换手率波动(CVTURN)
「换手率波动(CVTURN)」，覆盖 1991-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 70,895。 衡量个股交易的信息不确定性程度。
| 时间跨度 | 1991-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 样本量 | 70,895 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [股票简称] — 股票简称
- 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
- TurnoverMean [年均日换手率] — 参考陈国进等(2019,管理科学学报)的方法，计算公式为：个股全年日度换手率(%)的算术平均值
- TurnoverStd [日换手率年度标准差] — 参考陈国进等(2019,管理科学学报)的方法，计算公式为：个股全年日度换手率(%)的样本标准差
- CVTURN [换手率变异系数] — 参考陈国进等(2019,管理科学学报)的方法，计算公式为：std(日换手率)/mean(日换手率)，为无量纲变异系数，用作信息不确定性代理变量，越大代表交易行为的相对波动程度越高。单位：%
- TradingDays [年度交易日数] — 个股当年实际有交易记录的日数，可用于过滤短交易年度观测。单位：天
常见问题
- 「换手率波动(CVTURN)」是什么数据集？
- 换手率波动(CVTURN)，隶属市场交易数据。衡量个股交易的信息不确定性程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1991-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：年均日换手率、日换手率年度标准差、换手率变异系数、年度交易日数。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 70,895 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 换手率波动是衡量个股交易行为相对波动程度的重要指标，在学术研究中常被用作信息不确定性的代理变量。其核心思想是，当公司面临较高的信息不确定性时，投资者之间的意见分歧会加剧，导致交易行为（以换手率衡量）的波动性增大。因此，通过计算年度内日换手率的变异系数，可以捕捉这种交易行为的相对离散程度，变异系数越高，表明信息不确定性越大。 计算过程首先基于个股年度日度换手率序列。该序列的算术平均值（$TurnoverMean$）反映了该年度平均的日交易活跃度，其样本标准差（$TurnoverStd$）则衡量了日换手率围绕均值的绝对波动幅度。为了消除绝对水平的影响并衡量相对波动性，最终的核心指标——换手率变异系数（$CVTURN$）——被定义为年度标准差与年度均值的比值。 $$CVTURN = \frac{TurnoverStd}{TurnoverMean}$$ 其中$TurnoverStd$为个股全年日度换手率的样本标准差，$TurnoverMean$为个股全年日度换手率的算术平均值。 补充说明 - 计算基于个股年度内的日度换手率序列。 - 年度交易日数（$TradingDays$）为个股当年实际有交易记录的日数，可用于识别和过滤交易记录过少的年度观测。 参考文献 [1]陈国进,张润泽,谢沛霖,等.知情交易、信息不确定性与股票风险溢价[J].管理科学学报,2019,22(4):53-70. [2]Chen J, Hong H, Stein J C. Forecasting crashes: trading volume, past returns, and conditional skewness in stock prices[J]. Journal of Financial Economics, 2001, 61(3): 345-381.
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