优化的股票特质收益率
上市公司特质波动率momingqimiao7
● 代码优化
● 更新至2020年
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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- 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
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
- 数据均来源于国泰安数据库
- 数据对象:沪深A股
- 数据区间:2000-2020
- 数据周期:月度
- 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(结果最后只剔除了金融行业)
结果各年数据量
描述性统计
5、附件下载
用到命令:rangestat
- Carhart四因子数据.dta
- 代码.do
- 公司基础信息更新.dta
- 年度特质收益率.dta
- 年度特质收益率.xlsx
- 文献:股票价格的涟漪效应研究_基于公司投资决策的视角_张晓宇.pdf
- 无风险利率.dta
- 月个股回报率.dta
- 综合月市场回报率.dta
经管之家momingqimiao7
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补充内容 (2022-6-22 17:05):
优化的股票特质收益率更新至2021年
https://bbs.pinggu.org/thread-10897945-1-1.html