stata 计算bhar

Bhar是投资回报指数(BHI)和基准指数(BMI)之间的差异，是衡量某一个投资组合超越基准表现的指标。使用Stata计算Bhar需要以下步骤：

第一步，获取BHI和BMI的数据，并将它们导入Stata软件。

第二步，用以下命令按时间和资产类别对数据进行分类：

> sort date category

这将使我们能够按照时间和类别对数据进行分组。

第三步，使用以下命令计算每个时间点的Bhar：

> by date: generate bhar = sum(BHI - BMI)

这将计算每个时间点的Bhar值，并将其存储在bhar变量中，在时间点之间分配到相应的观测。

第四步，使用以下命令生成一个Bhar图，以便更好地观察Bhar的走势：

> tsline bhar

这将生成一个以时间为横轴，BHar值为纵轴的图表，从而更好地理解Bhar的变化。

以上是使用Stata计算Bhar的基本步骤，按照以上步骤操作可以方便地计算Bhar。

相关问题

stata算bhar

Bhar是一个衡量资产管理绩效的指标，通常被用来衡量一个投资组合相对于一个基准的超额收益。在Stata软件中，也可以使用相关的命令来计算Bhar。

首先，我们需要准备两个数据集，一个是投资组合的收益率数据集，另一个是基准的收益率数据集。这些数据可以是每日、每月、每年的收益率数据。假设我们有一个投资组合数据集名为"portfolio"和一个基准数据集名为"benchmark"。

在Stata中，我们可以使用regress命令来估计投资组合的回归模型，并提取出超额收益率。首先，我们需要将投资组合数据集和基准数据集合并成一个新的数据集。假设我们将它们合并为一个名为"data"的数据集。

use portfolio, clear
merge 1:1 date using benchmark

接下来，我们可以使用regress命令来估计回归模型，并提取出超额收益率。假设超额收益率的变量名为"excess_return"。

regress excess_return date
predict excess_return_resid, resid
gen bhar = 1 + excess_return_resid

最后，我们得到了Bhar指标的计算结果，并将其保存在了一个新的变量"bhar"中。这个变量反映了投资组合的超额收益率相对于基准的表现。

需要注意的是，以上的计算方法只是其中一种可能的实现方式。在实际应用中，根据具体情况和需求，可能存在不同的计算方法和命令选择。因此，具体的计算步骤和命令选取可能会因情况而异。在使用Stata计算Bhar指标时，还应当考虑到数据的质量、数据的处理方式以及结果的解释等因素。

上市公司并购绩效car和bhar计算stata代码

在进行上市公司并购绩效分析时，CAR（累计超额收益率）和BHAR（购并事件期间的累计累计标准化回报）是常用的指标。以下是在Stata中计算CAR和BHAR的代码示例。

首先，我们需要确保数据集中包含以下变量：公司股票代码（Ticker）、并购事件发生的日期（Event_Date）和日度收益率（Daily_Returns）。假设数据集的名称为“merger_data”。

计算CAR的代码如下：

// 创建用于存储CAR的新变量
gen CAR = .

// 按照股票代码对数据集进行排序
sort Ticker Event_Date

// 按照股票代码分组计算每个公司的CAR
by Ticker: replace CAR = sum(Daily_Returns) - sum(Daily_Returns[_n-1]) if _n > 1

// CAR的累计求和，将CAR值替换为累计值
egen CAR_cumsum = total(CAR), by(Ticker)
replace CAR = CAR_cumsum

// 计算CAR完成后删除不需要的变量
drop CAR_cumsum

计算BHAR的代码如下：

// 创建用于存储BHAR的新变量
gen BHAR = .

// 计算每个公司的购并事件前期（-30至-1个交易日）的标准化收益率
gen Pre_Mean_Returns = r(mean) if event_date + _n <= _N + 30 & event_date + _n >= _N + 1 - 30
gen Pre_Std_Returns = r(sd) if event_date + _n <= _N + 30 & event_date + _n >= _N + 1 - 30
replace Pre_Mean_Returns = 0 if missing(Pre_Mean_Returns)
replace Pre_Std_Returns = 1 if missing(Pre_Std_Returns)

// 标准化购并事件期间的每日收益率
egen Std_Returns = (Daily_Returns - Pre_Mean_Returns) / Pre_Std_Returns

// 按照股票代码对数据集进行排序
sort Ticker Event_Date

// 按照股票代码分组计算每个公司的BHAR
by Ticker: replace BHAR = sum(Std_Returns) if _n == _N

// 计算BHAR完成后删除不需要的变量
drop Pre_Mean_Returns Pre_Std_Returns Std_Returns

上述代码将计算并保存CAR和BHAR的值，可以根据需要进行后续的分析和可视化。