股灾中政府“买入式”救市的有效性——基于A股市场的事件分析研究

贺立龙,高 洁,刘俊霞,黄 科

(1.四川大学经济学院,四川 成都 610065; 2.美国约翰霍普金斯大学Carey商学院, Baltimore MD 21218；3. 西安交通大学经济与金融学院，陕西 西安 710061；4. 中国人民大学财政金融学院，北京 100872)



股灾中政府“买入式”救市的有效性
——基于A股市场的事件分析研究

贺立龙1,高 洁2,刘俊霞3,黄 科4

(1.四川大学经济学院,四川 成都 610065; 2.美国约翰霍普金斯大学Carey商学院, Baltimore MD 21218；3. 西安交通大学经济与金融学院，陕西 西安 710061；4. 中国人民大学财政金融学院，北京 100872)

以2015年6月到8月中国2997家A股上市公司的日收益率数据为样本，筛选出2015年股灾中主要的政府“买入式”救市事件，利用事件分析法分析历次政府“买入式”救市事件对A股市场的影响。研究发现：历次政府“买入式”救市事件对A股市场收益率的影响不尽相同，主要受买入的绝对量和相对量、买入对象以及买入时机三个方面的影响。结论对政府在股灾期间“买入式”救市政策优化有指导意义。

股灾；“买入式”救市；事件分析法；有效性

一、引 言

全球资本市场发展历程中出现过多次股灾。为防止股灾对金融体系和实体经济产生过大的伤害，政府往往会采取各种措施救市。从国内外的经验来看，“买入式”救市是一种常用的方法。例如，日本在1962 年的股灾中投入1905 亿日元的共同证券基金救市；香港在1997年的股灾中动用约 1200 亿港币外汇基金直接进入股市；美国在2008年股灾中释放最高 7000 亿美元用于购买金融机构的问题资产或提供担保[1]。我国政府在应对沪深两市自成立以来的历次股灾时，也不同程度地实施过“买入式”救市措施。2015年“6.15股灾”发生时，政府通过汇金公司和证金公司直接在二级市场购买、证券公司出资购买蓝筹、基金公司自购基金、汇金增持四大行等方式进行“买入”救市。

关于政府干预实体经济及金融市场的命题，国内外有很多理论探讨。马克思主义政治经济学者强调政府在克服市场自发性与盲目性难题中的必要功能。凯恩斯主义者主张运用财政与货币政策对市场无序波动进行宏观管控。市场运行与政府调控的有效均衡已成为当前经济学界的共识。股灾中的政府救市，作为政府管控市场波动在金融经济中的一种典型表现，其本质是政府间接(如货币政策)或直接(如购买股票)干预股市的异常运行状态，使股市恢复平稳状态。关于政府在股灾中的救市命题，国内外已有相关研究。Bernanke(1983)就曾指出，政府救市能够增强金融中介的有效性，避免股市中的巨大风险通过金融机构放大到实体经济中[2]。Diamond和Rajan(2001)认为，由于对安全资产的偏好，大量资金会在股灾期间流出导致流动性不足，使得金融资产价格进一步下跌，因此需要政府采取一系列举动释放流动性[3]。曾欣(2003)提出，政府干预市场会改变投资者预期，这种变化将反映在市场中[4]。Yuli Su、Yewmun Yip 和Rickie W.Wong(2002)对1998年香港特区政府的干预行为进行实证研究表明，政府干预有效扭转了股市下跌，降低了价格波动，救市效果明显[5]。朱民和边卫红(2009)对西方国家金融危机发生时政府“注资与禁止卖空”行为的考察表明，现实中发达经济体的资本市场也存在政府的直接干预，尽管这种成效存在争议[6]。

对于股灾时的政府救市措施，陆岷峰和陈志宁(2009)总结为三种，很重要的一点就是政府直接参与股票市场交易[7]。张新红和叶诚略(2012)实证研究表明，相比货币政策、财税政策、舆论导向等股市调控政策事件，信贷资金入市、保险资金入市等“资金供给”政策事件在所有的救市方式中最为有效[8]。郭金冰(2013)通过对汇金公司增持银行股的实证分析，也肯定了政府“买入式”救市的效果[9]。皮海洲(2015)提出，政府买入救市的直接救市目标是股指，根本救市目标是投资者信心，救市方法是“真金白银”[10][11]。

