Causal Inference in Financial Event Studies
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摘要
本文证明：当资产定价因子模型被错设时，传统事件研究（abnormal-return）估计量通常对因果效应不一致；偏误在市场剧烈波动、长窗累积以及事件时点与市场状况相关时尤其严重。作者推导出一致性与渐进偏误的条件，提出用合成对照/gsynth 构造对照组合作为替代，并在四个典型实证（Geithner、S&P500 纳入、并购、近距竞标）中展示：在高波动或长期情形下，部分既有结论可能源于模型错设而非真实处理效应，短期且时点随机的研究仍可用传统方法，但面对非随机时点或长程效应应优先考虑合成方法或准实验设计 [page::0][page::2][page::42]。
