• 行业政策差异及政治偏好概述 [page::4][page::5][page::6][page::7]：

- 共和党倾向支持传统能源和国防工业扩张，民主党倾向支持清洁能源发展。
- 共和党时期，国防开支比例往往提高，能源行业对共和党捐赠明显更多；清洁能源和另类能源则更偏向民主党支持。
- 图1显示1993-2024年美国国防开支占GDP比重变化，体现两党不同倾向。

- 图2展示三个行业对两党选举的献金差异，能源显著偏共和党，而另类能源偏民主党，国防行业则较为均衡。

• 选举事件与股市反应示例 [page::10][page::12]：

- 通过2024年重要辩论与选举胜利事件，显示能源和国防股价格对有利共和党新闻上升，清洁能源股价下跌，反之亦然。

• “选举冲击”构建方法及特征 [page::11][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]：

- 利用Iowa Electronic Markets (IEM)的总统选举投注市场每日交易数据，归一化共和党候选人胜选概率，并通过线性回归模型剔除宏观经济及金融市场变量的影响，提取选举概率对经济及金融基本面之外的意外波动。
- 该“选举冲击”被定义为模型残差，是共和党机率意外上升的测度。
- 图4展示2024年主要竞选候选人概率动态，图5展示历次选举期间的选举冲击轨迹，突出2016年和2024年特朗普相关冲击的显著性。

• 选举冲击对股市的实证影响分析 [page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]：

- 采用局部投影方法估计投票意外变化对不同行业股票价格的中短期冲击响应。
- 再构建基于重大事件（如辩论和丑闻）的叙事冲击指标以进行稳健性检验，结果大致一致。
- 图6和图7清晰展示了10个百分点共和党选举冲击后，能源和国防股价显著上涨，清洁能源股价显著下跌的动态过程。

• 选举冲击对劳动市场的实证分析 [page::24][page::25][page::26]：

- 总体就业对选举冲击无显著响应，显示经济刺激效果可能在行业间抵消。
- 细分行业显示出明显差异：能源相关行业（油钻探和采矿）响应正向明显，清洁能源生产就业响应负向且滞后显著，国防制造业中的坦克制造业出现一定的持续正向就业响应。
- 图8展示12个月的就业响应动态。

• 方法论贡献与文献联系：

- 设计了一种新的高频选举概率冲击指标，区别于传统基于选举结果的模拟，强调选举概率变化而非仅结果冲击的作用，揭示投资者对未来政策的前瞻性预期对不同行业资产价格的显著影响。
- 结果支持政治不确定性通过行业政策差异显著影响资产配置与就业调整，补充了政治风险和高频政策冲击识别的研究文献。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题：How Election Shocks Move Markets: Evidence from Sectoral Stock Prices
作者：Aaron J. Amburgey
发布日期：2025年4月4日
研究主题：研究美国总统选举周期对不同行业板块（尤其是能源、清洁能源和防御板块）股价的影响，以及选举概率变化带来的政策预期如何传导到资本市场和实体经济。

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一、元数据与报告概览

本文旨在使用高频数据和创新方法，构建“选举冲击（election shock）”系列，识别总统选举概率的非经济因素冲击，进而研究这些冲击如何影响特定行业的资产价格，特别是政策议题上两党立场明显不同的能源、清洁能源和防御领域。论文核心结论包括：

• 利用选举概率数据的日频变化中剔除宏观经济和金融信息的“选举冲击”，捕捉到真实的非经济性政治新闻对市场的影像。

- 共和党概率上升（正向冲击）推动能源和防御行业股价上涨，压低清洁能源股价；民主党概率上升则相反。

• 这些影响不仅是短期反应，还能持续数月，并且还反映到关联行业的就业数据上。

- 报告强调投资者通过选举新闻调整对未来政策的预期，从而对相关行业资产价格做出反应。

该研究不仅丰富了对政治不确定性和政策新闻异质性影响资本市场的理解，还为测量财政和货币政策前瞻性效应提供了方法论贡献。

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二、逐节深度剖析

2.1 引言（Introduction）

• 关键论点： 由于美国政治极化明显，民主党与共和党在能源政策（清洁能源投资vs.化石燃料扩张）、防御支出上立场鲜明，选举相关新闻影响未来政策预期，这种预期变化应当反映到股票市场尤其是相关行业板块中。

