Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Estudio de eventos

Un estudio de eventos es un método estadístico y econométrico para evaluar el impacto de los eventos en las variables de resultado. [ 1 ] Un estudio de eventos es un diseño de d...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

Un estudio de eventos es un método estadístico y econométrico para evaluar el impacto de los eventos en las variables de resultado. [ 1 ] Un estudio de eventos es un diseño de diferencias en diferencias aplicado a datos de panel , donde los individuos reciben tratamiento en diferentes momentos. [ 2 ]

Dado que la metodología de eventos puede utilizarse para determinar los efectos de cualquier tipo de evento en la dirección y magnitud de cualquier variable de resultado, resulta muy versátil en contextos cuasiexperimentales . [ 3 ] Por lo tanto, los estudios de eventos son comunes en diversas áreas de investigación, como contabilidad , finanzas , administración , economía , marketing , tecnología de la información , derecho , ciencias políticas , operaciones y gestión de la cadena de suministro . [ 4 ]

Un aspecto que se suele utilizar para estructurar el conjunto de estudios de eventos es la amplitud de los tipos de eventos estudiados. Por un lado, existen investigaciones que analizan las respuestas del mercado bursátil a eventos que afectan a toda la economía (es decir, perturbaciones del mercado , como cambios regulatorios, o eventos catastróficos como la guerra). Por otro lado, los estudios de eventos se utilizan para investigar las respuestas del mercado bursátil a eventos corporativos , como fusiones y adquisiciones , anuncios de ganancias , emisiones de deuda o capital , reorganizaciones corporativas , decisiones de inversión y responsabilidad social corporativa . [ 5 ] [ 6 ]

Metodología

La metodología general del estudio de eventos se explica, por ejemplo, en MacKinlay (1997) [ 5 ] o Mitchell y Netter (1994) [ 7 ] . En MacKinlay (1997), esto se realiza "utilizando datos del mercado financiero" para "medir el impacto de un evento específico en el valor de una empresa". Argumenta que, "dada la racionalidad en el mercado, los efectos de un evento se reflejarán inmediatamente en los precios de los valores. Por lo tanto, se puede construir una medida del impacto económico del evento utilizando los precios de los valores observados durante un período de tiempo relativamente corto". Es importante señalar que los estudios de eventos a corto plazo son más fiables que los estudios de eventos a largo plazo [ 8 ] , ya que estos últimos tienen muchas limitaciones. Sin embargo, Kothari y Warner (2005) lograron refinar las metodologías a largo plazo para mejorar el diseño y la fiabilidad de los estudios durante períodos más largos [ 9 ] .

Métodos empíricos

Sin embargo, los estudios de eventos pueden diferir en cuanto a la especificación de los rendimientos normales. El modelo más común para los rendimientos normales es el «modelo de mercado» (MacKinlay, 1997). Según este modelo, el análisis implica el uso de una ventana de estimación (generalmente de 120 días) previa al evento para derivar la relación típica entre las acciones de la empresa y un índice de referencia mediante un análisis de regresión . A partir de los coeficientes de regresión, se proyectan los rendimientos normales y se utilizan para calcular los rendimientos anormales. Entre los modelos alternativos para los rendimientos normales se incluyen el modelo CAPM o enfoques más sencillos como los rendimientos medios (véase MacKinlay, 1997 para una visión general).

Cálculo de rendimientos anormales

Dependiendo del modelo elegido para el "retorno normal", la realización de estudios de eventos requiere que el investigador implemente una secuencia de pasos específica. Para el modelo más común, el "modelo de mercado", los pasos son los siguientes:

  1. Recuperar y comparar las series temporales de rentabilidad financiera de las acciones de la empresa en cuestión con su índice de referencia.
  2. Para cada evento, identifique las secuencias de rentabilidad de la empresa y del mercado que deben incluirse en el período de estimación.
  3. Utilizando un análisis de regresión, calcule los coeficientes alfa, beta y sigma que explican la relación típica entre la acción y el índice de referencia.
  4. Con estos tres parámetros, prediga los "rendimientos normales" para todos los días del período del evento.
  5. Al restar estos "rendimientos normales" de los "rendimientos reales" se obtienen los "rendimientos anormales", que son las métricas de interés.

