230 years of US Stock and Bond Returns

探索Edward McQuarrie的独特数据集，该数据集包含了从1793年至今的股票和债券回报数据，用于研究股票和债券的表现及其历史趋势。

Explore Edward McQuarrie's unique dataset, which includes stock and bond return data from 1793 to the present, used to study the performance and historical trends of stocks and bonds.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• The Long Long View - 230 years of US Stock and Bond Returns

数据集内容

• 包含自1793年以来的美国股票和债券回报数据。

研究问题

• 股票是否优于债券？
• 是否存在债券优于股票的显著时期？
• 预期回报的最大值和最小值是多少？

数据来源

• 数据基于Edward McQuarrie的研究，其工作论文名为“Stocks for the Long Run? Sometimes Yes. Sometimes No.”，原文链接为SSRN。
• 原始数据表格可在McQuarrie的网站找到。

数据更新

• 数据已更新至2024年，使用Vanguard Total Stock Market Index Fund (VTI)和Vanguard Long-Term Corporate Bond Index Fund (VCLT)的回报数据，以及美国劳工部的年度通胀数据（CPI）。

数据处理

• 初始数据清洗和整理在Excel中完成，处理后的数据表格链接为GitHub。

研究结果

• 股票通常优于债券，但在某些时期，如19世纪，债券表现优于股票。
• 提供了股票和债券的最佳和最差滚动周期图表，展示了不同时间段的表现。

结论

• 除了19世纪的一些显著时期外，股票通常优于债券。Siegel关于股票优于债券的实证主张在新的审视下大部分仍然成立。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于Edward McQuarrie教授的研究，通过更新和修正Jeremy Siegel在1994年提出的股票与债券回报率数据，追溯至1793年。数据集的构建始于McQuarrie教授的原始数据，随后通过添加2020至2024年的数据进行了扩展。股票回报率数据来源于Vanguard Total Stock Market Index Fund（VTI），债券回报率数据则取自Vanguard Long-Term Corporate Bond Index Fund（VCLT）。此外，年度通胀数据（CPI）从美国劳工部网站获取。数据清洗和整理工作在Excel中完成，最终形成了一个包含历史股票和债券回报率的完整数据集。

使用方法

该数据集适用于金融研究、投资策略分析以及历史经济数据分析等多个领域。用户可以通过分析股票和债券的历史回报率，评估不同资产类别的长期表现，进而制定更为稳健的投资策略。此外，结合通胀数据，用户还可以研究通货膨胀对资产回报的影响。数据集提供了CSV格式的文件，便于用户在Excel、Python或其他数据分析工具中进行进一步处理和可视化分析。

背景与挑战

背景概述

230 years of US Stock and Bond Returns数据集由Edward McQuarrie教授在2021年创建，旨在探索和更新Jeremy Siegel在1994年提出的关于股票长期表现优于债券的观点。Siegel在其著作《Stocks for the Long Run》中，基于1802年以来的数据，提出了股票长期表现优于债券的论点，这一观点在投资界广受认可。McQuarrie教授通过重新审视和更新19世纪的数据，特别是对某些关键时期的调整，进一步验证了Siegel的结论，同时也揭示了在某些历史时期债券表现优于股票的现象。该数据集不仅为投资者提供了更全面的历史视角，也为金融领域的研究提供了宝贵的实证数据。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要集中在数据的历史追溯和准确性上。首先，由于数据跨越了两个多世纪，确保每个时期的股票和债券回报数据的准确性和一致性是一个巨大的挑战。其次，在数据构建过程中，如何合理地扩展和更新2020-2024年的数据，同时保持与历史数据的一致性，也是一个技术难题。此外，该数据集还面临着如何有效处理和分析长时间跨度的数据，以便从中提取有价值的金融洞察，这也是一个重要的研究挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集的经典使用场景主要集中在金融和经济学的研究领域，尤其是对长期投资策略的分析。通过分析1793年至今的美国股票和债券的回报数据，研究者可以深入探讨股票与债券在不同历史时期的相对表现，从而为投资者提供关于资产配置和风险管理的宝贵见解。此外，该数据集还可用于验证和扩展已有的金融理论，如Jeremy Siegel的‘股票长期跑赢债券’的假设。

解决学术问题

该数据集解决了金融学领域中关于股票和债券长期表现的学术争议。通过提供长达230年的历史数据，研究者能够验证和修正现有的金融理论，如Jeremy Siegel的‘股票长期跑赢债券’的观点。此外，该数据集还为研究者提供了关于市场周期性、风险溢价和资产配置策略的实证依据，从而推动了金融学理论的发展和完善。

实际应用

在实际应用中，该数据集为投资者和金融顾问提供了重要的决策支持。通过分析历史数据，投资者可以更好地理解股票和债券在不同经济环境下的表现，从而制定更为稳健的投资策略。此外，金融机构和资产管理公司可以利用该数据集进行风险评估和资产配置优化，以提高投资组合的长期回报和稳定性。

数据集最近研究

最新研究方向

在金融投资领域，对美国股票和债券长期回报的研究一直是学术界和投资者关注的焦点。近年来，随着Edward McQuarrie对Jeremy Siegel经典研究的重现与更新，该领域的研究进一步深化。McQuarrie通过扩展数据至2024年，并采用现代金融工具如VTI和VCLT等ETF，重新审视了股票与债券的历史表现。这一研究不仅验证了Siegel关于股票长期表现优于债券的结论，还揭示了在特定历史时期（如19世纪）债券表现优于股票的现象。这些发现为投资者提供了更为全面的历史视角，有助于优化长期投资策略，尤其是在当前复杂多变的市场环境下。