【25更新,严谨测度!】1990-2025上市公司股价波动率,季度股价波动率数据,代码+原始数据

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收藏 2026-08-23

【原创整理，严禁任何团队和个人转载获利，转载必究！】
      上市公司季度股价波动率是衡量资本市场信息效率与股票定价有效性的高频核心指标，也是微观市场结构、公司金融等领域的研究热点。季度股价波动率广泛应用于股价崩盘风险、流动性定价、权益资本成本、分析师预测、融资约束等方向的实证研究，与Amihud非流动性、买卖价差、知情交易概率（PIN）等指标互为补充，《经济研究》《管理世界》《金融研究》等权威刊物均刊发过大量相关成果。附件内为自用整理、严谨测度、多重校验的1990-2025年上市公司股价波动率，季度股价波动率数据合集，附原始数据+Stata测算代码！原始数据来源于权威数据库，涵盖沪深A股上市公司的日个股回报率（考虑现金红利再投资）等完整交易信息，严格按公司-季度（stkcd, year, quarter）三个维度对原始日频回报率做标准差（sd）聚合，得到每家上市公司每个季度的季度股价波动率 VOL = sd(日个股回报率)（季度标准差，值越大表示该季度内日个股价格波动越剧烈），同时输出当季度实际交易天数 N 用于稳健性检验。核心指标包括VOL（季度股价波动率）和N（当季度交易日）。累计涵盖29.3w+观测值，横跨1990-2025年共35个年份140个季度，面板数据可直接用于回归分析！一个数据集将股价波动性研究所需核心指标一网打尽，研究价值较高！
     本数据集经过多次校验，由本人及所在课题组自用整理并提供售后咨询服务，欢迎大家私信交流！
      本团队分享的所有原创自用数据都会及时更新，点击关注我，即可第一时间免费获取后续更新数据！购买则一份数据即可满足您不同时期的数据需求，充分节约您的宝贵时间！充分节约您的时间与精力！

【温馨提示】本人及所在团队致力于向大家分享高质量、科学准确的科研数据，长期以来好评如潮，数据质量有目共睹。近期发现论坛上出现部分账号倒卖本账号分享的原创数据，甚至连数据介绍文案都原封不动抄袭，查重率100%，实在令人不齿（在此就不一一点名，我们将保留追究其责任的权利连文案都要抄袭，数据质量如何令人信服？）。作为论坛首批原创数据分享者，我们深知一份好数据对学术研究的重要性，我们在论坛此唯一账号，其他类似账号均为假冒，请各位用户仔细甄别！

      附件内所有文件均包括xlsx、dta格式面板数据，无偿赠送您非常详细的参考文献原文（4篇C刊高被引文献！！）、变量说明文件、非常详细的Stata指标测算全过程参考代码（真正实现数据真实且可复现，参考价值较高！）、非常详细的原始数据（包括考虑现金红利再投资的日个股回报率等指标构建所需的全部原始字段，完整日频交易原始数据体量较大（约6,500w+观测值），指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性，绝对不同于市面上其他粗制滥造数据！！）以及 2025 更新版本上市公司年度信息！！！本数据集适用于所有涉及股价波动率、股价崩盘风险、流动性定价、权益资本成本、微观市场结构等方向的实证研究与理论分析，更是非常适合在此基础上进行拓展研究，能够帮助大家高效上手，完成科研任务！
      此外，本数据集已为您匹配完成1990-2025上市公司常用财务指标面板数据，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+关键变量，可与上市公司面板数据匹配用于回归，累计涵盖8.6w+公司-年度观测值，约 5,000+样本企业！
     本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面。市面上的季度股价波动率相关数据，大多仅简单地以月度或年度波动率粗糙替代，或仅覆盖较短年份、样本量有限，缺乏规范的日频交易数据季度标准差估计过程，测算方法不透明、不可复现，更新到2025年，严格按公司-季度（stkcd, year, quarter）三个维度聚合日个股回报率标准差，附完整Stata参考代码与样本原始数据，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为基于上市公司原始日频交易数据的规范测度结果！

附件内容简介：
1、1990-2025年上市公司季度股价波动率指标面板数据：基于权威数据库中沪深A股上市公司的完整日频交易数据，严格按公司-季度（stkcd, year, quarter）三个维度对原始日个股回报率（考虑现金红利再投资）做标准差（sd）聚合，得到每家上市公司每个季度的股价波动率 VOL 与当季度实际交易天数 N。核心变量包括：VOL（季度股价波动率，等于公司在单季度内日个股原始回报率的样本标准差，值越大表示该季度内日个股价格波动越剧烈）、N（当季度实际交易日，等于公司在单季度内的实际交易天数，用于稳健性检验）以及指标构建所需的全部基础信息变量。累计涵盖29.3w+观测值，横跨1990-2025年共35个年份140个季度，已整理好的面板数据可直接用于回归分析，极具研究价值！

