As a result, we used the constant-c

As a result, we used the constant-change model to evaluate the normal change. The advantage of this
method is that it is simple and in certain cases has good large sample properties. Brown and Warner (1980, 1985) find that it often yields results similar to those of more sophisticated models. In any case, in
the absence of any suitable conditioning information, one may have to use this method to ascertain the
impact of events. The normal change model is given by:
where l i is the normal change that is estimated using the estimation window, and v=1,. . .,V measures the
number of daily observations in the estimation window. Generally the event window itself is not
included in the estimation period to prevent the event from influencing the estimates of the normal
change model. The estimation window that will be used in this study includes the days surrounding the
5-day event window.
The sample variance of the abnormal changes estimated using the estimation window (the period
outside the event window) is obtained by:
The abnormal change for market rate i on the event day s, (AC) is , is calculated as the difference
between the actual change and the normal change on the event day (day of change in the operational
rate):

Kết quả (Việt) 1:

Kết quả là, chúng tôi sử dụng các mô hình thay đổi liên tục để đánh giá sự thay đổi bình thường. Lợi thế nàyphương pháp là nó là đơn giản và trong một số trường hợp có tính chất tốt lớn mẫu. Brown và Warner (1980, năm 1985) tìm thấy rằng nó thường mang lại kết quả tương tự với mô hình phức tạp hơn. Trong bất kỳ trường hợp nào, trongsự vắng mặt của bất kỳ thông tin phù hợp lạnh, một trong những có thể phải sử dụng phương pháp này để xác định cáctác động của sự kiện. Mô hình bình thường thay đổi được cho bởi:nơi l tôi là sự thay đổi bình thường được ước tính bằng cách sử dụng cửa sổ dự toán, và v = 1,..., các biện pháp V cácsố lượng các quan sát hàng ngày trong cửa sổ dự toán. Nói chung cửa sổ sự kiện chính nó là khôngbao gồm trong giai đoạn dự toán để ngăn không cho sự kiện này ảnh hưởng đến các ước tính của các bình thườngthay đổi mô hình. Cửa sổ dự toán sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm những ngày xung quanh cáccửa sổ 5 ngày của sự kiện.Mẫu phương sai của những thay đổi bất thường ước tính bằng cách sử dụng cửa sổ dự toán (giai đoạnbên ngoài cửa sổ tổ chức sự kiện) thu được bằng cách:Các bất thường thay đổi đối với tỷ giá thị trường tôi trên sự kiện ngày s, (AC) là, sẽ tính toán sự khác biệtgiữa sự thay đổi thực tế và sự thay đổi bình thường ngày sự kiện (ngày sự thay đổi trong các hoạt độngtỷ lệ):

Kết quả (Việt) 2:

Kết quả là, chúng tôi sử dụng các mô hình liên tục thay đổi để đánh giá sự thay đổi bình thường. Lợi thế của việc này
là phương pháp mà nó là đơn giản và trong một số trường hợp có tính chất mẫu lớn tốt. Brown và Warner (1980, 1985) thấy rằng nó thường mang lại kết quả tương tự như các mô hình phức tạp hơn. Trong mọi trường hợp, trong
trường hợp không có bất kỳ thông tin điều thích hợp, người ta có thể phải sử dụng phương pháp này để xác định
tác động của các sự kiện. Các mô hình thay đổi bình thường được cho bởi:
nơi li là sự thay đổi thông thường, được ước tính bằng cách sử dụng cửa sổ dự toán, và v = 1 ,. . ., V đo
số quan sát hàng ngày trong cửa sổ dự toán. Nói chung các cửa sổ sự kiện đó không được
tính vào thời gian ước tính để ngăn chặn các sự kiện từ ảnh hưởng đến các ước tính về bình thường
mô hình thay đổi. Cửa sổ dự toán sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm những ngày xung
quanh. Cửa sổ sự kiện 5 ngày
các phương sai mẫu của những thay đổi bất thường ước tính bằng cách sử dụng cửa sổ dự toán (thời gian
bên ngoài cửa sổ sự kiện) thu được bằng:
Sự thay đổi bất thường của thị trường tỷ lệ i vào ngày sự kiện s, (AC) được, được tính bằng chênh
giữa sự thay đổi thực tế và sự thay đổi bình thường vào ngày sự kiện (ngày của sự thay đổi trong hoạt động
rate):