- 方法论创新： 通过“选举冲击”系列，剔除日常金融及宏观经济新闻干扰，以捕捉与选举相关的政策预期非经济性信息。

• 数据与焦点行业： 利用Iowa Electronic Markets（IEM）的选举胜率赌盘数据，聚焦能源、清洁能源、防御三大板块，进行股价局部投影分析。

- 主要发现： 共和党选举概率意外上升推动能源和防御股上涨，清洁能源股下跌，反之亦然，这预示投资者高度关注并反应未来政策导向。

逻辑连贯性：作者明确指出选举新闻如何通过预期改变政策环境，进而影响实体经济与金融市场，建立了一个政策新闻—选举概率—资产定价的因果链条，提出了用于提取“政策新闻冲击”的新指标。

2.2 选举冲击构建及验证

• 数据来源： IEM赌盘每日交易价格和交易量；对应七届总统大选；实际支付基于普选结果，存在选举人团制度偏差，但整体无系统性历史偏差。

- 建模方法： 用包含金融市场变量与宏观经济指标（当日2年期国债收益率、标普500指数变动，以及数据发布日的1个月就业、通胀、工业产出变动）及其与执政党交互项的多变量自回归模型回归共和党候选人胜率概率变化，残差即为“选举冲击”，代表剔除经济因素后的纯政治新闻冲击。

• 估计结果： 模型拟合度高（R2=88.5%），大部分概率变化由自身滞后解释，经济变量贡献有限，确保冲击为较为外生的选举新闻变化。

技术说明：该建模思路类似高频识别货币政策冲击的做法，通过正交化方法去除经济新闻对概率的影响，剩余即为独立于宏观变动的纯政治新闻冲击，方法严谨且得到数据支持。

2.3 选举冲击的性质与案例

• 全样本表现： 冲击值集中在选举日前后，幅度大且符合事件走向，如2008年和2020年奥巴马、拜登连任冲击为负（民主党支持冲击），2016年特朗普意外胜选冲击高达71个百分点，反映其意外性。

- 2024年案例： 细节展示了6月至11月期间多次事件（辩论、暗杀未遂等）对选举概率的连续影响，体现新闻对赌博概率的动态调整而非单日冲击，说明市场反应具有一定信息延迟和渐进性。

3 相关行业偏好与股价反应

3.1 政策对行业影响的叙述与数据支持

• 能源 vs 清洁能源冲突： 碳税等政策间接抑制传统能源，推动清洁能源发展（理论与实证均支持），但也存在某些政策同时支持两者创新。

- 历届政府立场差异： 共和党政府积极支持化石能源（管道审批、减排协议退出等），民主党政府支持清洁能源投资（如《通胀削减法案》IRA）并限制传统能源钻探及排放。

• 防御行业： 政府防御预算由执政党倾向影响明显，共和党执政期间国防预算增加，民主党执政预算则减少，显著例证为2001-2009年布什任内预算显著增长。

- 游说支出： 反映行业偏好，能源行业大幅倾向共和党，清洁能源反向偏向民主党，防御行业两党均有资金，但共和党略占优势。

• 图表解析：

- 图1（防御开支/GDP）显示各党执政期间防御开支轨迹，清晰验证党派财政政策异质性；
- 图2（游说捐款）清楚揭示利益集团对两党偏好，资金规模差异大。

3.2 选举事件与股价初步反应

利用2024年选举事件，展示三大行业对应的事件后单日股价变动（图3）。结果高度吻合政策预测：

• 拜登首场辩论表现不佳导致清洁能源股价下降，下跌2.4%；

- 哈丽斯辩论提升民主党胜选概率引发清洁能源上涨2.9%，传统能源、国防股下跌；

• 特朗普胜选导致能源与防御股显著上涨（分别4%和5%），清洁能源股大幅下跌6.5%。

该简单回归结果表明，市场即时反应选举新闻，但文中指出需更完整分析市场长期反应及实物经济效应。

4 资产价格及劳动力市场的冲击响应分析

4.1 股市反应：本地投影法估计

• 利用加权OLS局部投影回归方法，权重为IEM交易量，以10个百分点的共和党“选举冲击”标准化冲击。

- 结果（图6）：
- 能源股上涨，峰值约1%，持续60天以上依然显著；
- 清洁能源股相反，下跌约1%，前期显著，长线趋势一致但置信区间较宽；
- 防御股上涨更明显，峰值近1.5%，走势与能源股类似。

