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

AR模型stata代码

在Stata中，AR模型（Autoregressive model）通常用于分析时间序列数据中自回归的关系。AR模型的基本形式如AR(p)模型表示为：y_t = c + ϕ_1*y_{t-1} + ... + ϕ_p*y_{t-p} + ε_t，其中y_t是当前时刻的值，ε_t是随机误差项。

以下是基本的AR(p)模型的估计步骤：

* 导入数据（假设数据存储在var名为y的变量中）
use yourdata.dta

* 确定需要考虑的滞后阶数p，例如我们假设p=2
local p = 2

* 对数据做平稳性检验，如果数据未经处理，可能需要先差分
unit root test y, type=ADF

* 如果数据是非平稳的，进行了适当差分后，可以开始建模
arima y, order(p=p) // 使用命令进行ARIMA(0,p,0)模型拟合，默认选择最大似然估计法

* 查看结果
estimates table 

* 绘制残差图检查残差的自相关性
residualplot, acf(lags(p+1))

* 可能会要求对模型进行诊断调整，比如改变p值
if necessary {
    arima y, order(p=new_p)
}

* 存储模型结果
save my_model, replace

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。