基于季度的上市公司股价崩盘风险数据（三大指标+必备控制变量）

最新完整版（2000-2020）

参照 Kim et al.(2011)、Callen et al.(2013)、Xu et al.(2014)、杨威等（2020）、彭俞超等（2018）等文献，选择学术界通常采用的负收益偏态系数（NCSKEW）、公司股票收益上下波动的比率（DUVOL）及进一步参照 Callen and Fang（2015）的方法，用公司股票收益发生下行和上行的频率之差（CRASH）三个指标来衡量股价崩盘风险。

三大指标的经济意义是：前两个指标NCSKEW和DUVOL指标的值越大，公司股票收益率偏态系数负的程度和左偏的程度越大，股价崩盘风险越大。最后一个指标CRASH值越大，发生崩盘的频率越大（吴晓晖等，2019）。

免费附带两大必备控制变量：1.股票i在第t季度的收益波动，为公司i在第t季度日收益率的标准差（SIGMA）；2.股票i在第t季度的平均日收益率（RET）

数据说明

数据区间：2000-2020

数据清洗：为了有效估计，剔除了每年交易天数小于30的数据

特别说明：本次通过三个指标构造股价崩盘数据，分别是：NCSKEW、DUVOL、CRASH，这三大指标都是参考以下顶刊（如JFE、JFQA、经济研究等顶刊）构造，可以在论文中主检验使用一种，其他两种作为论文中的稳健性检验。

附带控制变量说明：本帖子附件除了构造了股价崩盘数据三大指标，还构造文献中常用的研究股价崩盘风险问题时必备的控制变量：即日收益率均值和日收益率标准差

数据构造参考文献：

Kim,J.B.,Y. Li, and L. Zhang. Corporate Tax Avoidance and Stock Price Crash Risk: Firm-level AnalysisJ].Journal of Financial Economics,2011,100(3):639-662.

Callen,J.L., and X. Fang. Religion and Stock Price Crash Risk [J].Journal of Financial and Quantitative Analysis,2015,50(1-2):169-195.

Xu,N.,. Li,Q. Yuan, and K. Chan. Excess Perks and Stock Price Crash Risk: Evidence from China[J].Journal of Corporate Finance,2014,25(1):419-434.

Kim,J.B.,Y. Li, and L. Zhang. CFOs versus CEOs: Equity Incentives and Crashes [J].Journal of Financial Economics,2011,101(3):713-730.

杨威, 冯璐, 宋敏,等. 锚定比率可以衡量股价高估吗?——基于崩盘风险视角的经验证据[J]. 管理世界, 2020, v.36(01):173-192+247.

刘星，苏春，邵欢.家族董事席位超额控制与股价崩盘风险——基于关联交易的视角[J].中国管理科学,2021.

司登奎，李小林，赵仲匡.非金融企业影子银行化与股价崩盘风险[J].中国工业经济，2021.

鲁桂华，潘柳芸.高管学术经历影响股价崩盘风险吗?[J].管理评论，2021.

伊志宏，王皓，陈钦源.企业对外担保与股价崩盘风险——基于A股上市公司的经验证据[J].会计研究，2021.

彭俞超，倪骁然，沈吉.企业“脱实向虚”与金融市场稳定*———基于股价崩盘风险的视角[J].经济研究.2018(10):50-66.

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数据下载方法：使用电脑下载，手机无法下载附件（大家看帖子也尽量使用电脑，手机看帖子有时候看不到图片和附件）

其他说明：该数据三大指标的构造可用于实证主检验、稳健性检验、机制检验等分析。后续随着数据库的更新，将更新完整数据免费分享给已经下载的同学/老师

以下附件含有最终的计算结果、原始数据及计算过程（完整下载附件在该页面下方），具体说明及示例如下：