단일 사건 → CAR + t-stat + 동기간 뉴스 컨텍스트

공개 호출 방식

from dartlab.analysis.eventStudy.newsImpact import newsImpact

result = newsImpact(
    stockCode="005930",
    eventDate="2024-10-08",
    market="KR",
    eventWindow=(-1, 5),
    estimationWindow=(-120, -30),
)

if "error" in result:
    print("계산 불가:", result["error"])
else:
    print(f"CAR: {result['carPct']:.2f}% (t={result['tStat']:.2f})")
    print(f"유의: {result['isSignificant']}")
    print(f"동기간 뉴스 {result['n_news']}건")

출력 schema

newsImpact() 결과 dict 의 핵심 키:

key	의미
car / carPct	누적 abnormal return (점수 / %)
tStat	standardized CAR (
alpha / beta / sigma	시장 모델 OLS 추정
ar	event window 일별 AR (list[float])
news	동기간 ±3 일 헤드라인 (list[dict])
interpretation	한국어 요약

한계

• estimation window (-120, -30) 가 부족하면 (history < 50 일) error 반환. 짧은 IPO 종목 제외.
• benchmark 시장 지수와 거래일 join 후 50 일 미만이면 결과 신뢰 X.
• t-stat 비유의 시 사건 영향 확인되지 않은 것 — “영향 작다” 추론 금지 (검정 부정 아님).

연계 절차

1. 본 recipe → 이벤트 전후 abnormal return (CAR / t-stat) 측정.
2. engines.gather 뉴스 archive + engines.quant market model 결합.
3. recipes.news.priceShockNews 의 shock 일자 → 본 recipe 로 임팩트 정량화.
4. recipes.news.eventTimelineFusion 으로 이벤트 타임라인 결합.