股票市场波动率与偏度的Fama-French三因子模型分析

资源摘要信息:"该文档主要介绍了使用Stata软件计算1991年至2023年期间，每月日平均特质波动率和特质偏度的研究方法。文档中详细说明了如何进行Fama-French三因子回归模型的构建和计算，以及如何从回归结果中计算特质波动率和特质偏度，并对计算结果进行了处理，以排除交易日数量不足的情况，并对结果数据进行了分位数缩尾处理。 在描述中，首先定义了Fama-French三因子模型中的各个因子和相关系数。其中，ri,d 表示股票i在第d日的收益率，rf,d 表示第d日的无风险利率，MKTd、SMBd和HMLd 分别表示市场组合、小市值组合和高账面市值比组合的日收益率。βMKT,d、βSMB,d和βHML,d 分别表示股票收益率对这三个因子的敏感度或回归系数，αi,d 表示回归常数项，εi,d 表示回归残差项。接着，文档介绍了特质波动率（IVi,t）和特质偏度（ISi,t）的计算公式，并指出如果某月正常交易日少于总交易日的80%，则该月数据不纳入研究范畴。 文档还提到了样本选择为1991年至2023年全部A股数据，且初始数据是从1990年开始的，但经过处理后的数据起点是1991年。此外，对于计算出的特质波动率和特质偏度，进行了1%和99%分位数的缩尾处理，以排除极端值对分析结果的影响。 从标签来看，该文档涉及的主要知识点包括回归分析、金融商贸以及大数据处理。回归分析在这里指的是Fama-French三因子模型的应用；金融商贸涉及股票市场的收益率分析和风险评估；大数据处理则体现在对大量股票数据的计算和处理上。 至于压缩包子文件的文件名称列表，其中的"说明.txt"很可能包含了对该数据集或研究方法的进一步说明，而"7101.zip"可能是一个包含了某年或者某时期内相关计算结果的压缩文件。 整个文档说明了在金融领域内，如何利用历史股票交易数据和统计模型对股票的特质波动率和偏度进行计算和分析，以便更好地理解股票收益的特征和风险。"