零收益交易成本(LOT)
「零收益交易成本(LOT)」，覆盖 1991-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 13 个变量，样本量约 70,656。 度量股票的交易成本。
| 时间跨度 | 1991-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 13 |
| 样本量 | 70,656 |
| 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
- ZeroReturnPct [零收益日占比] — 计算公式为：零收益交易日数/总交易日数，基于Lesmond(1999)反映交易成本下限。单位：比例
- LOTCost [LOT交易成本] — 计算公式为：零收益日占比*0.2，基于Lesmond-Ogden-Trzcinka(1999)的交易成本估计。单位：比例
常见问题
- 「零收益交易成本(LOT)」是什么数据集？
- 零收益交易成本(LOT)，隶属市场交易数据。度量股票的交易成本。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1991-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 13 个变量。核心指标包括：零收益日占比、LOT交易成本。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 70,656 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 交易成本是影响资产定价和投资决策的关键因素，其直接度量通常依赖于高频交易数据，这限制了其在历史研究中的应用。Lesmond, Ogden 和 Trzcinka (1999) 提出了一种基于低频日收益率数据估算交易成本的创新方法。其核心思想是，由于交易成本的存在，只有当新信息带来的预期收益足以覆盖交易成本时，投资者才会进行交易，否则股票价格将保持不变，表现为零收益日。因此，零收益日的比例与交易成本正相关。 基于此理论，ZeroReturnPct（零收益日占比）指标被定义为年度内日收益率为零的交易日数量与总有效交易天数之比，用以反映交易成本的下限。其计算公式为： $$ZeroReturnPct = \frac{N{ZeroReturn}}{N{TradingDays}}$$ 其中$N{ZeroReturn}$为年度内日收益率为零的交易日数，$N{TradingDays}$为年度总有效交易天数。 进一步地，LOTCost（LOT交易成本）指标是对交易成本的直接估计。根据 Lesmond, Ogden 和 Trzcinka (1999) 的模型，交易成本与零收益日占比之间存在线性关系。该指标通过将零收益日占比乘以一个经验系数得到，计算公式为： $$LOTCost = ZeroReturnPct \times 0.2$$ 其中$ZeroReturnPct$为零收益日占比，系数0.2为文献中采用的转换因子。该指标提供了一个以比例形式表示的年度交易成本估计值。 补充说明 - 计算基于日收益率数据，仅考虑有效交易日。 - 零收益日定义为日收益率精确为零的交易日。 参考文献 - Lesmond D A, Ogden J P, Trzcinka C A. A new estimate of transaction costs[J]. The Review of Financial Studies, 1999, 12(5): 1113-1141.
- 如何获取该数据集？
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