基本信息
事件研究法(event study)由Ball & Brown (1968) 以及Fama et al. (1969) 開創，其原理是根據研究目的選擇某一特定事件，研究事件發生前後樣本股票收益率的變化，進而解釋特定事件對樣本股票價格變化與收益率的影響，主要被用於檢驗事件發生前後價格變化或價格對披露信息的反應程度。事件研究法是基於有效市場假設的，即股票價格反映所有已知的公共信息，由於投資者是理性的，投資者對新信息的反應也是理性的，因此，在樣本股票實際收益中剔除假定某個事件沒有發生而估計出來的正常收益(normal return)就可以得到異常收益(abnormal return)，異常收益可以衡量股價對事件發生或信息披露異常反應的程度。
方法步驟
在研究過程中，首先須決定研究假說為何。決定研究假說以後，須確定事件的種類及其事件日，估計期及事件期之計算期間，並以股價日報酬率估算其預期報酬率，再透過實際報酬與預期報酬之差額，觀察整體股利發放事件，於宣告期間是否具有異常報酬的產生，最後藉由統計檢定來檢視其統計值是否顯著。
假說:譬如假設估計期間的CAR並沒有產生資訊效果，而事件期的CAR可能產生資訊效果。
事件研究法的第二步，即確定所要研究的事件。所謂的“事件日”，系指市場“接收”到該事件即將發生或可能發生的時間點，而非該事件“實際”上發生的時間點，此時點通常以“宣告日”為準。時點認定的適當與否，對於研究的正確性，會有決定性的影響。
市場模式
估計某一事件發生或公布後，對於股價影響，必須建立股票報酬率的“預期模式”，以估計“預期報酬”(expected returns)。股票報酬率的預期模式有很多種，套用最廣的是“市場模式” (Market Model)。市場模式假設個股股票的報酬率與市場報酬率間存線上性關係，並以市場報酬率建立股價報酬率之回歸模式，公式如下：
Rit=αi +βi Rmt +εi,t
Rit：表示 i 公司 t 期的報酬率，計算方式為 (該股X日時收盤價–該股[X-1]日時收盤價) / 該股[X-1]日時收盤價。 Rmt：表示 t 期的市場加權指數股票之報酬率，計算方式為 (市場X日時收盤指數–市場[X-1]日時收盤指數) / 市場[X-1]日時收盤指數。 αi：表示回歸截距項。 εit：表示回歸殘差項。 βi：表示回歸斜率。
建立股票報酬率的“預期模式”
針對誤差項的部分，根據Fama(1968)、Beja(1972)及Fama(1973)之研究，市場模式有下列之假設： E（εit）=0 Cov（ εiτ , εiγ）= ,τ,γ 〔t1, t2〕 Cov（ εit , Rmt）=0
因此，經由以上所示之公式，可求得個別證券在“事件期”某一期之“預期報酬率”，即為：Rit=ai + bi Rmt
Rit ：表示 i 公司t期之預期報酬率，經由估計期計算得來。 Rmt：表第t期市場加權指數股票之報酬率。
估計平均異常報酬率(AAR)、累積異常報酬率(CAR)
一但估計出“預期報酬率”，也就可以得到異常報酬率。為了了解某一特定事件之異常報酬率或累積效果的行為，並且提供有關異常報酬率，何時開始出現關聯以及何時結束，採用異常報酬率 (AR) 及累積異常報酬率 (CAR) 以看出此項反應。
異常報酬 (Abnormal Returns , ARit) 指以事件期的實際報酬減去事件期的預期報酬：ARit=Rit－Rit
ARit：表示 i 公司第t期之異常報酬率。 Rit ：表示 i 公司第t期之實際報酬率。 Rit ：表示 i 公司第t期之預期報酬率。
累積異常報酬率 (Cumulative Abnormal Returns, CAR( T ))，則為特定期間內每日異常報酬率的累加值。
如果異常報酬率為“正”，我們可以推論事件對股價有正的影響；如果異常報酬率為“負”，我們可以推論事件對股價有負的影響。但只知道正負仍不夠，因為我們不確定此種影響是否足夠明顯，因此必須進行“顯著性檢定”。
分析結果
依據研究假說，對於異常報酬率以及檢定的結果進行分析，並提出解釋。
