月度股价崩盘风险
• 更新至最新2022年
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• 优化代码
1、计算说明
首先, 每月对股票i的日收益率数据进行如下回归:
其中,Ri,t指的是股票i在第t日考虑现金红利再投资的收益率,Rm,t指的是A股所有股票在第t日经流通市值加权的平均收益率。定义日特质收益率为
其次,在公司日特质收益率的基础上构建两个度量股价崩盘风险的指标。一 是使用负收益偏态系数(NCSKEW)来度量股价崩盘风险。具体公式为:
其中,n为股票i在某月的交易天数。NCSKEW的值越大,意味着负收益偏态系数越大,股价崩盘风险越高。
二是采用收益率上下波动比率(DUVOL)度量股价崩盘风险。 对于每个公司、月度,首先定义特质收益率小于均值的为下跌日,特质收益率高于均值的为上涨日。然后分别计算出下跌日和上涨日特质收益率的标准差,得出下跌波动率和上涨波动率。 最后,以下跌波动率除以上涨波动率并 取自然对数,即得到每一个公司、月度样本的 DUVOL 指标。 计算公式如下:
其中nu和 nd分别代表公司t的股价日特有收益率Wi,t大于和小于其月平均收益率的天数。 DUVOL的值越大,代表收益率的分布越左偏,股价崩盘风险越大。
用于做稳健性检验的股票崩盘风险指标
1[·]为指示函数,当股票j 在一月中存在一日满足不等式时,变量取值为1,表示该股票发生了崩盘事件,否则为0。σj,t 该股票第t 月日持有收益的标准差,3.09 个标准差对应于正态分布概率小于1%的区域。
SIGMA 股票i在第t月的收益波动,为公司i在第t月日收益率的标准差
RET 股票i在第t月的平均日收益率
2、数据说明
- 原始数据包含:日个股收益率、综合日市场收益率以及行业代码和交易状态(1991-2022年的完整数据)
- 数据格式为:dta格式(Stata14/Stata15/Stata16/Stata17) 最后计算结果格式有Excel格式
- 选取2000—2022年A股上市公司为研究对象
- 剔除了每月交易日数小于10(具体可以根据需要调整)的样本,以便有效估计
- 字段包含以2012年证监会行业标准,代码中剔除金融保险业,如不需剔除可以将里面注释的代码修改即可
- 结果提供交易状态可用筛选:正常交易、ST、*ST、PT、退市整理期
3、附件内容
![QQ截图20230330150229.jpg QQ截图20230330150229.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
各年数据量
![QQ截图20230330150147.jpg QQ截图20230330150147.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
缩尾后描述性统计
![QQ截图20230330150138.jpg QQ截图20230330150138.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
相关性分析
![QQ截图20230330150133.jpg QQ截图20230330150133.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
附件内容(请下载百度网盘地址)
数据里面包含两份结果:一份是剔除金融行业剔除ST、*ST和PT的结果,一份是未剔除版本
![QQ截图20230330150445.jpg QQ截图20230330150445.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
![](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/filetype/yunpan.jpg)
延伸
使用分市场(上证A、深证A、北交所、创业板、科创板各个市场经流通市值加权的平均收益率)
注:原始数据还包含等权平均法和总市值加权平均,如有需要可以更换,常用的就是流通市值加权
![QQ截图20230330151358.jpg QQ截图20230330151358.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
![QQ截图20230330151404.jpg QQ截图20230330151404.jpg](https://bbs-cdn.datacourse.cn/static/image/common/none.gif)
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补充内容 (2024-6-4 10:48):
【月度】股价崩盘风险、日收益率的均值与标准差计算数据和Stata代码(2000-2023年)
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