异常收益率AR 用stata怎么算

以下是使用Stata计算异常收益率AR的方法：
1. 首先，需要将数据集按照公司ID和事件日期排序，可以使用sort命令实现，命令格式如下：

   sort id date

2. 接着，计算非正常报酬率，可以使用egen命令，命令格式如下：

   egen abnormal_return = dretwd - predicted_return if event_window == 1, by(id)

其中，dretwd是日收益率，predicted_return是预期收益率，event_window==1表示事件窗口期。
3. 最后，计算累计非正常报酬率，可以使用egen命令，命令格式如下：

   egen cumulative_abnormal_return = sum(abnormal_return), by(id)

其中，abnormal_return是非正常报酬率。

另外，如果需要合并并购事件数据，可以使用use和joinby命令，命令格式如下：

use /Users/DATA/GTA_M&A_Main_累计超额收益率.dta, clear
joinby companyid using 日个股收益率07_19_total_merge.dta

其中，/Users/DATA/GTA_M&A_Main_累计超额收益率.dta是主数据集，日个股收益率07_19_total_merge.dta是要合并的数据集，companyid是两个数据集中的共同变量。

相关问题

stata多个eventdate的股票异常收益率

在使用Stata分析多个事件日期的股票异常收益率时，我们可以按照以下步骤进行：

首先，我们需要将股票市场收益率与无风险利率的数据导入到Stata中。然后，我们可以通过减去无风险利率（如国债收益率）来计算每个事件日期的股票超额收益率。

接下来，我们需要确定每个事件日期之前和之后的参考窗口期。参考窗口期用于评估事件日期前后的股票收益率表现是否异常。根据经验，常用的参考窗口期为事件日期前一年和后一年。我们可以使用Stata的日期函数和条件语句来筛选出参考窗口期的数据。

然后，我们可以分别计算事件日期前后的平均股票收益率。通过使用Stata的计算函数，例如summarize，我们可以得到每个参考窗口期的平均收益率。

接下来，我们需要计算事件日期前后的股票异常收益率。异常收益率可以通过事件日期前后的实际收益率减去平均收益率来计算。同样地，我们可以使用Stata的计算函数来执行这个计算过程。

最后，我们可以通过绘制图表或使用Stata的统计函数，例如t检验，来评估每个事件日期的股票异常收益率是否显著不同于零。此外，我们还可以使用回归模型来控制其他可能影响股票收益率的因素，并对事件日期的股票异常收益率进行进一步分析。

总结而言，使用Stata可以方便地计算和分析多个事件日期的股票异常收益率，并通过统计方法来评估其显著性及其他相关分析。

用stata根据周收益率计算股价崩盘风险

计算股价崩盘风险的方法有很多种，以下是一种常见的方法，可以使用Stata进行计算：

1. 首先，我们需要导入股票价格数据，假设我们将股票价格存储在一个名为“price”的Stata数据集中，其中包括股票价格和日期两个变量。

2. 接下来，我们需要计算每周的收益率。可以使用Stata内置的“tsset”命令将数据集转换为时间序列数据集，并使用“wofd”选项将时间序列数据集转换为按周的频率。然后，可以使用“generate”命令计算每周的收益率，如下所示：

   tsset date
   tsset, wofd
   generate weekly_return = ln(price) - ln(price[_n-1])

这个命令将创建一个名为“weekly_return”的新变量，其中包含每周的收益率。

3. 我们可以使用Stata内置的“rolling”命令来计算每周收益率的移动平均数和标准差。例如，以下命令将计算每周收益率在过去20周的移动平均数和标准差：

   rolling mean_return = mean(weekly_return), window(20) clear
   rolling sd_return = sd(weekly_return), window(20) clear

这将创建两个新的变量，“mean_return”和“sd_return”，分别包含每周在过去20周内的平均收益率和标准差。

4. 接下来，我们可以使用以下命令来计算每周收益率相对于移动平均线的偏离程度：

   generate deviation = (weekly_return - mean_return) / sd_return

这将创建一个名为“deviation”的新变量，其中包含每周收益率相对于移动平均线的偏离程度。

5. 最后，我们可以使用以下命令来计算股价崩盘风险：

   generate crash_risk = sum(deviation < -2) / _N

这将创建一个名为“crash_risk”的新变量，其中包含股价崩盘风险的估计值。这个命令将计算在所有周中，偏离程度小于-2标准差的周所占的比例。

请注意，这只是一种计算股价崩盘风险的方法，具体方法和参数可以根据具体情况进行调整。