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1、资料名称:2025-2000年上市公司股价崩盘风险数据、企业股价崩盘风险数据
2、测算方式:
参考顶刊吴晓晖、郭晓冬、乔政2019年发表于《中国工业经济》的研究做法,采用扩展指数模型提取公司周特有收益(对个股周收益回归综合市场周收益及其前后各2期滞后/领先项,残差对数化为W=ln(1+ε)),在此基础上分年度计算负收益偏态系数(NCSKEW)、股票收益上下波动比率(DUVOL)与崩盘频率(CRASH_COUNT,以±3.09倍标准差判定下行/上行周)三项指标衡量股价崩盘风险。
Python和Stata代码都配好了,从原始周收益数据到最终年度指标,全程可复现。
3、资料范围:
5712多家企业,67913多个观测值,年份跨度2000-2025年。
具体数据分布情况如下方描述性统计。
包括原始数据、计算代码(真实代码,可以向期刊公布,可以复现和做重复实验)、完整的复现说明(教大家一步步复现,做法过程全部公开,无数据黑箱,并且对复现过程常见问题做了解答)及最终结果,大家可以验证一下确保准确性!
4、参考文献:
[1]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(2):117-135.
[2]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(7):31-43.
[3]王化成.曹丰.叶康涛.监督还是掏空:大股东持股比例与股价崩盘风险[J].管理世界,2015(2):45-57.
此数据为科研课题组自用数据,根据真实市场收益率等原始数据(真实数据敢公开)一步步做出来的,可以复现和做重复实验,非仅仅只有一堆文件胡编乱造,真正的原创一手认真整理数据。
描述性统计:
| 变量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | P25 | P50 | P75 | 最大值 | 观测值 |
|------|------|--------|--------|-----|-----|-----|--------|--------|
| NCSKEW | -0.3467 | 0.7666 | -5.4116 | -0.7454 | -0.3055 | 0.0907 | 5.9998 | 67913 |
| DUVOL | -0.0799 | 0.2350 | -1.7416 | -0.2185 | -0.0735 | 0.0652 | 1.6172 | 67913 |
| CRASH_COUNT | -0.2065 | 0.6468 | -3.0000 | -1.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 3.0000 | 67913 |
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