inst/doc/eventstudies.R

In eventstudies: Event Study Analysis

### R code from vignette source 'eventstudies.Rnw'
### Encoding: UTF-8

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### code chunk number 1: show-the-events
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library(eventstudies)
data(SplitDates)                        # The sample
str(SplitDates)                         # Just a data frame
head(SplitDates)


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### code chunk number 2: show-the-events
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data(StockPriceReturns)                 # The sample
str(StockPriceReturns)                  # A zoo object
head(StockPriceReturns,3)               # Time series of dates and returns.


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### code chunk number 3: no-adjustment
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es <- eventstudy(firm.returns = StockPriceReturns,
                 event.list = SplitDates,
                 event.window = 5,
                 type = "None",
                 to.remap = TRUE,
                 remap = "cumsum",
                 inference = TRUE,
                 inference.strategy = "bootstrap")


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### code chunk number 4: the-es-object
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class(es)
str(es)


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### code chunk number 5: plot-es
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par(mai=c(.8,.8,.2,.2), cex=.7)
plot(es)


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### code chunk number 6: mm-adjustment
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data(OtherReturns)
es.mm <- eventstudy(firm.returns = StockPriceReturns,
                    event.list = SplitDates,
                    event.window = 5,
                    type = "marketModel",
                    to.remap = TRUE,
                    remap = "cumsum",
                    inference = TRUE,
                    inference.strategy = "bootstrap",
                    model.args = list(market.returns=OtherReturns$NiftyIndex)
                    )


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### code chunk number 7: plot-es-mm
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par(mai=c(.8,.8,.2,.2), cex=.7)
plot(es.mm)


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### code chunk number 8: amm-adjustment
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es.amm <- eventstudy(firm.returns = StockPriceReturns,
                    event.list = SplitDates,
                    event.window = 5,
                    type = "lmAMM",
                    to.remap = TRUE,
                    remap = "cumsum",
                    inference = TRUE,
                    inference.strategy = "bootstrap",
                    model.args = list(
                        market.returns=OtherReturns$NiftyIndex,
                        others=OtherReturns$USDINR,
                        market.returns.purge=TRUE
                        )
                    )


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### code chunk number 9: efficiency-comparison
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tmp <- rbind(es$result[5, ],
             es.mm$result[5, ],
             es.amm$result[5, ]
             )[, c(1, 3)]
rownames(tmp) <- c("None", "MM", "AMM")

print(tmp["MM", ] - tmp["None", ])
print(tmp["AMM", ] - tmp["None", ])


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### code chunk number 10: intraday-example
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data(AggregateReturns) # Data used
data(RateCuts)
data(IndexReturns)


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### code chunk number 11: intraday-example
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                                        # IntraDay eventstudy
                                        # For 35 minutes pre and post event

intraday.es <- eventstudy(firm.returns = AggregateReturns,
                          event.list = RateCuts,
                          event.window = 35,
                          type = "marketModel",
                          to.remap = TRUE,
                          remap = "cumsum",
                          inference = TRUE,
                          inference.strategy = "bootstrap",
                          model.args = list(market.returns=IndexReturns)
                          )


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### code chunk number 12: plot-intraes
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par(mai=c(.8,.8,.2,.2), cex=.7)
plot(intraday.es)