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1、气候突发事件对我国股市的影响 研究 南京信息工程大学经济管理学院 曹广喜 博士、副教授* *1 1第第2626届中国气象学会年会届中国气象学会年会本课题资助情况：中国气象局气象软科学课题：气候变化对 中国证券市场的影响及其对策研究（编号 ：GQR2009025 ） 江苏省教育厅高校哲学社科基金项目 (08SJD790020) DateDate2 2第第2626届中国气象学会年会届中国气象学会年会0 研究背景和研究意义研究背景：气候极端事件，如“暴雨，强风 ，沙尘暴，低温冷害，暴风雪，干旱，厄 尔尼诺等灾害事件增多增强；中外证券市 场中出现的大量且持续的异常现象使得政 府和经济学家均开始认识到人
2、类行为自身 的重要性，气候或天气变化导致人的情绪 变化的主要因素； 研究意义：拓展气象服务领域；金融监管 和调控；增强投资者风险意识；DateDate3 3第第2626届中国气象学会年会届中国气象学会年会一、主要内容与方法：内容：从气候变化引发的突发性气候灾 害事件与股市波动的关系角度，以 1998年洪灾和2003年冰雪灾害为样本 点，实证分析气候突发事件对我国股 市的影响，并提出相关对策建议。 方法：事件分析法DateDate4 4第第2626届中国气象学会年会届中国气象学会年会二、已有研究述评国外：Sunadesr(1993)基于对1927至1989年间道琼斯工业 指数和1962至1989
3、年间纽约证券交易所指数的每日数据的 观察，Sunadesr发现笼罩纽约城的云的多寡程度和纽约股 票价格的变动之间存在着有意义的联系；Hsrihieierf和 shumway(2003)5对云层覆盖和股票收益之间关系更进一 步地做出了探讨。 国内：仪垂林（2006）从气候变化对人的情绪影响，从而 影响股民投资决策的角度，探讨了气候变化通过影响投资 人情绪，进而影响投资决策，导致证券市场股价波动的现 象；2007年中南财经政法大学的伍青则进一步研究了突发 性事件发生期间相关上市公司的股市表现。该研究表明， 航天板块事件与相关样本公司的股票波动具有显著的关联 DateDate5 5第第2626届中国
4、气象学会年会届中国气象学会年会三、实证分析实证方法：事件分析法以国家向公众首次发布灾害性报道为标准，并以该时间为事件的发生日期。则分析中 两次事件发生的时间为1998年7月10日（7月9日晚九江决堤）和2008年2月10日（国 务院发布灾害报告当日）。事件发生日即事件（0）天；基于两次灾害持续时间较长，本 文从事件研究的需要出发，以常用标准为参考，将两次事件的事件窗口都确定为前后15 天，即（-15天15天）。估计期的长度为100天。样本选取： 在行业的选择上选取了与灾害联系紧密的农业，交通运输业，煤电水的供应 ，金融，土木工程建筑，旅游，房地产行业作为两次灾害信息的样本行业，公司选取上 选择
5、盈利较稳定的上市公司（包括A股和B股）。1998年洪水的实证分析的样本公司数 为76，2008年冰雪灾害的实证分析的样本公司数为99。实证结果：见表1-表5DateDate6 6第第2626届中国气象学会年会届中国气象学会年会timeTSAR TSAR Z-statistic TSAR p-value Cumulative TSAR CTSAR Z-statisticCTSAR p-value -1511.7223831.79025070.073413611.7223831.79025070.0734136 -144.66672110.7127050.476028316.3891041.769
6、85690.076751 -131.98078510.30250690.762265718.3698891.61973460.1052893 -12-24.426927-3.73049760.0001911*-6.0570377-0.46251750.6437102 -11-5.9331932-0.90612150.3648716-11.990231-0.81891810.4128331 -10-20.560495-3.14001340.0016894*-32.550726-2.02947170.0424103* -9-11.882498-1.81470360.0695695-44.43322
7、5-2.56481910.010323* -8-24.375953-3.72271280.0001971*-68.809177-3.71534640.0002029* -78.8206181.3470910.1779509-59.98856-3.05383180.0022594* -65.9918810.91508430.3601474-53.996679-2.60774410.0091141* -5-12.606894-1.92533380.0541876-66.603573-3.06689650.0021629* -45.84843310.89317690.3717625-60.75514
8、-2.67849190.0073955* -311.7176351.78952560.0735302-49.037505-2.07708670.0377936* -2-5.4264377-0.82872940.4072575-54.463942-2.22301810.0262146* -110.9430511.67123050.0946762-43.520892-1.71612960.0861383 0-8.047746-1.22905750.2190503-51.568638-1.96889970.0489646* 1-13.743-2.09884080.0358309*-65.311638
