4因子模型stata

实现四因子模型的数据分析
为了在 Stata 中实现四因子模型并进行数据分析，可以遵循以下方法：
数据准备
确保拥有必要的数据集，这些应包括但不限于综合月市场回报率、资产负债表、月个股回报率、无风险利率以及特定于四因子模型的因素数据。对于四因子模型而言，在 Fama-French 的基础上通常会加入动量因子 (MOM)，因此还需要获取有关股票过去表现的信息来构建此额外因素[^2]。
编写回归命令
利用 regress 命令执行多变量线性回归分析，其中因变量是个股超额收益率（即扣除无风险利率后的实际收益），自变量则为四个选定的风险溢价因子——市值规模效应(SMB)、账面市值比(HML)、盈利能力(RMW) 和动量(MOM)。
* 加载数据
use "path_to_your_datafile.dta", clear

* 计算各期超额回报
gen excess_return = stock_return - risk_free_rate

* 执行四因子回归
regress excess_return SMB HML RMW MOM, vce(robust)

* 输出结果至表格形式便于报告解读
esttab using results.txt, se r2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
登录后复制
上述代码片段展示了如何加载外部 .dta 文件格式的数据集，并通过生成新的变量表示每只股票的超额回报来进行四因子回归分析。最后一步将估计的结果保存成文本文件以便后续查看或发表论文时引用。
解读输出结果
关注 R² 值了解所选因子解释了多少比例的投资组合波动；同时注意各个系数及其显著水平(p-value)，判断哪些因子对投资绩效有重要影响。如果某些因子并不具备统计学意义上的显著性，则可能需要重新考虑其纳入与否或者探索其他潜在的影响要素。