优化的股票特质收益率

上市公司特质波动率momingqimiao7

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1、计算说明

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        构建方法参考Leary 和Roberts（2014）的研究，并在其基础上加入了规模、账面市值比和动量三个因子，以优化工具变量的外生性。工具变量的具体构建步骤如下：
首先，使用如下回归模型构建工具变量：

        其中，MKT、SMB、HML和MOM分别表示Carhart四因素模型中的市场、规模、账面市值比和动量四个因子。

        在每年的年初，使用前36个月的数据对上面公司进行回归。在年度内的每个月，使用相同的回归系数，计算每只股票每个月超额收益率的期望值和股票特质收益率。

2、变量说明

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• 表示 ｊ 行业的ｉ公司在ｔ月的股票收益率，使用考虑现金红利再投资的月个股回报率
• 表示 ｉ公司的同行业其他公司在ｔ月的平均股票收益率
• 表示无风险收益率，使用一年期定期存款利率
• MKT=考虑现金红利再投资的综合月市场回报率（流通市值加权平均法）减去无风险收益率
• SMB 表示市值因子（流通市值加权）
• HML 表示账面市值比因子（流通市值加权）
• MOM 表示动量因子（流通市值加权）（经管之家momingqimiao7 ）
• 计算出每只股票每个月的特质收益率后，将每个月的收益率复合，得到该股票该年度的特质收益率
• 在每年的年初，使用前36个月的数据进行回归 bbs.pinggu.org/thread-10274433-1-1.html
  

3、变量说明

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张晓宇, 王策, 钱乐乐. 股票价格的"涟漪效应"研究——基于公司投资决策的视角[J]. 财经研究, 2017(12).

4、数据说明

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• 数据对象：A股上市公司
• 数据区间：2000-2024年
• 数据格式：dta格式（Stata14及以上版本）
• 计算结果包括：xlsx和dta格式  年度的股票特质收益率
• 代码格式：do文件（Stata14及以上版本），用低版本出现乱码，有注释，包含数据处理过程
• 行业以2012年的证监会行业标准，制造业使用二级分类，其他行业使用大类
• 提供剔除金融和ST类股票的代码
• 最后提供两份结果（未剔除金融保险业和ST、*ST或PT股票的结果、剔除金融保险业和ST、*ST或PT类股票的结果）
  

结果截图





结果各年数据量


描述性统计



5、附件下载

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用到命令：rangestat

优化的股票特质收益率Stata代码（附2000-2024年数据和结果） 加入Carhart四因子.zip
大小:(40.64 MB)

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