9、-2.4191570.0155565* 2-0.6614459-0.10101650.9195374-65.973084-2.37480780.0175581* 3-12.351195-1.88628330.0592568-78.324279-2.74421120.0060656* 4-3.4548494-0.5276270.5977582-81.779128-2.79270720.0052269* 5-17.091456-2.61021930.0090484*-98.870584-3.29499980.0009842* 616.0999462.45879520.0139404*-82.770
10、638-2.69502560.0070383* 7-22.675283-3.46298530.0005342*-105.44592-3.35786940.0007855* 86.88282691.05115020.2931896-98.563095-3.07260440.002122* 97.83781361.19699650.2313079-90.725281-2.77112590.0055863* 10-41.530238-6.34252742.26E-10-132.25552-3.96118447.458E-05 11-2.1452713-0.32762730.7431934-134.4
11、0079-3.9501897.809E-05 12-3.5868348-0.5477840.5838403-137.98763-3.982536.819E-05 13-14.565872-2.22451040.0261141*-152.5535-4.32634451.516E-05 14-0.6622803-0.10114390.9194362-153.21578-4.2720941.936E-05 15-17.238277-2.63264190.0084724*-170.45405-4.67546082.933E-06表 1 1998年国内样本公司的TAR，CAR统计量及显著性表DateDa
12、te7 7第第2626届中国气象学会年会届中国气象学会年会表 2 1998年国内样本公司的TAR，CAR统计量及显著性表timeTSAR TSAR Z-statistic TSAR p-value Cumulative TSAR CTSAR Z-statisticCTSAR p-value -15-2.0282971-0.34428230.730634-2.0282971-0.34428230.730634 -142.87838630.48857610.62514180.85008920.10203110.918732 -13-3.6739059-0.62360720.5328856-2.82
13、38167-0.27673180.7819861 -12-13.736577-2.33164070.0197196*-16.560393-1.40547710.1598795 -11-4.4821045-0.76079050.4467822-21.042498-1.59733280.1101915 -10-13.684752-2.32284410.0201875*-34.72725-2.40645580.0161082* -9-16.696098-2.83398870.0045971*-51.423348-3.29909220.00097* -8-13.371859-2.26973370.02
14、32237*-64.795207-3.88849020.0001009* -724.66054.1858632.841E-05-40.134707-2.27081610.0231581* -6-2.5010789-0.42453210.6711778-42.635785-2.28853410.0221064* -5-18.40181-3.12351550.001787*-61.037595-3.1238070.0017853* -4-3.2827653-0.55721520.5773804-64.320361-3.15167170.0016234* -32.421090.41095480.68
15、11057-61.899271-2.91404980.0035677* -23.8889570.66010990.5091833-58.010314-2.63162690.0084977* -14.07022790.69087880.4896417-53.940086-2.3640090.0180784* 01.31431020.22309050.8234651-52.625775-2.23316920.0255378* 1-14.127757-2.39803950.0164831*-66.753533-2.74810240.0059941* 2-1.4204155-0.24110070.80
16、94771-68.173948-2.72750350.0063816* 3-13.166695-2.23490920.0254233*-81.340643-3.16748030.0015377* 4-4.0668541-0.69030610.4900017-85.407497-3.2416350.0011885* 5-7.9806977-1.35464030.1755322-93.388195-3.45911860.0005419* 69.75003031.6549660.0979314-83.638164-3.02674810.002472* 7-12.511559-2.12370680.0336947*-96.149724-3.40304150.0006664* 87.0948291.20427330.228484-89.054895-3.08556920.0020316* 92.09140250.35499380.7225942-86.963492-2.95222930.0031549* 10-1.161105-0.19708550.84