政府采取“买入式”救市措施可以找到丰富的理论支持,但也招致了一些批评和质疑，认为它破坏了股市自身规律、干预了资本市场自由，并且从其他国家和地区的一些经验来看，“买入式”救市并不是每次都是成功的。例如，台湾在1990年股灾发生时，证券交易所推动财团法人、上市公司和银行团进场护盘，任泽平、宋双杰(2015)评判其效果时认为“只能用失败作为其注解”[12]。因此政府“买入式”救市措施的有效性及程度还有待研究。为了检验政府“买入式”救市的有效性，本文以A股的经验数据作为样本，试图用事件分析法衡量救市指标统计量的变化，探讨政府“买入式”救市的有效性问题。

相较于已有文献，本文的研究价值在于：(1)目前已有的研究主要集中在货币政策救市方面，运用定量分析的方法研究政府“买入式”救市行为的文献很少，本文对“买入式”救市的影响进行检验；(2)运用事件分析法，利用各A股上市公司收益率和对应的市场收益率测度正常收益和异常收益，通过构建统计量对异常收益的显著性进行检验，得到“买入式”救市行为对股市的影响及程度，在使用的方法上与常规的实证研究不尽相同。

二、研究方法的选取与原理

(一)研究方法的选取

研究“买入式”救市的有效性，本质是找出一系列买入事件对股价是否具有冲击作用。事件分析法是通过分析事件发生后较短窗口内指标的变动情况，来衡量事件的影响性。因此，事件分析法在研究的需要上适用于对该问题的分析。

事件分析法基于有效市场假说，即公共信息会在短期内在市场中得到反映。马金海、唐德祥、王牧(2007)年的研究表明，我国股市中重大事件发生的当日和第二日，指数会发生明显的变化[13]。因此，我国股票市场基本符合有效市场假说，符合事件分析法的要求。另外，事件分析法有两个基本假设，一是事件窗口内，研究的事件是对结果唯一的影响因子；二是研究的事件影响可以通过测算“超额收益率”进行度量。在本研究中，如果窗口开的足够小，如前后只有2天，基本可以避开其他政策的干扰；而且股指也可以计算超额收益率。因此研究事件满足事件分析法的假设。综上，可以选取事件分析法来衡量2015年股灾中政府“买入式”救市的有效性。

此外，与传统的时间序列分析法相比，事件分析法更能够剔除其他因素的影响。因为股灾期间救市次数频繁而方法多样，其中降息降准、调整各种费用、暂停IPO等措施都会对股指产生支持性的效果。但在使用时间序列分析法进行实证研究时，以上措施的影响无法剔除，会被当作“买入式”救市的效果计入，导致夸大“买入式”救市本身的有效性。使用事件分析法考察政府“买入式”救市事件前后2个交易日收益率波动情况，则可以尽可能避开其他政策的重叠影响。

(二)事件分析法的原理

事件分析法是Dolley在分析股票拆分对股票价格的影响时提出的金融计量方法[14]。此后，Myers和Bakay(1948),Baker(1956)分别对模型做了应用和改进，将特定事件的影响从总体价格的波动中分离出来[15][16]；1968年，Ball和Brown又在模型中加入了收益率方面的考量[17]；Brown和Warner(1980,1985)又提出了违反基本假设时的改进方法[18][19]。至此，事件分析法作为成熟的方法，不仅用在公司事务对财务会计的分析里，更被广泛应用在政府政策对金融市场的干预分析中。

目前的事件分析法其核心是，将正常收益率从实际收益率中剔除后，即可得到异常收益率。通过对累计异常收益率构造统计量进行检验，就可以衡量市场对事件的反应程度。然而，这种方法也有不足，主要体现在无法确定事件的具体作用方式。

三、样本与模型

(一)事件样本

事件样本来源于2015年6月到8月的《证券市场导报》中的《海内外证券市场动态》以及国研网的相关资讯。但这些资料中的证券市场大事件并不全部构成本文所研究的政府“买入式”救市事件的样本, 需要通过定性分析方法和一定的原则进行筛选。

1.通过定义筛选事件

初步筛选的原则是事件属于政府“买入式”救市的范畴。在根据此原则进行样本筛选前，必须明确政府“买入式”救市的定义。由于已有文献对政府“买入式”救市并没有给出一个明确的定义，因此我们在综合各类信息的基础上，给出的定义为：政府通过直接或间接的方式向股票市场注入资金、增加股票市场需求，从而改善股票市场失灵的行为。其中，直接的方式是指国有企业、金融机构直接在二级市场上参与的相关买入行为，例如汇金公司择机增持四大行股票等；间接的方式是指通过购买基金，从而增加股市流动性的行为。

