易获数据网股价崩盘风险NCSKEW DUVOL 收益率均值 标准差数据 Stata代码季度版本2000-2022
首先， 每季度对股票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。
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：
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
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。
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
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及以上版本） 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
- 剔除了每季度交易天数小于30（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
- 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
3、数据说明
缩尾后描述性统计
相关性分析
首先， 每季度对股票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。
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：
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
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。
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
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及以上版本） 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
- 剔除了每季度交易天数小于30（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
- 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
3、数据说明
缩尾后描述性统计
相关性分析
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