1.计算说明
1.1 学术型股票博彩指数
我们根据Kumar的定义并借鉴Kumar，Page和Spalt的方法构造度量股票博彩特性的指标一一学术型股票博彩指数。
我们首先定义股票i在t月的均价Pricei,t，即个股月度成交金额与交易股数的比值。相较于收盘价，月度均价更能反映股票在月内的总体价位。
然后构造股票的特质波动率和特质偏度。根据Ang等，对于每只股票，先使用当月的日度数据做如下回归：

其中：
ri,d、rf,d分别为股票i在当月第d日的收益率和无风险收益率
(MKTd一rf,d)、SMBd、HMLd分别为股票市场在当月第d日的市场因子、公司规模因子和账面市值比因子

然后根据如下公式构造股票i在t月的特质波动率(IVoli,t)和特质偏度(ISkewi,t):


其中：
Si(t)是股票i在t月的交易日集合
Ni(t)表示股票i在t月的交易天数
在每个月，将所有股票分别根据特质波动率、特质偏度和股票均价排序，其中特质波动率和特质偏度是按由低到高的顺序排列，股票均价是按由高到低的顺序排列，并依次赋值1，2，......，N，其中N为该月份的股票总数。
股票i在t月的学术型博彩指数公式为：

其中：
IVol_Ranki,t，ISkew_Ranki,t，Price_Ranki,t分别代表股票i在t月的特质波动率排名、特质偏度排名和股票均价排名。

1.2 直观型股票博彩指数
由于特质偏度这一指标过于学术化，无法被普通投资者直接观测和计算，因而使用特质偏度刻画“博彩型”股票的收益率特点并不符合投资者的实务操作方式和行为特征。Bali等使用“股票一个月内的最大日度收益率”这样易于观测的指标作为股票特质偏度的代理变量。从统计学角度看，特质偏度越高就代表股票的上涨幅度越大（虽然大幅上涨这一事件的概率较低），显然股票“一个月内的最大日度收益率”就是股票特质偏度大小的直接表征。此外，由于单独使用特质偏度无法全面刻画投资者的博彩行为（比如缺少“低价格”这一维度的指标，就无法反映投资者“以小博大”的博彩心理）。为此，我们构造容易被投资者直接观测的复合指标——直观型股票博彩指数。
我们定义Maxi,t为股票i在t月最大的日收益率，在每个月，将所有股票分别根据特质波动率、最大日收益率和股票均价排序，其中特质波动率和最大日收益率是按由低到高的顺序排列，股票均价是按由高到低的顺序排列，并依次赋值1，2，......，N，其中N为该月份的股票总数。
股票i在t月的直观型博彩指数公式为：

其中：
IVol_Ranki,t，Max_Ranki,t，Price_Ranki,t分别代表股票i在t月的特质波动率排名、最大日收益率排名和股票均价排名。
学术型和直观型博彩指数的值都介于0和1之间，越接近于1，代表该股票的博彩特性越强。

2.数据说明
样本选择：全部A股1991-2022年数据（初始数据是从1990年开始，经过处理之后的数据起点为1991年）
未作任何剔除处理
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（月度数据）

3.参考文献
[1]陈文博,陈浪南,王升泉.投资者的博彩行为研究——基于盈亏状态和投资者情绪的视角[J].中国管理科学,2019,27(02):19-30.

压缩包所含文件：


数据样例：


分年份数据量统计：


描述性统计结果：

2022学术型股票博彩指数和直观型股票博彩指数
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