1.event study一般来说是有明确的时间和公告。如果是国家政策问题，并是在一段时间里面公布，那你必须知道市场对于政策是如何调整的。如果市场从第一个出台的政策发布的时候就开始调整的话，那第一个时间就是了。因为那个时候市场已经吸收了这个信息，以及后续出台政策可能产生的影响。

2. 我做的时候 (-260, -61) 一般是running regression period。 然后(-60, -1), 是pre-event window，这个简单来说就是在一个正式公告出现前，如果有小道消息出现，市场是不是会有反应。之后如何定义post-event window可以根据自己的需要，比如(-1,1), (0,1), (0), (0, 60), (1,60) ， （-60， 60）之间一般足够用来计算abnormal return了。

2# windlove
本人还不是很理解，如果这个政策正式出台的时候，之前已经有谣言或者传闻，股市或者这个行业的指标已经将这个信息差不多吸收了，那这个政策实际的出台还具有研究的价值么？

所以running regression period 是用pre-event window 之前的数据做regression， (-260, --61).  谣言和传闻只是一部分的人可能对此作出的反应，而不是整个市场。很多人也会观望到政策正式出台的时候。所以（-60， 60）包括了出台前后2个月时间的市场反应，用来作为研究的窗口。

但有个问题是股票市场理论上是stochastic的，因此任何风吹草动都会有影响，同时公司自己对外的信息比如，兼并收购，融资等等也会影响投资者对公司的态度。所以有的时候公司自己的公告时间和**政策出台的时间很相近，这样的话用一般的event study的market model来做regression所产生的alpha 和 beta就会产生bias。但我没研究过这种情况。

是否有别人研究过，可参考其设置的情况，然后根据自己研究的需要进行调整。