明确定义后，筛选样本的思路如下：(1)在所有的证券市场大事中，筛选出以我国政府为主体发生的各种救市行为。那么，以其他国家为主体发生的各项行为，或我国政府与个人参与的不以救市为目的的行为，就应该排除在外。(2)确定以我国政府为主体发生的救市行为是“买入式”的。那么，使用货币政策、调整交易费和过户费、调整印花税、暂停IPO等行为就不被选取。

根据以上原则，筛选出2015年6月到8月的主要事件，具体时间及内容如表1。

表1 政府“买入式”救市事件

2.事件的拆分与合并

股灾发生期间，政府有时会在连续几日内对同一标的物进行多次同向操作。在某些情况下，这些连续的操作是政府采取的一次救市措施的分步实施，因此可以归为同一事件。另外，根据上文的有效市场假说，可以认为，事件发生前后两个交易日以外的事件之间，才不会存在交叉影响。因此事件发生当日及前后两个交易日共五个交易日以内政府对同一标的物进行的多次同向操作可被认为属于同一个事件。

基于此原则，表1中从2015年6月29日到7月2日出现的一系列四大蓝筹ETF净申购可以视为同一事件。首先，这一系列操作实则是汇金公司和其他金融机构采取的净申购四大蓝筹ETF这一“买入式”救市措施的分步实施。其次，由于这一系列操作发生在连续的四个交易日内，小于五个交易日，可以将这一系列事件的发生日期记为6月30日。因为6月30日的前两日为6月28日和6月29日，后两日为7月1日和7月2日，这样可以将这一系列操作发生的交易日都包含在内。

根据以上思路，将表1做出相应调整，得到本文所研究的政府“买入式”救市事件的样本，具体时间和内容如表2所示。

表2 政府“买入式”救市事件(整理后)

(二)数据

为了检验上述整理后的五次“救市”事件的市场成效，本文选取所有在上交所和深交所A股上市的2997家公司，剔除缺少模型所需数据的样本，使用剩余公司各交易日内的考虑现金红利再投资的日个股回报率，及其对应的市场(上交所A股或深交所A股)考虑现金红利再投资的日市场回报率，作为事件分析时使用的数据。所有数据来源为CSMAR的股票市场交易数据库。处理、分析数据的软件为STATA13。

(三)模型

1.事件窗的确定

图1 事件窗图示

采取事件分析法需要确定估计窗和事件窗，并进一步区分事件窗中的事件发生日，事前检验期和事后检验期。如上图，T0-T1为估计窗，当期为估计期；T1-T2为事件窗，其中，T1-0为事前检验期，0为事件发生日，0-T2为事后检验期。

本文将每次救市前60到30交易日作为估计窗[-60,-30],用以估计事件没有发生时的正常收益率。

对事件窗口的选取，主要基于三个方面的考虑。(1)从研究方法的要求上，考虑到股灾期间各种政策性、买入性、公告性的救市事件发生相对密集，为了满足事件分析法的要求，即“事件窗口内，研究的事件是对结果唯一的影响因子”，需要缩短时间窗口至[-2，2],以避免其他对股指有影响的事件被包含在事件窗口内。(2)从研究的需要上，政府“买入式”救市的主要目的是在短期内支撑股价、稳定信心，营造一个稳定的市场环境，并尽快在此稳定期找到引发股灾的原因，以从根本上解决问题，因此，仅需衡量事件的短期效果。如此，事件发生前后各2天的超额收益率变化就可以衡量救市效果。(3)从研究的说服力方面考虑，研究过程中也曾对时间窗口进行调整，尝试过[0,1],[-1,1],[0,2],[-2,2],[0,5],[-5,5],[0,10],[-10,10]等多种窗口设置方式，在[-2,2]窗口的结果最为显著。综合以上考虑，我们选择[-2,2]作为事件窗口。

2.正常收益率和累计异常收益率

由于正常收益率是不可观测的，所以需要通过估计期的正常收益率来预测事件窗的正常收益率。在对正常收益率的估计中经常会用到常量均值模型和市场模型，在二者的选择中考虑到，收益率序列可能有较强的自相关性，若选用常量均值模型，实际收益率减去均值后的序列可能缺乏独立性，影响后续CAR分布的推导；与之相比，市场模型不仅适用于基于市场收益率对个股收益率的预测，还可以较为有效地剔除时间序列的自相关性，即实际收益率减去市场模型估计的正常收益率后的序列，更能表现出独立性，符合本文分析的需要。

