，1997.1-2010.12，每6个月一期，每只股票过去 24 个月的回报率对三要素 MKT、SMB、LMH 回归得到在各个要素的承载(三要素的构造同表 5)。如果写成SAS代码,请阐述代码逻辑

在1997年1月至2010年12月期间，针对每只股票，按照每6个月为一期，你需要进行这样的数据处理和回归分析：

1. **数据准备**：
- 获取所有股票在指定时间段内的每月回报率数据，包括市场回报(MKT)，小市值优劣势(SMB，Small Minus Big)以及低市盈率/高市净率(LMH，Low Market High Book-to-Market)这三要素的值。
- 创建一个新的数据集，包含股票代码、期初和期末日期，以及对应的六月滚动窗口的回报率和三要素值。

2. **SAS代码逻辑**：

/* 假设data包含原始数据 */
proc sql;
  create table stock_data_temp as
  select t.stock_id, t.start_date, t.end_date,
         lag(mkt_ret, 12) over (partition by stock_id order by start_date) as past_mkt,
         lag(smb_ret, 12) over (partition by stock_id order by start_date) as past_smb,
         lag(lmh_ret, 12) over (partition by stock_id order by start_date) as past_lmh,
         mkt_ret, smb_ret, lmh_ret
  from stock_data t
  where date >= '1997.1.1' and date <= '2010.12.31'
  group by stock_id, start_date, end_date;
quit;

/* 对新数据进行回归分析 */
proc reg data=stock_data_temp;
  model ret = past_mkt past_smb past_lmh / method=enter;
  output out=reg_results estat=coefficients; /* 输出回归结果 */
run;

- `lag`函数用于获取前12个月的回报率，模拟过去24个月的数据。
- `proc reg`步骤执行多元线性回归，其中`ret`代表股票回报率，`past_mkt`, `past_smb`, 和 `past_lmh`分别表示过去三个月各因子的承载。
- `output`语句保存回归系数（即各因子对回报率的承载）到名为`reg_results`的新表中。