流动性CAPM(Acharya-Pedersen)
「流动性CAPM(Acharya-Pedersen)」，覆盖 1991-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 18 个变量，样本量约 70,320。 衡量个股面临的流动性风险及其定价。
| 时间跨度 | 1991-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 18 |
| 样本量 | 70,320 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- APBeta1 [AP收益-流动性Beta] — 计算公式为：Cov(r_i, c_m)/Var(r_m)，基于Acharya-Pedersen(2005)，个股收益对市场非流动性变化的敏感度
- APBeta2 [AP流动性-收益Beta] — 计算公式为：Cov(c_i, r_m)/Var(r_m)，基于Acharya-Pedersen(2005)，个股非流动性对市场收益的敏感度
- APBeta3 [AP流动性共同Beta] — 计算公式为：Cov(c_i, c_m)/Var(r_m)，基于Acharya-Pedersen(2005)，个股非流动性与市场非流动性的协动性
- APNetBeta [AP净流动性Beta] — 计算公式为：Beta_mkt - AP收益-流动性贝塔系数 - AP流动性-收益贝塔系数 + AP流动性共同贝塔系数，基于Acharya-Pedersen(2005)的流动性调整后系统性风险
- APLiqPremium [AP流动性溢价] — 计算公式为：AP收益-流动性贝塔系数 + AP流动性-收益贝塔系数 - AP流动性共同贝塔系数，基于Acharya-Pedersen(2005)的流动性风险带来的预期超额收益
- AvgReturn [年度平均收益] — 计算公式为：年度内日度收益率的算术平均值。单位：比例
- ReturnVol [年度收益波动率] — 计算公式为：日收益率标准差 * sqrt(252)，年化波动率。单位：比例
常见问题
- 「流动性CAPM(Acharya-Pedersen)」是什么数据集？
- 流动性CAPM(Acharya-Pedersen)，隶属市场交易数据。衡量个股面临的流动性风险及其定价。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1991-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 18 个变量。核心指标包括：AP收益-流动性Beta、AP流动性-收益Beta、AP流动性共同Beta、AP净流动性Beta、AP流动性溢价、年度平均收益、年度收益波动率。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 70,320 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集基于Acharya和Pedersen（2005）提出的流动性调整资本资产定价模型（Liquidity-adjusted CAPM），旨在度量个股面临的流动性风险及其定价。该模型在传统CAPM的基础上，将资产的流动性（非流动性）风险纳入定价框架，认为资产的预期收益不仅取决于其与市场收益的协方差，还取决于其与市场流动性以及自身流动性的协方差。模型的核心是识别并量化三种流动性风险暴露：个股收益对市场非流动性变化的敏感度（$\beta^{1}$）、个股非流动性对市场收益的敏感度（$\beta^{2}$）以及个股非流动性与市场非流动性的协动性（$\beta^{3}$）。这些风险暴露共同构成了流动性调整后的系统性风险（净流动性Beta），并可用于计算流动性风险带来的预期超额收益（流动性溢价）。 计算过程首先需要定义核心变量。个股日度非流动性（$c{i,t}$）采用Amihud（2002）的非流动性比率（ILLIQ）度量，即日收益率绝对值与日成交金额（以百万元计）的比值。市场非流动性（$c{m,t}$）为所有样本股票日度非流动性的等权平均值。个股日度超额收益率（$r{i,t}$）为考虑现金红利再投资的日个股回报率减去日无风险利率。市场日度超额收益率（$r{m,t}$）为考虑现金红利再投资的日市场回报率（等权平均法）减去日无风险利率。 基于上述日度序列，在每一年度内，通过时间序列回归计算各项Beta系数。具体地，AP收益-流动性Beta（$\beta^{1}{i}$）度量个股收益对市场非流动性冲击的敏感度，计算公式为年度内$r{i,t}$与$c{m,t}$的协方差除以$r{m,t}$的方差。AP流动性-收益Beta（$\beta^{2}{i}$）度量个股非流动性对市场收益冲击的敏感度，计算公式为年度内$c{i,t}$与$r{m,t}$的协方差除以$r{m,t}$的方差。AP流动性共同Beta（$\beta^{3}{i}$）度量个股与市场非流动性的共同变化，计算公式为年度内$c{i,t}$与$c{m,t}$的协方差除以$r{m,t}$的方差。 在获得上述三个流动性风险Beta及传统的市场Beta（$\beta^{mkt}{i}$，由$r{i,t}$对$r{m,t}$回归得到）后，可计算两个核心指标。AP净流动性Beta（$\beta^{L}{i}$）是经流动性风险调整后的系统性风险，其计算公式为： $$ \beta^{L}{i} = \beta^{mkt}{i} - \beta^{1}{i} - \beta^{2}{i} + \beta^{3}{i} $$ AP流动性溢价（$\lambda{i}$）则表征了承担上述流动性风险所要求的预期超额收益，其计算公式为： $$ \lambda{i} = \beta^{1}{i} + \beta^{2}{i} - \beta^{3}{i} $$ 数据集同时提供了年度层面的描述性统计量，包括年度平均Amihud非流动性（$AvgAmihud$）、年度平均日收益率（$AvgReturn$）、年化收益波动率（$ReturnVol$，由日收益率标准差乘以$\sqrt{252}$得到）以及年度有效交易天数（$TradingDays$）。此外，为分析非流动性的动态特征，还计算了预期非流动性（$ExpectedILLIQ$，为上一年度$AvgAmihud$）、非预期非流动性（$UnexpectedILLIQ$，为当年$AvgAmihud$与$ExpectedILLIQ$之差）、非流动性年度变化率（$ILLIQChange$）以及非流动性持续性（$ILLIQPersist$，通过对$c{i,t}$序列拟合AR(1)模型得到其滞后一阶自回归系数）。 补充说明 - 样本期间为1990年至最新可用年份。 - 计算各项协方差与方差时，要求年度内至少有120个有效的日度观测值。 - 所有连续变量在年度截面层面进行了1%和99%分位数的缩尾（Winsorize）处理，以控制极端值的影响。 参考文献 - Acharya V V, Pedersen L H. Asset pricing with liquidity risk[J]. Journal of Financial Economics, 2005, 77(2): 375-410. - Amihud Y. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects[J]. Journal of Financial Markets, 2002, 5(1): 31-56. - Pastor Ľ, Stambaugh R F. Liquidity risk and expected stock returns[J]. Journal of Political Economy, 2003, 111(3): 642-685.
- 如何获取该数据集？
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