2000-2023年Fama-French三因子模型数据及Stata分析代码

该资源提供了一个包含2000年至2023年间金融市场数据的压缩包，并附有Stata软件使用的代码。这些数据和代码对于金融学研究领域，尤其是资产定价理论的实证分析，具有重要的参考价值。在此基础上，我们可以深入探讨以下几个知识点： 1. Fama-French三因子模型： Fama-French三因子模型由尤金·法玛和肯尼斯·弗伦奇于1992年提出，该模型旨在解释资产回报率的横截面差异。模型扩展了传统的资本资产定价模型（CAPM），提出了除了市场风险因子（β）之外，还包括公司规模（SMB，Small Minus Big）和账面市值比（HML，High Minus Low）两个因子，这两个因子捕捉了股票的额外风险因素。Fama-French模型更贴近实际市场状况，能更好地解释资产的预期回报。 2. Stata软件应用： Stata是一款集数据管理、统计分析和图形展示于一体的统计软件。它支持包括描述性统计、回归分析、时间序列分析等多种数据分析方法。Stata的脚本语言强大，可以编写复杂的程序来自动化重复性任务，而用户也可以使用它来执行特定的金融分析任务，如实现Fama-French模型。 3. 数据格式： 该资源中的数据是以Stata14版及以上版本兼容的dta格式保存的。这种格式是Stata专用的数据文件格式，适合进行高级数据操作和统计分析。 4. 市场回报率计算： 市场回报率在这里采用的是流通市值加权平均法计算，考虑了现金红利的再投资。这是衡量市场总体回报的常用方法，反映了市场整体的增值情况。 5. 无风险利率的选用： 无风险利率是金融市场分析中的一个重要参数，用于评估资产的风险溢价。在此资源中，选取的是中国的一年期定期存款利率作为无风险利率。无风险利率通常用来作为资产定价模型中的基准利率。 6. 组合构建周期： 组合构建周期是金融投资中的一个重要概念，资源中提到的t年5月至t+1年4月作为组合构建周期的依据是上市公司年度财务报表公布时间的滞后性。这反映了数据更新与财务报告时间差导致的市场数据与财务数据不一致问题，并试图提出一种解决方案。 7. 市场类型和股票筛选： 资源中明确指出市场类型包括全部A股，包括沪深主板、中小板和创业板。同时，文档也提供了股票筛选的详细条件，包括剔除IPO后前六个月的数据、剔除ST、*ST、PT股票以及剔除金融行业和账面价值为负的股票等。这些筛选条件帮助研究人员确保数据的准确性和研究结果的可靠性。 综上所述，该资源是一个集金融实证数据和实证分析代码于一体的宝贵资料，对于从事金融分析、资产定价研究的学者和金融行业的从业者来说，具有很大的实用价值。通过这些数据和代码，用户不仅可以进行Fama-French三因子模型的实证研究，还能进行其他相关的金融分析和模型构建。