Importancia de los rendimientos anormales

Para determinar si los rendimientos anormales individuales difieren de cero con cierta validez estadística, es necesario aplicar estadísticos de prueba. Existen diversos estadísticos de prueba en los diferentes niveles de análisis (es decir, AR, CAR, AAR y CAAR) para este propósito. La prueba más común, la prueba t , divide los rendimientos anormales entre el error cuadrático medio de la regresión. Los valores t resultantes deben compararse con los valores críticos de la distribución t de Student . Existe cierta evidencia de que, durante períodos de alta fluctuación a corto plazo, como durante la crisis financiera de 2008 , demasiadas empresas tienden a mostrar rendimientos anormales significativos utilizando la prueba t , lo que dificulta determinar qué rendimientos son verdaderamente "anormales". [ 8 ] [ 10 ]

Software para realizar estudios de eventos

Los estudios de eventos pueden realizarse con diversas herramientas. Los estudios de un solo evento se pueden realizar fácilmente con MS Excel , mientras que los estudios que abarcan múltiples eventos requieren el uso de paquetes de software estadístico (por ejemplo, STATA , Matlab ). Además de estas herramientas multiuso, existen soluciones específicas para realizar análisis de estudios de eventos (por ejemplo, Eventus , EventStudyTools ).

Aplicación al análisis de fusiones

La lógica detrás de la metodología de estudio de eventos (dentro del contexto específico de fusiones ) se explica en Warren-Boulton y Dalkir (2001): [ 11 ]

Los inversores en los mercados financieros apuestan su dinero a si una fusión provocará una subida o una bajada de precios. Una fusión que eleve los precios de mercado beneficiará tanto a las empresas fusionadas como a sus rivales, incrementando así el precio de todas sus acciones. Por el contrario, la comunidad financiera puede prever que las eficiencias derivadas de la fusión sean lo suficientemente significativas como para provocar una bajada de precios. En este caso, el valor de las acciones de las empresas rivales de la fusión disminuirá a medida que aumente la probabilidad de la fusión. Por lo tanto, la información procedente de los mercados financieros puede utilizarse para predecir los efectos sobre los precios de mercado cuando se han producido eventos importantes relacionados con una fusión.

Warren-Boulton y Dalkir (2001) [ 11 ] aplican su metodología de probabilidad de eventos a la fusión propuesta entre Staples, Inc. y Office Depot (1996), que fue impugnada por la Comisión Federal de Comercio y finalmente retirada.

Recomendaciones

Warren-Boulton y Dalkir (2001) [ 11 ] encuentran rendimientos altamente significativos para la única empresa rival en el mercado relevante. Con base en estos rendimientos, pueden estimar el efecto de la fusión en el precio del mercado del producto, el cual es altamente consistente con las estimaciones del probable aumento de precio de otras fuentes independientes.

