经济政策不确定性敞口(BBD指数回归法)
「经济政策不确定性敞口(BBD指数回归法)」，覆盖 1991-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 17 个变量，样本量约 67,198。 衡量企业面临的系统性经济政策不确定性风险敞口。
| 时间跨度 | 1991-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 17 |
| 样本量 | 67,198 |
| 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] — 财报年份
- 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
- EPUBeta [EPU敞口系数] — 参考Baker, Bloom & Davis (2016, QJE)和饶品贵等 (2017, 经济研究)的方法，个股月收益率对市场收益率和EPU月度对数变化的回归系数beta2，衡量企业对经济政策不确定性的敏感度。正值表示EPU上升时股票收益上升，负值表示受损
- EPUBeta_abs [EPU敞口绝对值] — EPU敞口系数的绝对值，衡量企业受EPU影响的幅度(不区分方向)
- EPU_Annual [年度EPU水平] — 当年12个月中国EPU月度指数的算术平均值，来源: economicpolicyuncertainty.com
- EPU_Volatility [年度EPU波动] — 当年12个月中国EPU月度指数的标准差，衡量年度内政策不确定性的波动幅度
- HighEPUExposure [是否高EPU敞口] — 是否高经济政策不确定性敞口(0=否，1=是)，以年度中位数为分界
- EPU_R2 [回归R方] — EPU敞口回归模型的R方。单位：比例
常见问题
- 「经济政策不确定性敞口(BBD指数回归法)」是什么数据集？
- 经济政策不确定性敞口(BBD指数回归法)，隶属风险因子。衡量企业面临的系统性经济政策不确定性风险敞口。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1991-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 17 个变量。核心指标包括：EPU敞口系数、EPU敞口绝对值、年度EPU水平、年度EPU波动、是否高EPU敞口、回归R方。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 67,198 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 经济政策不确定性（Economic Policy Uncertainty, EPU）是影响企业决策与市场表现的重要宏观风险因素。为衡量微观企业个体对经济政策不确定性变化的敏感程度，即其面临的EPU风险敞口，本数据集参考Baker, Bloom和Davis（2016）构建的中国EPU月度指数，采用回归方法估计企业层面的EPU敞口系数。该方法的核心思想是，将个股的超额收益率对市场超额收益率和EPU的变化进行回归，所得EPU变化项的系数即反映了该股票收益率随EPU变动而变动的方向和幅度，从而刻画了企业所面临的系统性政策风险。 具体计算过程如下：首先，计算个股的月度收益率$R{i,m}$和市场组合的月度收益率$R{m,m}$。其次，计算中国EPU月度指数的对数变化值$\Delta \ln(EPUm)$，作为经济政策不确定性月度变化的代理变量。然后，对每只股票在每一年度内（通常使用过去12个月或24个月的数据）的月度观测值进行如下时间序列回归： $$R{i,m} - R{f,m} = \alphai + \beta{1,i}(R{m,m} - R{f,m}) + \beta{2,i} \Delta \ln(EPUm) + \epsilon{i,m}$$ 其中$R{i,m}$为股票$i$在月份$m$的收益率，$R{m,m}$为市场组合在月份$m$的收益率，$R{f,m}$为无风险利率，$\Delta \ln(EPUm)$为EPU指数的月度对数变化值。回归系数$\beta{2,i}$即为该股票在对应年度的EPU敞口系数（EPUBeta），其经济含义是，在控制市场风险后，EPU每上升1%，股票超额收益率平均变动$\beta{2,i}$个百分点。正值表示企业从EPU上升中获益（收益率上升），负值表示企业因EPU上升而受损（收益率下降）。为衡量敞口的大小而不考虑方向，计算EPU敞口绝对值（EPUBetaabs），即$|\beta{2,i}|$。 此外，为提供宏观不确定性背景，计算了年度EPU水平（EPUAnnual）与年度EPU波动（EPUVolatility），分别为当年12个月EPU月度指数的算术平均值和标准差。回归模型的拟合优度由EPU回归R方（EPUR2）记录。为便于横截面分析，构建了二元变量是否高EPU敞口（HighEPUExposure），若某只股票在某年度的EPUBeta绝对值高于该年度所有股票中位数，则取值为1，否则为0。 补充说明 - 用于回归的个股及市场收益率数据需满足一定的连续性要求，通常要求年度内至少有N个月度的有效观测值（如N=10或N=12）。 - 为控制极端值对回归系数估计的影响，在计算前对收益率序列进行了缩尾处理（如1%和99%分位数）。 参考文献 - Baker S R, Bloom N, Davis S J. Measuring economic policy uncertainty[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2016, 131(4): 1593-1636. - 饶品贵, 岳衡, 姜国华. 经济政策不确定性与企业投资行为研究[J]. 经济研究, 2017, 52(12): 82-97.
- 如何获取该数据集？
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