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

经market-adjusted return (ar) stata代码

经过市场调整的回报率是一个衡量投资的收益率的指标，它是对投资收益进行了市场调整后的结果。通过使用stata软件，可以对经过市场调整的回报率进行计算和分析。

首先，需要收集相关数据，包括投资收益率和市场指数收益率。这些数据可以通过财务报表和相关金融数据源获取。

然后，在stata中打开数据集，并使用以下命令计算市场调整的回报率：

1. 设置两个变量，一个用于投资收益率，一个用于市场指数收益率：

gen return_investment = [投资收益率变量名]
gen return_market = [市场指数收益率变量名]

2. 计算市场调整的回报率：

gen market_adjusted_return = return_investment - return_market

该公式对投资收益率和市场指数收益率进行减法运算，计算得到经过市场调整的回报率。

3. 将结果导出或进行其他分析：

list return_investment return_market market_adjusted_return

这将显示投资收益率、市场指数收益率和经过市场调整的回报率的结果。

通过以上步骤，我们可以使用stata软件计算和分析经过市场调整的回报率。这个指标可以帮助投资者了解投资的真正收益率，并帮助他们做出更明智的投资决策。

stata的ARMA时间序列模型预测股票超额收益率的代码

以下是使用Stata进行ARMA时间序列模型预测股票超额收益率的代码示例：

1. 导入数据

假设我们已经从数据源（如Wind，Yahoo Finance等）获取了我们需要的数据，并将其保存在一个名为“data.dta”的Stata数据文件中。我们可以使用以下命令导入数据：

use "data.dta", clear

2. 计算超额收益率

我们需要计算每只股票的超额收益率，即每只股票的收益率减去无风险收益率。假设我们已经将无风险收益率保存在一个名为“rf”的Stata变量中，我们可以使用以下命令计算超额收益率：

gen excess_return = return - rf

3. 定义时间序列变量

我们需要将数据转换为时间序列格式，以便进行时间序列分析。假设我们的数据包括每个股票的收益率和超额收益率，以及日期，我们可以使用以下命令定义时间序列变量：

tsset date

其中，“date”是我们数据中的日期变量。

4. 拟合ARMA模型

我们可以使用Stata的“arima”命令拟合ARMA模型。假设我们想要拟合一个ARMA(1,1)模型，我们可以使用以下命令：

arima excess_return, ar(1) ma(1)

其中，“excess_return”是我们的超额收益率变量，“ar(1)”表示使用一个滞后期的超额收益率作为自回归项，“ma(1)”表示使用一个滞后期的误差项作为移动平均项。

5. 进行预测

我们可以使用Stata的“predict”命令进行预测。假设我们想要预测未来5个季度的超额收益率，我们可以使用以下命令：

predict excess_return_pred, dynamic(5)

其中，“excess_return_pred”是我们的预测值变量，“dynamic(5)”表示我们使用过去的数据来预测未来5个季度的超额收益率。

注意：在进行时间序列分析时，我们通常需要进行模型诊断和参数优化等步骤，以确保我们的模型能够准确地预测未来的数据。