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2022-12-05
1.计算说明
首先,计算股票的日持有回报Wi,t。本文对股票i的
收益做如下回归:

式中:
Ri,t为股票i在第t
考虑现金红利再投资的收益率
Rm,t为A股为市场组合第t
按流通市值加权的收益率——考虑现金红利再投资的综合市场回报率流通市值加权平均法(对于市场回报率的计算方法,流通市值加权平均法最常用,很多文献同时用 总市值加权平均法——Rm,t=考虑现金红利再投资的综合市场回报率总市值加权平均法等权平均法——Rm,t=考虑现金红利再投资的综合市场回报率等权平均法 来计量股价崩盘风险中的市场回报率。)
另外,考虑到非同步性交易的影响,式(2)中还控制了市场组合收益的两期滞后项和两期超前项。
股票i在第t
的公司持有回报为Wi,t=ln(1+ei,t),ei,t为回归得到的残差项。

随后根据Wi,t分别计算负收益的偏态系数NCSKEWi,t和收益上下波动比例DUVOLi,t,即本文所用的两个股价崩盘风险指标。
其中,负收益偏态系数NCSKEWi,t的计算方法为:

式中,n表示股票在一
月度中的交易天数,该数值越大,股票的崩盘风险越高。

收益上下波动比率DUVOLi,t的计算方法如下:

式中:
nu表示股票i的日持有收益Wi,t大于月度平均收益Wi的天数
nd表示股票i的
持有收益Wi,t小于平均收益Wi的天数
该变量的数值大小反映股票收益分布左偏的程度,股票收益越左偏,崩盘风险越大。

本文用哑变量Crash1和Crash2衡量崩盘风险来进行稳健性检验,该变量的计算方法如下:

其中
Wi,t,w为公司i在第t
第w持有回报
Average(Wi,t,w)为公司i在第t
持有回报平均值
σi,t
为公司i在第t
度的持有回报标准差
1[·]为指示函数,表示如果公司i在第t月度存在任意一天的日持有回报小于或等于不等式右边的值,则该变量取值为1,表示该股票发生了崩盘事件,否则取值为0。

股价崩盘风险相关论文常用控制变量

Ret 股票i的月度收益率
Sigma 股票i
月度收益率Wi,t的标准差
注:根据计算过程中Rm,t选取的不同,计算结果分为三种 流通市值加权平均法、总市值加权平均法和等权平均法


2.数据说明
样本选择:全部A股1990-2021年数据(初始数据是从1990年开始,经过处理后的数据起点为1991年)
根据现有研究常用的做法,剔除
日收益率少于10个以及相关变量数据缺失的观测值
注:提供了剔除所需数据和剔除代码,若无需做该项剔除处理,自行删除相关代码重新运行即可

行业参照证监会2012年行业分类标准
每个压缩包都附有初始数据,计算代码,参考文献和最终数据


最终数据分为两个版本:
版本1:仅做了上述剔除处理,文件名为“计算结果”
版本2:在做了上述剔除处理的基础之上,同时剔除了金融行业的样本和当年年末被ST、*ST或PT的上市公司,文件名为“计算结果剔除版本”


3.参考文献
[1]吴崇林,刘杰,李志冰.市场操纵、投资者情绪与股价崩盘风险——来自中国股票市场的实证证据分析[J].投资研究,2021,40(05):99-123.(流通市值加权平均法)

压缩包所含文件:
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数据样例:
数据样例.png

分年份数据量统计:
分年份数据量统计.png

缩尾后的描述性统计结果:
缩尾后的描述性统计结果.png

月度股价崩盘风险
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稳健性检验(分市场):
采用以

分市场等权平均法(Rm,t=考虑现金红利再投资的市场回报率等权平均法)、
分市场流通市值平均法(Rm,t=考虑现金红利再投资的
市场回报率流通市值加权平均法)、
分市场总市值平均法(Rm,t=考虑现金红利再投资的
市场回报率总市值加权平均法)
计算的企业股价崩盘风险指标
其余数据处理与上述计算说明完全相同


压缩包所含文件:
压缩包所含文件1.png

数据样例:
数据样例1.png

分年份数据量统计:
分年份数据量统计1.png

缩尾后的描述性统计结果:
缩尾后的描述性统计结果1.png


月度股价崩盘风险分市场
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2023-3-11 16:45:10
资料包特别全 代码数据都很简洁明了 省了我很多时间 老师真是太厉害了
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