因此我们在确定正常收益率时使用的是市场均值模型。表示为:

Rkt=αk+βkRmt+εkt

(1)

(2)

ARkt表示股票k的事件期内第t日的异常收益率，即事件期内的实际收益率与该事件没有发生时的正常收益率之差，则：

(3)

CARkt=CARkt-1+ARkt，t=T1+1，…，0， …T2，

(4)

则全部n家公司股票的平均累积异常收益率为：

(5)

进行检验的假设为：

原假设H0：“买入式”救市行为对股市收益率无显著影响。

备择假设H1：“买入式”救市行为对股市收益率有显著影响。

3.构建统计量

进行平均累计异常收益率的检验，主要有两种方法，一种是参数检验的t检验，一种是非参数检验的秩检验。本文选择构建t统计量，使用参数检验的t检验。对于每次“买入式”救市的检验，构造统计量如下：

(6)

由于2997家上市公司中，某些公司的样本分别在5次事件的事件窗中，由于交易日数据存在缺失而被剔除，因此在5次检验中，n分别为1818、1737、1415、1807和1837。

四、检验结果与分析

(一)“买入式”救市效果的总体评价

在本文的讨论中，如果政府的“买入式”救市行为对股市的收益不产生显著影响，那么，在事件发生日及其事前、事后检验期，股市平均累计异常收益率(CAR)应在0左右波动；相反，如果政府的“买入式”救市行为对股市收益产生显著影响，则“买入式”救市行为发生时，事件窗的平均累计异常收益率(CAR)就会发生较大变化。本研究中，48.55%的公司CAR值为正，其中，22.6%的公司偏离显著，政府的“买入式”救市行为对股价有明显的支持效果。

观察图2的股指也能看出，A股指数经历了从接近5500点暴跌近20日后，随着“买入式”救市举措的实施，股指由连续下跌转为围绕4000点波动。 “买入式”救市举措富有成效，符合检验结果。

图2 股灾期间A股指数走势

(二)对五次买入事件分别检验

第一次买入事件，即在2015年6月30日，汇金公司出资150亿元申购蓝筹ETF。在检验中，通过事件期(6月26日至7月2日)的累计异常收益率(CAR)可以看出，该值始终是负数，且随着时间的推移，其绝对值在增加，说明股市的下跌趋势和程度没有因该买入行为而得到改变，故可认为6月30日150亿元收购蓝筹ETF的行为没有表现出救市效果。从图2股指上看，买入当天，A股指数上涨5.52%，之后连续3个交易日下跌，与统计结果相吻合。造成本次救市无效主要有三大原因：一是与之后的买入对象相比，本次买入ETF蓝筹，而非为救市专门新建的基金；二是此次资金量较少，买入不到150亿，占当日交易量不到百分之一，而之后的购买量分别占到当日交易量的12%、10%、26%、4%*数据来源：作者根据东方财富网数据和国研网的相关数据进行计算。；三是当时市场持续大幅下跌，投资者信心低迷。

第二次买入事件，即在2015年7月6日，21家券商出资1200亿元投资蓝筹ETF和17家公募出资10亿自购旗下基金。在检验中，通过事件期(7月2日至7月8日)的累计异常收益率(CAR)可以看出，该值是负数，并持续负向累计。故可认为7月6日券商1200亿购买蓝筹ETF和公募10亿元购买旗下基金的救市行为没有明显的救市效果。在事件窗的最后一日，出现了正向累计。虽然没有能改变CAR值的正负，但体现出了不同的趋势。这一趋势某种程度说明救市行为还是存在一定的正面影响。从股指上看，和上一次类似，买入行为通过改变供求，仅扭转当日下跌趋势，之后两日再度下跌。但不同于上次，在两个交易日后，又重新迎来大幅上涨。两日后上涨的事实也契合了事件窗内最后一日的正向累计趋势。因此，虽然统计结果为救市无效，但可被解释为此次救市行为存在滞后效应。

