如何用stata 寻找股票系统性风险

在Stata中计算股票的系统性风险，通常涉及到CAPM模型，即Capital Asset Pricing Model（资本资产定价模型）。以下是一个简单的步骤：

1. **数据准备**:
首先，你需要收集股票的价格数据，包括收盘价、市值（如果可用）以及市场指数（如S&P500指数）的数据。可以使用`import delimited`命令导入CSV文件。

2. **计算收益率**:
使用`gen`命令生成每日收益率。例如：

   gen ret = ln(price_t) -1)

其中`price_t`和`price_t-1`分别是当天和前一天的价格。

3. **计算日度市场组合收益率**:
如果有市场指数数据，可以用类似的方式计算市场收益率。假设市场指数名为`market_return`：

   generate market_return = ln(market_index_t) - ln(market_index_t-1)

4. **估计beta系数**:
使用`ivregress`命令进行线性回归，`ret`作为因变量，`market_return`作为自变量，加上一阶滞后项（如果需要考虑时间序列关联）：

   ivregress resid ret i.market_return, r

这将给出每个股票的残差回归结果，其中残差的标准误差乘以市场收益率就是beta值（衡量股票的系统性风险）。

5. **查看结果**:
`estat report` 或者 `use estat` 可以查看详细的回归统计信息，包括beta估计。

6. **保存结果**:
可能需要创建一个新的变量存储beta值，例如：

   replace beta = e[beta] if inrange(r敢数,"r敢数")