1.株価暴落データ
1. データソース: サードパーティ
2. 期間: 2000 年から 2020 年
3. 地域範囲：A株上場企業
4. インジケーターの説明:
株価の暴落を測定するための関連する測定指標を計算するには、最新の文献を参照してください。
具体的な指標は以下の通りです。
| NCSKEW |
企業株式収益率の負の歪度係数 |
| シグマ |
t年におけるi社の週次収益の標準偏差 |
| RET |
t 年の株式 i の週平均収益率 |
| デュボル |
企業の株式還元率の歪度係数の左歪度 |
| クラッシュ |
企業株暴落の頻度測定係数 |
データの一部は次のとおりです。
計算された参照:
Si Dengkui、Li Xiaolin、Zhao Zhongkuang. 非金融企業のシャドーバンキングと株価暴落リスク [J]. 中国産業経済、2021.
Lu Guihua、Pan Liuyun. エグゼクティブの学歴は株価暴落リスクに影響しますか? [J]. マネジメント レビュー、2021 年。
Yi Zhihong、Wang Hao、Chen Qinyuan. 企業の外部保証と株価暴落リスク——A 株上場会社の実証的証拠に基づく [J]. Accounting Research、2021 年。
Peng Yuchao、Ni Xiaoran、Shen Ji. 企業の「現実から仮想へ」と金融市場の安定*——株価暴落リスクの視点に基づく[J]. 経済研究. 2018(10):50-66.
2.株価同期データ
1. データソース: 同じ計算参照
2. 期間: 2000 年から 2019 年
3. 地域範囲：計算基準と同じ
4. インジケーターの説明:
計算された参照:
「報道と資本市場の価格設定の効率性─株価の同期性を踏まえた分析」
データの一部は次のとおりです。
関連研究:
[1] Deng Yingxiang、Zhu Guilong. 特許データに基づく中国の産学研究協力に関する研究 [J]. Science of Science and Management of Science and Technology, 2009, 30(012):16-19.
[2] Zhuang Tao、Wu Hon. 政府、産業界、大学の三重らせん測定および特許データに基づく研究に関する研究——産学研究協力における政府の役割についても議論 [J]. Management World、2013 (08):175-176。
[3] Wang Banban、Qi Shaozhou. 市場ベースおよびコマンドベースの政策ツールが省エネおよび排出削減技術革新に及ぼす影響—中国の産業特許データの経験的証拠に基づく [J]. 中国産業経済、2016(6):91-108。
[4] Huang Lucheng、Gao Shan、Wu Feifei 他、特許データに基づく世界の高速鉄道技術競争状況の分析 [J]. Journal of Intelligence、2014(12):41-47。