图3 第一次买入事件的平均累计异常收益率

图4 第二次买入事件的平均累计异常收益率

图5 第三次买入事件的平均累计异常收益率

第三次买入事件，即在2015年7月13日，证金公司借华夏新经济和嘉实新机遇两只基金注入800亿，通过事件期(7月9日至7月15日)累计异常收益率(CAR)可以看出，该值始终为正数，说明股市的下跌趋势和程度因该买入行为而得以改变。虽然在最后一日累计异常收益率的变化趋势由上升变为下降，意味着此次救市效果的持续性或许不足。统计量的值为87.9333，P(T>t)=0.0000,原假设被拒绝，故可在统计意义上认为7月13日证金公司对两只基金注资800亿的救市行为有较为显著的救市效果。从股指走势看，7月13日当日出现上涨，随后的小幅下跌印证了对CAR最后一日变化所暗含的下跌趋势。这次下跌可被解释为13日证监会对恒生电子股份有限公司进行调查的负面影响，但未从实质上影响该买入式救市行为的效果。股市短暂下跌后再次迎来连续一周的上涨。

第四次买入事件，即在2015年7月31日，证金公司借南方消费活力灵活配置、招商丰庆灵活配置、易方达瑞惠灵活配置三只基金注入1200亿。通过事件期(7月29日至8月3日)的累计异常收益率(CAR)可以看出，该值为负，说明下跌趋势和程度未由于该买入行为而得到了改变。不过从CAR的变化可以看出，在买入事件发生前，CAR为正，在买入事件发生后，CAR迅速地负向积累，可以被解释为消息的提前公告效应导致救市效果被提前消化。从股指上看，7月31日附近为整体波动下跌趋势和整体波动上涨的转折点，这意味着该点也是市场信心转变的临界点。真金白银虽然没有直接反映在短期股指的变化中，其公告效应却在支持市场信心上起到了重要作用。

第五次买入事件，即在2015年8月14日，汇金斥资约247亿元受让53.65亿银行股。通过事件期(8月12日至8月17日)的累计异常收益率(CAR)可以看出，该值为正数，说明股指的下跌趋势和程度由于该买入行为而得到了改变。统计量的值为26.9608，P(T>t)=0.0000，原假设被拒绝，故可在统计意义上认为，8月14日汇金公司247亿元购买银行股的救市行为显著有效。但途中在事件窗的最后一日出现了负向的累计，暗示这一救市效果的持续性可能较低。从股指上看，8月14日后第二个交易日即出现6.14%的大幅下跌，主要由于新兴市场危机引发当时亚洲股市的全面下跌和欧洲股市的普遍下挫。因此虽然统计意义上救市效果显著，但实际上的救市效果由于受到全球市场不景气的影响而迅速衰减。

图6 第四次买入事件的平均累计异常收益率

图7 第五次买入事件的平均累计异常收益率

五、结论与建议

本文运用事件分析法，划分事件窗，对累计异常收益率的变动构造统计量,进行假设检验，研究中国政府在2015年6月至8月的5次股票“买入式”行为对A股市场股灾的救市效果，得出以下结论：(1)总体上，政府“买入式”救市显著有效，可以抑制股价断崖式下跌趋势、熨平短期异常波动，从而维持股票指数稳定、保障股票市场的平稳运行。(2)单个买入行为的救市效果受买入对象、买入数量、国内市场环境和全球股市形势的影响。从买入对象来看，买入定制的救市基金比买入个股或其他基金更为有效；在买入数量上，每次救市资金超过当日交易量的10%时，才对股指趋势产生显著的作用效果；而在市场信心低迷的情况下，提振市场信心成为“买入”行为的主要效应，但在股指上表现得不显著甚至无效；此外，“买入式”救市的效果还会受到其他金融体系波动的冲击。

根据以上分析，提出以下政策建议：(1)“买入式”救市是一种可操作性强、见效快、效果明显的救市方式，政府可在股价暴跌时采取这种措施及时救市。(2)在实施“买入式”救市手段的过程中，应注意买入对象的选取、买入时机的选择和买入数量的确定。在买入对象上，优先选择定制基金，其次是直接买入股票;在买入时机选择上，要考虑市场信心变动状态，配合其他支持性的政策和公告一起使用，避免利空消息削弱救市效果；在买入量上，资金投入量至少达到当日交易量的10%，保证干预强度，增强救市的有效性。

[1] 任泽平,宋双杰.“6.15”后的救市退出与制度改革:经验与启示[J]. 中国投资,2015,(9):34-41.

[2] Ben S.Bernanke. Nonmonetary Effects of the Financial Crisis in the Propagation of the Great Depression[J]. The American Economic Review,1983，73(3)，pp.257-276.