• 较为粗略的仅讨论选举结果变量说明（未利用概率信息）未能捕捉能源与防御板块持续效应，说明概率动态信息的重要性。

- 稳健性：剔除受2008金融危机和2020疫情影响的选举年份，结果基本不变，显示较强稳定性。

4.2 叙述法（Narrative）选举冲击

• 制造基于显著事件窗口（辩论、丑闻等）的冲击，避免日常噪声影响。

- 估计结果（图7）与基线相似，但清洁能源和防御反应更强，能源反应稍弱。总体稳健。

• 该方法确认市场主要对重大事件而非细微概率波动产生反应。

4.3 劳动力市场效应研究

• 使用月度行业就业数据，关注与政策密切相关行业：石油钻探开采、矿产开采、清洁能源发电、航空制造、舰炮制造。

- 模型控制失业率、通胀、工业产出等宏观变量。

• 结果（图8）显示：

- 总体就业无显著响应，说明行业内再分配而非整体扩张。
- 石油开采就业10个月后涨约1.6%；采矿行业7个月后升约1%；清洁能源行业12个月后就业下降2%；
- 航空制造无明显变化，舰炮制造出现短期小幅增加，反映防御制造部门受政治偏好影响较弱，或两党均有支持。

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三、图表深度解读

图1（第8页）："U.S. Defense Spending by Fiscal Year"

• 描述：描绘1993-2024年度国防支出占GDP百分比。

- 趋势：共和党执政期间整体国防支出上升（如布什任内2001-2009年5.4%高点），民主党执政期间下降（如奥巴马时期跌至3.8%），体现显著党派差异。

• 支持论点：验证防御行业政策偏好，并为市场反应提供政策依据。

图2（第9页）："Campaign Contributions by Sector"

• 描述：显示2000-2024年能源、替代能源、防御行业向民主共和两党捐款金额。

- 细节：能源行业支持共和党力度大于两倍，替代能源倾向民主党，防御行业较为均衡但共和党略多。

• 意义：透视产业界政治倾向，支持报告中选举冲击对特定行业定价的假设。

图3（第12页）："Sectoral Stock Prices and 2024 Election Events"

• 描述：2024年关键事件次日能源、清洁能源、国防板块股价日变动。

- 趋势：辩论影响明显，胜方所代表利益相关行业股价反向波动，特朗普胜选当天股价显著波动，验证短期市场反应。

图4（第14页）："2024 IEM Implied Election Probabilities"

• 描述：2024年6月-11月IEM市场隐含的共和党与民主党胜选概率变动。

- 特征事件：辩论、新闻发布、暗杀未遂等事件导致概率剧烈波动，概率走势反映市场对政治事件的即时反应。

图5（第18页）："Election Shocks"

• 描述：上下两面板分别绘制全样本与2024年期间的选举冲击序列。

- 解读：大选日冲击峰值巨大，反映概率忽然跳变；2024年期间多次较小冲击连续发生，表现赌盘对事件信息逐步反应。

图6（第20页）："Stock Price Response to a 10pp Election Shock"

• 描述：叠加10个百分点共和党概率冲击时，能源、清洁能源、防御股价的累计日收益率冲击响应曲线。

- 趋势：能源及防御股积极响应，清洁能源相反，且影响持续三个月。

• 意义：验证政策新闻驱动下的资产重新定价机制。

图7（第23页）："Stock Price Response to a 10pp Narrative Election Shock"

• 描述：基于重大选举事件的叙述冲击对行业股价的冲击响应。

- 对比图6：结果一致，表明经济主体更多关注重大新闻事件而非细微概率波动。

图8（第26页）："Employment Response to a 10pp Election Shock"

• 描述：部门就业对选举冲击的响应，反映政策预期如何传导至实体经济。

- 趋势：能源相关就业明显响应，清洁能源就业长期下降，防御制造表现有限，总体就业无显著变化，揭示产业差异化冲击。

图A1（第33页）："Pipeline Construction Approval"

