1991-2023年月度股价崩盘事件实证分析与MC计量

资源摘要信息:"1991-2023年月度股价崩盘事件MC（stata计算）" 在金融市场的研究中，股价崩盘事件一直是一个备受关注的研究领域。本文标题“1991-2023年月度股价崩盘事件MC（stata计算）”揭示了研究者主要采用stata软件，通过计量模型来分析在1991年至2023年期间发生的月度股价崩盘事件。文章中提到了两种主要的股价崩盘实证研究方法：年样本法和月样本法。 年样本法： 年样本法是根据一年内的数据进行分析，关注点在于管理层披露行为对股价崩盘风险的影响。此方法中，会用到一些指标，如NCSKEW、DUVOL和IV_SKEW。NCSKEW是指负偏度系数，用来衡量股票收益的偏态分布情况，正的NCSKEW值越大，表明收益分布的左侧（负收益）尾部越长，意味着更大的股价崩盘风险。DUVOL指的是股票收益波动率的杜杆效应，与NCSKEW结合起来，可以预测股价崩盘发生的可能性。IV_SKEW则是基于期权定价模型的指标，它通过分析期权市场的隐含波动率来研究股价崩盘。 月样本法： 月样本法则更加关注于投资者行为和股价崩盘之间的关系，由于投资者行为反应市场速度快于管理层披露行为，因此，本文采用月样本法对股价崩盘事件进行分析。在月样本分析中，通常以某个月份为研究单位，从而获取更加密集和细致的数据。 本文特别提到了Marin和Olivier（2008）的月样本计量方法。在该方法中，股价崩盘被定义为股票收益率出现极大负值的情况。文章通过定义0-1变量MC来描述股票价格是否崩盘，其中，MC的计算依据股票收益率和市场平均收益率之差。为了衡量股价崩盘程度，研究者定义了三个临界阈值：1.65、2、2.25标准差。这些临界值可以反映不同规模的崩盘事件发生的可能性。 在进行实证分析时，文章假定股票收益率服从正态分布，这是基于统计学理论和金融学研究中常用的一种假设。基于此，可以计算出股票收益率的标准差，进而确定收益率处于不同标准差之外的概率，从而识别出崩盘事件。 本文的研究重点是在金融商贸领域，使用大数据技术对历史数据进行分析，来揭示股价崩盘的周期性和影响因素。研究者需要处理和分析大量的金融数据，其中包含股票的月度收益率数据，这正是大数据分析的典型应用场景。 通过这样的方法论和实证分析，研究者能够更好地理解股价崩盘事件的动因，预测未来的市场风险，并为投资者和市场监管机构提供决策支持。因此，这项研究对于金融市场稳定性具有重要的理论和实践意义。 从文件的描述中，我们可以看出研究者选取的样本区间为1991年至2023年，这涵盖了一个相当长的时期，可以为研究提供充足的时间序列数据，有利于探讨股价崩盘的长期趋势和周期性特征。此外，文章中所涉及的计量方法和指标对于金融市场的研究者来说，是分析股市风险和制定投资策略的重要工具。 文件标签中提到的“金融商贸 大数据”，进一步强调了本研究中数据处理和分析的技术含量。在当今的金融市场中，大数据技术已成为分析市场动态、预测股价走势、以及评估投资风险的关键手段。 最后，文件名称列表中的“说明.txt”和“8987.zip”暗示了两个文件可能分别包含了研究的说明文档和相关的数据集或脚本文件，这些文件对于理解研究内容和重复实验至关重要。由于“8987.zip”是压缩包文件，它可能包含用于运行stata计量分析的原始数据、代码文件以及其他必要的附件。这样的文件结构是为了便于数据的传输、存储和管理，保证了数据集的完整性和安全性。