楼主: zq1069321348
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[经管数据集] 1990-2020年年度股价崩盘风险,年报公告后365天,负收益偏态系数、收益上下波动比率 [推广有奖]

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计算年报公布后365天内的股价崩盘风险
公司股价崩盘风险可基于季度或年度指标计量。其中,季度崩盘风险多用于投资者行为视角的研究,而年度崩盘风险则更适用于时间跨度较长的面板数据研究
1.计算说明

首先,在年报公布后365天内,计算股票的周持有回报Wi,t。本文对股票i的周收益做如下回归:

式中:
Ri,t为股票i在第t周考虑现金红利再投资的收益率
Rm,t为A股为市场组合第t周按流通市值加权的收益率——
考虑现金红利再投资的综合周市场回报率流通市值加权平均法(对于周市场回报率的计算方法,流通市值加权平均法最常用,很多文献同时用 总市值加权平均法——Rm,t=考虑现金红利再投资的综合周市场回报率总市值加权平均法等权平均法——Rm,t=考虑现金红利再投资的综合周市场回报率等权平均法 来计量股价崩盘风险中的周市场回报率。)
另外,考虑到非同步性交易的影响,式(2)中还控制了市场组合收益的两期滞后项和两期超前项。
股票i在第t周的公司持有回报为Wi,t=ln(1+ei,t),ei,t为回归得到的残差项。


随后根据Wi,t分别计算负收益的偏态系数NCSKEWi,t和收益上下波动比例DUVOLi,t,即本文所用的两个股价崩盘风险指标。
其中,负收益偏态系数NCSKEWi,t的计算方法为:

式中,n表示股票在一年中的交易周数,该数值越大,股票的崩盘风险越高。

收益上下波动比率DUVOLi,t的计算方法如下:

式中:
nu表示股票i的周持有收益Wi,t大于年平均收益Wi的周数
nd表示股票i的周持有收益Wi,t小于年平均收益Wi的周数
该变量的数值大小反映股票收益分布左偏的程度,股票收益越左偏,崩盘风险越大。

本文用哑变量Crash1和Crash2衡量崩盘风险来进行稳健性检验,该变量的计算方法如下:

其中
Wi,t,w为公司i在第t年第w周的周持有回报
Average(Wi,t,w)为公司i在第t年的周持有回报平均值
σi,t
为公司i在第t年的周持有回报标准差
1[·]为指示函数,表示如果公司i在第t年存在任意一周的周持有回报小于或等于不等式右边的值,则该变量取值为1,表示该股票发生了崩盘事件,否则取值为0。

股价崩盘风险相关论文常用控制变量
Ret 股票i的年度收益率
Sigma 股票i年度收益率Wi,t的标准差

注:根据计算过程中
Rm,t选取的不同,计算结果分为三种 流通市值加权平均法、总市值加权平均法和等权平均法

2.数据说明
样本选择:全部A股1990-2020年数据(初始数据是从1990年开始,所以数据起点为1990年)
根据现有研究常用的做法,剔除年度周收益率少于30个以及相关变量数据缺失的观测值
注:提供了剔除所需数据和剔除代码,若无需做该项剔除处理,自行删除相关代码重新运行即可

行业参照证监会2012年行业分类标准
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

最终数据分为两个版本:
版本1:仅做了上述剔除处理,文件名为“计算结果”
版本2:在做了上述剔除处理的基础之上,同时剔除了金融行业的样本和当年年末被ST、*ST或PT的上市公司,文件名为“计算结果剔除版本”

3.参考文献

[1]周波,张程,曾庆生.年报语调与股价崩盘风险——来自中国A股上市公司的经验证据[J].会计研究,2019(11):41-48.

压缩包所含文件:
压缩包所含文件.png

数据样例:
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分年份数据量统计:
分年份数据量统计.png

缩尾后的描述性统计结果:

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关键词:average A股上市公司 市场回报率 Crash Sigma

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zq1069321348 学生认证  发表于 2022-12-5 10:29:00 |只看作者 |坛友微信交流群
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