.433** 5.151* 3.692 (10,961.22) (10,028.53) (2,198.11) (2.352) (2.426) (2.466) dur 1.333** 1.333** 1.309** 0.253** 0.108 -0.413** (0.066) (0.068) (0.070) (0.049) (0.166) (0.071) numbro 0.931 0.931 0.933 -0.069 -0.051 -0.069 (0.050) (0.053) (0.053) (0.053) (0.053) (0.054) numsis 1.018 1.018 1.017 0.015 0.008 0.026 (0.051) (0.051) (0.053) (0.049) (0.050) (0.051) Constant -3.415** -4.366** (0.763) (0.814) Obs 3542 3542 2584 2584 2430 2430 Standard errors in parentheses + significant at 10%; * significant at 5%; ** significant at 1%

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