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（2000-2024年）股价同步性SNY三种衡量指标

数据介绍

时间时间：2000-2024年

数据范围：上市公司，5571家

样本数量：6w+观测值

原始数据来源：CSMAR，RESSET

数据格式：dta、excel

数据内容：数据代码do文件、原始数据、最终结果、参考文献

三个公式对应三个参考文献的三种计算方法

参考朱红军等（2007）、王亚平等（2009）、伊志宏等（2018）等学者的研究方法，构建以下三个关键指标：

Ri：表示第t个交易日公司i的收益率。

Rm：表示第t个交易日的市场收益率。

Rl：表示公司i在第t年第w周所在行业（剔除公司i后）其他公司流通市值加权平均收益率。

基于以上指标，分别建立以下三个回归方程并进行回归分析：

（1）模型一：以Ri为因变量，Rm为自变量。

（2）模型二：以Ri为因变量，Rm和Rl为自变量。

（3）模型三：以Ri为因变量，Rm、Rm的t-1期、Rl、Rl的t-1期为自变量。

回归完成后，分别计算三个模型的拟合优度R²。为了更直观地衡量公司股价同步性，进一步计算SYN值，公式见商品描述图。

其中，R²与SYN值越大，表明公司股价的同步性越高。具体地，模型一的R²和SYN值分别记为R²₁和SYN₁；模型二的R²和SYN值分别记为R²₂和SYN₂；模型三的R²和SYN值分别记为R²₃和SYN₃。通过对比这三个模型的R²和SYN值，可以更全面地评估公司股价同步性的程度。

参考文献

中国的证券分析师能够提高资本市场股价的效率吗？--基于同步性和股价信息含量的经验证据——朱红军

信息透明度、机构投资者与股价同步性——王亚平

分析师能降低股价同步性吗？--基于研究报告文本分析的实证研究——伊志宏

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来源：Paper数据分析