【季度】2022-2000年上市公司企业股价崩盘风险NCSKEW DUVOL 、收益率均值与标准差数据

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1.资料名称：2022-2000年上市公司企业股价崩盘风险、周收益率的均值与标准差测算数据
$ H- }3 w3 W+ ~6 D" X2.测算方式：参考《管理世界》许年行老师和《中国工业经济》吴晓晖老师的做法，具体可以看一下文献和下方图片，与文献做法一致！

首先， 每季度对股票i的日收益率数据进行如下回归：
) M4 `. W' T. @; ~. a/ v  R: J

8 G9 {7 w) o7 b

0 @* s! Y2 h. r0 W  @
3 I* D0 E% u! I+ c" C% P

      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

  u0 @* }0 m0 P% x

. W% ^' [7 D5 }" i

      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：

+ y; j# |5 W! z: m! G

5 r0 \3 p+ y4 F6 j9 p

      其中，n为股票i在某季度的交易天数。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。
. W0 V+ ^! r1 R6 q      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、季度，首先定义特质收益率小于均值的日为下跌日，特质收益率高于均值的日为上涨日。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、季度样本的 DUVOL 指标。 计算公式如下：

! ]! X* d1 f. I1 j

2 ~* n* g9 C* V( H- J
; Q( [, V( q" G3 K/ o. }& u4 C7 q
, _7 V4 l; J& Y% x5 x      其中nu和nd分别代表公司t的股价日特有收益率Wi,t大于和小于其季度平均收益率的天数。 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
) R$ M8 m: \/ g$ H
/ K4 ^+ O+ |* l" ~7 A* }     1[·]为指示函数，当股票j 在一季度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 季度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。

/ |, K6 K' r" `: y) h, U( f( b7 f

6 x( a! |$ u/ v& Y
0 s% g6 h4 ]; e' X7 B5 M
9 ~: p7 y- C2 R8 `3 i% z
  ~4 a& C- ~7 h2 z) B0 [; Z/ v/ ^SIGMA  股票i在第t季度的收益波动，为公司i在第t季度日收益率的标准差
RET       股票i在第t季度的平均日收益率
* I: U! J/ U& d: s, J$ g
3.资料范围：5192家企业，20.8万个样本，包括原始数据、计算代码和最终计算结果，大家可以验证一下确保准确性！
* w( p& W9 m. d4.参考文献：
[1]许年行,于上尧,伊志宏.机构投资者羊群行为与股价崩盘风险[J].管理世界,2013(07):31-43.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2013.07.004.
" S- Q# g  g9 U0 c0 \: g' l& ^% n[2]吴晓晖,郭晓冬,乔政.机构投资者抱团与股价崩盘风险[J].中国工业经济,2019(02):117-135.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.20190131.007.
4 z; a* |2 g; ^9 P8 `

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