1990-2024年上市企业股票换手率数据-最新出炉数据更新时间2024年数据来源CSMAR国泰安、Wind金融数据库、上交所/深交所公开披露数据格式Excel / CSV / Stata (.dta)覆盖范围沪深两市全部A股上市企业 一、数据简介换手率Turnover Rate是衡量股票市场活跃程度与流动性的核心指标之一在学术研究与量化投资中均有广泛应用。本数据集系统整理了1990年至2024年中国A股全部上市企业的股票换手率数据时间跨度长达35年覆盖企业数量超过5000家是目前市面上时间序列最长、覆盖最全的上市公司换手率面板数据之一。 二、核心变量说明变量名变量含义单位备注stkcd股票代码—6位数字代码year年份年1990–2024month月份月可提供月度数据turnover_annual年度换手率%全年累计换手率turnover_monthly月度换手率%当月换手率均值turnover_avg日均换手率%年内交易日均值float_shares流通股数量万股用于换手率计算基础trading_volume年度成交量万股原始成交量数据exchg交易所代码—1上交所2深交所 三、换手率计算方法换手率的计算公式为换手率某时期内成交量流通股总数×100% \text{换手率} \frac{\text{某时期内成交量}}{\text{流通股总数}} \times 100\%换手率流通股总数某时期内成交量​×100%年度换手率一般采用以下两种方式之一累计法将全年每日换手率加总均值法将全年每日换手率取均值本数据集同时提供两种口径供研究者根据需要自行选择。 四、数据特点与优势✅时间跨度长覆盖1990年A股建立至2024年包含完整牛熊周期✅个股层面精确到每只股票支持面板数据分析✅多频率提供日度、月度、年度三种频率✅已清洗处理剔除停牌、ST、新股上市首日等异常值✅匹配便捷可通过股票代码与其他财务数据库一键合并‍ 五、适用研究场景换手率数据在以下研究领域具有重要应用价值5.1 公司金融研究研究投资者情绪对企业投融资决策的影响探讨股票流动性与企业资本结构的关系分析大股东减持与市场换手率的联动关系5.2 资产定价研究构建流动性溢价因子Amihud非流动性指标的替代研究噪音交易者行为对股价的短期冲击验证动量效应与换手率的交互作用5.3 市场微观结构分析不同市值组别企业的流动性差异研究信息不对称程度对换手率的影响政策事件如熔断机制、印花税调整对换手率的冲击效应 六、数据样例展示stkcd year month turnover_annual turnover_monthly float_shares 000001 2023 — 312.45% 26.04% 19,405,918 000002 2023 — 189.73% 15.81% 11,352,600 600519 2023 — 56.21% 4.68% 1,256,197 300750 2023 — 423.88% 35.32% 2,187,453 七、数据获取与使用说明私信博主获取数据格式.xlsxExcel格式适合初学者.csv通用格式适合Python/R读取.dtaStata格式适合计量经济学研究使用建议建议结合Wind或CSMAR财务数据进行合并分析使用年度数据时注意控制行业固定效应和年份固定效应换手率存在右偏分布建议取对数变换后进行回归分析ln(1 turnover) 八、引用参考文献如在学术论文中使用本数据可参考以下文献引用格式本数据整理自国泰安CSMAR数据库及Wind金融终端参考文献包括李志文, 徐锐2003. 中国股票市场流动性研究. 《金融研究》Amihud, Y. (2002). Illiquidity and stock returns.Journal of Financial MarketsPastor, L., Stambaugh, R. F. (2003). Liquidity risk and expected stock returns.Journal of Political Economy如需获取完整数据集欢迎私信或留言交流关注博主持续更新更多高质量经济金融数据标签换手率A股数据上市公司面板数据股票流动性量化研究实证金融