Aplicación en litigios

Los resultados de los estudios de eventos han sido aceptados como evidencia en litigios en EE. UU., en la cuantificación de daños en casos relacionados con fraude de valores. [ 12 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Miller, Douglas L. (2023). "Una guía introductoria a los modelos de estudio de eventos" . Journal of Economic Perspectives . 37 (2): 203– 230. doi : 10.1257/jep.37.2.203 . ISSN 0895-3309 . 
  2. ↑ Borusyak, Kirill; Jaravel, Xavier; Spiess, Jann (2024-11-08). "Revisiting Event-Study Designs: Robust and Efficient Estimation" . Review of Economic Studies . 91 (6): 3253– 3285. doi : 10.1093/restud/rdae007 . ISSN 0034-6527 . 
  3. ↑ Capili, Bernadette; Anastasi, Joyce K. (2024-11-01). " Una introducción a los tipos de diseños cuasiexperimentales" . The American Journal of Nursing . 124 (11): 50– 52. doi : 10.1097/01.NAJ.0001081740.74815.20 . ISSN 1538-7488 . PMC 11741180. PMID 39446515 .   
  4. ↑ Ding, Li; Lam, Hugo KS; Cheng, TCE; Zhou, Honggeng (2018-06-01). "Una revisión de estudios de eventos a corto plazo en operaciones y gestión de la cadena de suministro". International Journal of Production Economics . 200 : 329–342 . doi : 10.1016/j.ijpe.2018.04.006 . ISSN 0925-5273 . 
  5. 1 2 MacKinlay, A. Craig (1997). "Estudios de eventos en economía y finanzas" . Journal of Economic Literature . 35 (1): 13– 39. ISSN 0022-0515 . 
  6. ↑ McWilliams, A. y Siegel, D. "Estudios de eventos en la investigación de la gestión: cuestiones teóricas y empíricas" Academy of Management Journal, vol. 40, n.º 3, (1997)
  7. ↑ Mitchell, Mark L. y Jeffry M. Netter. «El papel de la economía financiera en los casos de fraude bursátil: aplicaciones ante la Comisión de Bolsa y Valores». The Business Lawyer, febrero de 1994.
  8. 1 2 Chen, MY, 'Acabo de realizar 400 millones de estudios de eventos': un estudio sobre la robustez y el deterioro de los modelos de mercado en tiempos de crisis (2014). Disponible en: https://ssrn.com/abstract=2534446
  9. ↑ Kothari, SP y Jerold B. Warner, 200[4!], "Econometría de los estudios de eventos". Recuperado de: https://ssrn.com/abstract=608601
  10. ↑ "Pruebas de materialidad en mercados volátiles" . Law360 . 13 de enero de 2010.
  11. 1 2 3 Warren-Boulton, F. y S. Dalkir. “Staples y Office Depot: un estudio de caso de probabilidad de eventos”, Review of Industrial Organization, vol. 19, n.º 4, (2001).
  12. ↑ Tabak, David; Dunbar, Frederick. "Materialidad y magnitud: estudios de eventos en la sala del tribunal" (PDF) . Consultado el 9 de noviembre de 2021 .
  • McGuckin, RH, FR Warren-Boulton y P. Waldstein. «El uso de la rentabilidad del mercado de valores en el análisis antimonopolio de fusiones», Review of Industrial Organization, vol. 7 (1992). https://www.jstor.org/stable/41798368
  • McWilliams, A. y Siegel, D. "Estudios de eventos en la investigación de la gestión: cuestiones teóricas y empíricas" Academy of Management Journal, vol. 40, n.º 3, (1997) https://www.jstor.org/stable/257056
Lecturas relacionadas
6 articulos
EstadísticaEstadísticaLa distribución normal , una densidad de probabilidad muy común , se utiliza ampliamente en estadística inferencial . Los diagramas de dispersión y...EconometríaLa econometría es una aplicación de métodos estadísticos a datos económicos con el fin de dar contenido empírico a las relaciones económicas. [1] M...Diferencia en diferenciasDiferencia en diferenciasDiferencia en diferencias ( DID [1] o DD [2] ) es una técnica estadística utilizada en econometría e investigación cuantitativa en las ciencias soc...Datos del panelDatos del panelEn estadística y econometría , los datos de panel y los datos longitudinales [1] [2] son ​​datos multidimensionales que implican mediciones a lo la...Unidad de observaciónEn estadística , una unidad de observación (o individuo ) es la unidad descrita por los datos que se analizan. Un estudio puede tratar a los grupos...Grupos de tratamiento y controlGrupos de tratamiento y controlEn el diseño de experimentos , las hipótesis se aplican a unidades experimentales en un grupo de tratamiento . [1] En experimentos comparativos, lo...