• 描述：2000-2024年联邦政府批准管道(天然气)里程数，标注各党执政开始年份。

- 趋势：共和党执政初期平均审批里程明显高于民主党，印证传统能源行业政策倾向。

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四、估值与方法论分析

报告主要采用的是本地投影（Local Projections）方法估计选举冲击对不同行业资产价格和就业的动态影响。局部投影因其灵活性和较少模型假设偏误而被广泛采纳。本文权重为IEM交易量，以筛除噪声较大、交易活跃度低的样本日，确保估计聚焦关注度较高的选举时间点。

选举冲击的构造基于金融和宏观经济数据正交化的残差，剔除了经济风险背景的影响，从而可信度较高。叙述法对冲击选择进一步锐化，聚焦重大事件，兼具简洁性与充分性。

估计涵盖日频资产价格和月度就业变化，务求捕捉短期和中期的政策预期冲击对市场与实物经济的传导。

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五、风险因素评估

报告中潜在风险和限制包括：

• 选举概率数据偏差：IEM赌盘以普选结果为支付依据，实际选举制度为选举人团，概率存在偏差；作者针对近年共和党更有优势做出了说明，但认为不构成系统性威胁。

- 样本有限性：仅涵盖七届大选，可能受个别年份极端事件（如2008金融危机、2020新冠疫情）干扰。作者通过剔除相关年份数据进行稳健性验证，显示结果坚挺。

• 政治事件内生性：局部冲击可能仍携带政治经济间的内生联系，例如战争爆发的是否纯属领导人政策不同等问题，报告承认难以完全剥离但采取合理叙述证据佐证。

- 游说捐款解释局限：游说资金虽然是利益体现，但可能混杂社会价值观等因素，且两党游说均有，特别防御领域，可能使偏好不够纯粹。

• 市场反应机制复杂：股价响应不仅仅代表未来政策预期，还混入信息溢出效应与投机性波动，报告虽然控制了多种变量，但噪声仍难完全剔除。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告在剔除经济新闻的同时，并非完全可以保证所有政治概率变化都是纯外生的，可能仍受未被考虑的宏观政治环境影响。

- 使用赌盘数据的固有限制，虽然交易活跃，但市场参与者有限且有监管限额，可能影响概率估计的市场效率。

• 叙述法选取事件窗口程度需要权衡，过宽或过窄均可能导致信号丢失或噪声放大，报告选择5日窗口合理，尚可探讨优化。

- 报告主要侧重于预期与股价反应，未来研究需深入挖掘预期变化与实际政策执行之间的传导机制，尤其是劳动力市场变化背后的具体路径。

• 对防御行业的分析较为粗略，考虑到两党游说均衡，且政府采购冗长周期，股价变动与就业效应可能存在结构滞后和双向影响机制。

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七、结论性综合

该报告创新地利用Iowa Electronic Markets的选举概率数据，通过高频正交技术，成功分离出反映纯外生政治新闻的“选举冲击”，并深入挖掘其对特定行业股价及就业的动态影响。

分析发现：共和党“选举冲击”正向增加，迅速推升能源及防御行业股价，打压清洁能源股价；民主党概率上升则表现相反。此类股价反应不止于短期，持续3个月以上。就业层面，油气钻探、矿产业就业延迟上升，清洁能源就业则于一年后显著下降。防御行业就业反应较弱且非持续。整体就业无显著变化，反映行业内部结构性调整。

图表信息层面：

• 图1与图2明确展示了两党政策在国防支出和游说资金上的分歧，为实证分析提供坚实基础；

- 图3和图6-7显示选举新闻事件对行业股价的即时和持续影响，验证市场高效反应选举预期新闻的假设；

• 图8等就业数据证实预期转变也驱动实体经济调整，尤其是高度依赖政策环境的行业。

方法论上，报告借鉴货币政策高频识别技术，结合叙述事件法进行双重验证，提升了模型稳健性。通过权重交易量的方法减轻噪声影响，且多种稳健性测试体现结果的可信度。

总体而言，作者在强调政治不确定性对资本市场和经济结构影响的同时，精准刻画了选举概率变化如何引发行业资产配置及就业的再平衡，揭示政策预期的市场传导机制，为未来研究政治经济学、资产定价及产业政策提供了重要数据与方法支持。[page::0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 33, 38, 39, 41, 44, 46, 47, 49, 50, 51, 52]

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此分析报告务求详尽覆盖所有章节关键点、每一图片与表格的内涵与数据含义，确保读者能够深刻理解原文的研究框架、数据处理、实证发现及其意义。

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