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经管文库(原现金交易版)
1991-2021年月度股价崩盘风险,负收益偏态系数NCSKEW、收益上下波动比率DUVOL、Crash
楼主
zq1069321348
1678
1
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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
日
收益做如下回归:
式中:
Ri,t为股票i在第t
日
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
日
按流通市值加权的收益率——
考虑现金红利再投资的综合
日
市场回报率流通市值加权平均法
(对于
日
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
日
市场回报率总市值加权平均法
和
等权平均法——
Rm,t=考虑现金红利再投资的综合
日
市场回报率等权平均法
来计量股价崩盘风险中的
日
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
日
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NCSKEW
i,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
日
持有收益Wi,t小于
月
度
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
月
度
第w
天
的
日
持有回报
Average(Wi,t,w)为公司i在第t
月
度
的
日
持有回报平均值
σi,t
为公司i在第t
月
度的
日
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
月
度
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:
数据样例:
分年份数据量统计:
缩尾后的描述性统计结果:
月度股价崩盘风险
大小:(76 Bytes)
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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
日
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
日
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
日
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:
数据样例:
分年份数据量统计:
缩尾后的描述性统计结果:
月度股价崩盘风险分市场
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月度股价崩盘风险+月度股价崩盘风险分市场
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沙发
木子呀.
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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