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2026-03-20

特质波动率



计算说明

        首先用个股月内的日数据进行Fama-French三因素模型回归,回归公式如下


23194468xxixi61z62nvh8.png




      然后利用回归残差的样本标准差得到该股票在这个月的特质波动率。为了统一单位,我们将得到的标准差序列月度化,月度化的方法是用标准差乘以该股票当月交易日的平方根。这样就可以得到股票在第t个月的特质波动率IVOL的度量指标,即:


2319441xoebzd1q11qb1pk.gif




      其中
231943yce3cyay30u0yktv.gif 代表残差 231944u3k5jbb2jykv3zyj.gif 的标准差
       231943z86ainq66gvz6xv7.gif 代表公司 i 在第 t 月的交易天数

参考文献

  • 邓雪春, 郑振龙. 中国股市存在"特质波动率之谜"吗?[J]. 商业经济与管理, 2011(1):9.

数据说明

  • 原始数据包含:日个股回报率、综合日市场回报率、三因子日度数据、无风险利率(1991-2025年的完整数据)
  • 数据格式为:dta格式(Stata14版及以上版本)
  • 本文选取1991-2025年A股上市公司为研究对象
  • 个股收益率使用考虑现金红利再投资的日个股回报率
  • 用于月内三因素模型回归的Fama-French三因素日数据使用流通市值加权来构建
  • 无风险利率采用一年期定期存款利率
  • 为了保证月内回归的有效性, 如果正常交易的交易日数目不足这个月总交易日天数的80%,该股票在这个月将不会纳入研究范畴


结果说明

最终结果区间为1991-2025年

QQ截图20260320215407.jpg

各年数据量
QQ截图20260320215344.jpg

描述性统计

QQ截图20260320215439.jpg


附件下载【百度网盘地址】


QQ截图20260320215219.jpg

月度版本


年度版本
剔除正常交易的交易日数目不足年总交易日天数的50%(具体可调整)






拓展版本 - 使用五因子模型





月度版本


年度版本
剔除正常交易的交易日数目不足年总交易日天数的50%(具体可调整)







合集版本




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