附件内包括非常详细的Stata指标测算参考代码、所有原始数据文件、参考文献原文，可逐一核验准确性，大家可放心数据质量！

指标测度方法：参照经典文献的标准差聚合方法学，企业季度股价波动率（VOL）的测算分为以下三步：
第一，构建日个股回报序列。基于上市公司日频交易数据，首先计算个股每日回报率 R_{i,d}（考虑现金红利再投资），R_{i,d} 反映含现金红利的资本利得率，用于后续季度标准差估计。
  （1）考虑现金红利再投资的日个股回报率：

其中 P_{i,d} 为股票 i 在日 d 的收盘价（含分红除权调整），P_{i,d-1} 为前一日收盘价，r_{i,d}^{div} 为日 d 的现金分红率。分子端加上分红再投资收益（按买入分红再投入计算），分母端为前一交易日收盘价，所得日个股回报率 R_{i,d} 反映含现金红利的资本利得率。
第二，季度标准差聚合。对股票 i 在单季度 q 内的全部日个股回报率 R_{i,d} 求样本标准差（sd），得到季度内日回报波动水平，VOL 越大表示个股价格在该季度波动越剧烈。
（2）单季度股价波动率（VOL，核心公式）：

其中 q 表示单季度（按 stkcd-quarter 维度聚合），R_{i,d} 为股票 i 在季度 q 内日 d 的考虑现金红利再投资的日个股回报率，R̄_{i,q} 为该季度日回报率的算术平均值，n_{i,q} 为该季度的实际交易天数，VOL_{i,q} 即为该公司该季度的股价波动率（季度内日回报率的样本标准差）。
（3）季度年化股价波动率：

其中 T_{i,q} 为该季度的实际交易天数，将季度内日回报率标准差按 √T 因子缩放，得到与日回报率同量纲但反映季度内累计波动的年化波动率指标，便于跨公司、跨季度做横向比较。
（4）单季度内累计波动率（4 季度聚合为年度）：

其中 t 表示日历年（4 个季度），对股票 i 在日历年 t 内的 4 个季度股价波动率 VOL_{i,q} 取算术平均，得到年度股价波动率 VOL_{i,t}，可直接用于按公司-年度的回归分析或稳健性检验。
（5）全样本累计观测值公式：

其中 S 为沪深 A 股上市公司集合，q 为日历年 t 内的 4 个季度（Q1/Q2/Q3/Q4），n_{i,q} 为公司 i 在季度 q 的实际交易天数，N_total 为全样本累计观测值数量（约 29.3 万条公司-季度观测，覆盖 6,040 家上市公司、1990-2025 年共 35 个年份）。

2、1990-2025年上市公司股价波动率原始数据：源于权威数据库，涵盖沪深A股上市公司完整的日频交易信息，原始字段包括考虑现金红利再投资的日个股回报率等季度股价波动率指标构建所需原始变量。样本数据涵盖指标构建所需的全部字段结构，可用于复现完整的测算流程，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！

3、无偿赠送权威参考文献PDF原文：包括投资者情绪、信息效率与股价波动（尹海员）、控股股东股权质押、高管激励与股价波动（奚玉芹）、数据资产化对资本市场定价效率和稳定性的双重改善（杨发琼）、股价波动对企业研发投入的影响研究（李松）原文PDF，为股价波动性与资本市场微观结构方向的高质量参考文献，可作为理论与实证研究的参考依据，可逐篇核对实证设计逻辑，确保研究有据可查！

4、无偿赠送！1990-2025年更新版本的上市公司年度基本信息，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+变量，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）

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数据来源：权威数据库途径手动整理而成，本数据集为课题组自用数据，经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对；同时，数据的处理过程也咨询了我的导师，请大家放心使用，承诺良心数据！
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目前我应用经济学博士在读，如您有更具体的数据需求，请私信我详细说明，如有数据定制需求，可直接私信，我将秉持着严谨、科学的研究态度为您提供满意的数据服务。我所售数据均为承诺售后服务的，所有论坛私信都会及时回复，您在使用本数据集的过程中有任何疑问可随时联系，帮助大家到满意为止！如有任何疑问，欢迎私信沟通，恭候您的数据需求！

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dph699947

2026-8-23 11:10:57

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