[3] Douglas W.Diamond，Raghuram G.Rajan. Liquidity Risk, Liquidity Creation, and Financial Fragility: A Theory of Banking[J]. Journal of Political Economy,2001，109(2)，pp.287-327.

[4] 曾欣.中国证券市场的道德风险研究[M]. 成都:西南财经大学出版社,2003.

[5] Yuli Su,Yewmun Yip, Rickie W.Wong. The Impact of Government Intervention on Stock Returns Evidence from Hong Kong[J]. International Review of Economics and Finance,2002，11(3)，pp.277-297.

[6] 朱民,边卫红.危机挑战政府——全球金融危机中的政府救市措施批判[J]. 国际金融研究,2009，(2):4-33.

[7] 陆岷峰,陈志宁.超越股市的救市之争[J]. 经济问题探索,2009，(7):65-68.

[8] 张新红,叶诚略.中国股票市场政策效应的实证研究[J]. 宏观经济研究,2012，(4):88-92.

[9] 郭金冰.汇金公司增持四大国有商业银行对A股市场的影响——基于市场数据的比较分析[J]. 湖南商学院学报,2013,(1):75-79，119.

[10] 皮海洲.指数涨跌是衡量救市成败的重要标准[J]. 武汉金融,2015，(9):72.

[11] 皮海洲.中国股市救市迎来“真金白银时代” [J]. 武汉金融,2015，(8):72.

[12] 任泽平,宋双杰.“6.15”后的救市退出与制度改革:经验与启示[J]. 中国投资，2015，(9):34-41.

[13] 马金海,唐德祥,王牧.我国股市政策效应的实证分析[J]. 企业经济，2007，(5):169-171.

[14] Dolley J. Characteristics and Procedure of Common Stock Slipt-Ups[J]. Harvard Business Review,1933,11(3)，pp.316-326.

[15] Mayers John H. and Bakay Archie J. Influence of Stock Split-Ups on Market Price[J]. Harvard Business Review,1948,26(2)，pp.251-255.

[16] Barker C.Austin. Effective Stock Splits[J]. Harvard Business Review,1956,34(1),pp.101-106.

[17] Ray Ball and Philip Brown. An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers[J]. Journal of Accounting Research,1968,6(2)，pp.159-178.

[18] Brown S.J. and J.B.Warner. Measuring Security Price Performance[J]. Journal of Financial Economics,1980,8(3)，pp.205-258.

[19] Brown S.J. and J.B.Warner. Using Daily Stock Returns: The Case of Event Studies[J]. Journal of Financial Economics,1985,14(1)，pp.3-31.

(责任编辑:原 蕴)

Effectiveness of the Government’s Buying Behaviors in a Stock Market Shock——Based on Event Study of A Share Market

HE Lilong1, GAO Jie2, LIU Junxia3, HUANG Ke4

(1.School of Economics, Sichuan University, Chengdu 610065, China; 2. Carey Business School, Johns HopkinsUniversity, Baltimore MD 21218, USA; 3. School of Economics and Finance, Xi ’an Jiaotong University,Xi’an 710061, China; 4. School of Finance, Renmin University of China, Beijing 100872, China)

Based on the 3-month daily return data of 2997 public companies trading on Shanghai and Shenzhen Stock Markets of A Share from June to August in 2015, this paper carries out an event study to analyze the influence of the government’s buying behaviors on the stock market in the stock crash. In the study,5 buying behaviors, which are selected according to specific principles, are proved to have positive effects on the market as a whole, while each of them exerts influences to different extent because of the variation of the targets of buying, the different amount of money used for buying, and the different period of crash. Our conclusions drawn from the results of the model have important implications for policy-makers.

Stock Market Shock; Government’s Buying Behavior; Event Study; Effectiveness

2016-03-23

国家社会科学基金资助项目(15CJL057)；四川大学中央高校基本科研业务费资助项目(SKZX2015-GB09)

贺立龙(1981-)，男，山东泰安人，四川大学经济学院副教授，博士；高洁(1995-)，女，辽宁大连人，美国约翰霍普金斯大学Carey商学院硕士生；刘俊霞(1996-)，女，山西临汾人，西安交通大学经济与金融学院硕士生；黄科(1995-)，女，四川内江人，中国人民大学财政金融学院硕士生。

F830.91

A

1004-4892(2017)07-0059-09