market mode parameter estimation an

market mode parameter estimation and on significance tests over multi-day event periods.
While our primary concern is with NASDAQ securities we also construct samples combining
NYSE/ ASE and NASDAQ securities and samples of just NYSE/ ASE securities. Since future event study
research is unlikely to always be restricted to securities trading on a particular exchange, results for combined
samples should be useful in guiding research design choices in these settings.2
Briefly, we document a fair degree of Don-normality in the daily returns of NASDAQ securities that
persists even at the portfolio level. This leads test statistics commonly used in event studies to depart from their
theoretical nonnal distribution under the null hypothesis. While the severity of the departure varies across test
statistics it is quite severe for traditional z-statistics based on standardized abnormal returns. Since the degree
of misspecification is quite severe and persists across a variety of event study settings we conclude that, in
general, it is an unreliable test statistic in settings involving NASDAQ securities.

Kết quả (Việt) 1:

thị trường chế độ tham số dự toán và trên các xét nghiệm tầm quan trọng trong thời gian dài ngày sự kiện.Trong khi mối quan tâm chính của chúng tôi là với chứng khoán NASDAQ chúng tôi cũng xây dựng mẫu kết hợpNYSE / chứng khoán ASE và NASDAQ và mẫu của chỉ NYSE / ASE chứng khoán. Kể từ khi sự kiện tương lai nghiên cứunghiên cứu là dường như không luôn luôn được giới hạn cho chứng khoán kinh doanh trên một trao đổi cụ thể, kết quả cho kết hợpmẫu nên được hữu ích trong sự lựa chọn thiết kế hướng dẫn nghiên cứu trong settings.2Một thời gian ngắn, chúng tôi tài liệu một mức độ công bằng của Don-bình thường trong hàng ngày trở về chứng khoán NASDAQ màvẫn còn ngay cả ở cấp danh mục đầu tư. Điều này dẫn số liệu thống kê thử nghiệm thường được sử dụng trong các sự kiện nghiên cứu khởi hành từ của họlý thuyết nonnal các phân phối theo giả thuyết null. Trong khi mức độ nghiêm trọng của sự ra đi thay đổi qua thử nghiệmthống kê nó là khá nghiêm trọng nhất dựa trên tiêu chuẩn hóa bất thường trả hàng lại z-thống kê truyền thống. Kể từ khi mức độmisspecification là khá nghiêm trọng và vẫn tồn tại trên một loạt các sự kiện nghiên cứu cài đặt chúng tôi kết luận rằng, trongnói chung, nó là một thống kê thử nghiệm không đáng tin cậy trong cài đặt liên quan đến chứng khoán NASDAQ.

Kết quả (Việt) 2:

chế độ thị trường ước lượng tham số và các bài kiểm tra quan trọng trong thời gian sự kiện nhiều ngày.
Trong khi mối quan tâm chính của chúng tôi là với chứng khoán NASDAQ, chúng tôi cũng xây dựng các mẫu kết hợp
NYSE / ASE và NASDAQ chứng khoán và các mẫu chỉ chứng khoán NYSE / ASE. Vì nghiên cứu sự kiện trong tương lai
nghiên cứu là không phải luôn luôn được hạn chế giao dịch chứng khoán trên một trao đổi cụ thể, kết quả đối với hỗn hợp
các mẫu nên có ích trong việc hướng dẫn lựa chọn thiết kế nghiên cứu trong các settings.2
Tóm lại, chúng tôi ghi lại một mức độ công bằng của Don-bình thường trong ngày lợi nhuận của chứng khoán NASDAQ mà
vẫn còn ngay cả ở cấp độ danh mục đầu tư. Điều này dẫn số liệu thống kê thử nghiệm thường được sử dụng trong các nghiên cứu sự kiện để khởi hành từ họ
phân phối binh thường lý thuyết theo giả thuyết null. Trong khi mức độ nghiêm trọng của sự ra đi khác nhau giữa các test
thống kê nó là khá nghiêm trọng cho truyền thống z-thống kê dựa trên lợi nhuận bất thường được chuẩn hóa. Vì mức độ
của thông số sai lệch là khá nghiêm trọng và dai dẳng trên một loạt các thiết lập nghiên cứu sự kiện chúng tôi kết luận rằng, ở
chung, nó là một kiểm định thống kê đáng tin cậy trong các thiết lập liên quan đến chứng khoán NASDAQ.