V
主页
【事件研究法】多公司多公告日AAR、CAAR的T检验——Stata从小白到小黑
发布人
就是很多朋友不知道T检验怎么做,今天分享一个用eventstudy2来计算多公司的AAR、CAAR的T检验 第一部分:CSMAR找数据 首先我默认大家都已经获取了自己想要研究的公司的股票代码,以及对应的公告日。 接着确定大家分别在国泰安数据库里面下载相关股票的Rt日个股回报率(考虑现金红利再投资的日个股回报率)、相应市场的Rmt市场回报率(考虑现金红利再投资的综合日市场回报率(流通市值加权平均法)) 注意点:1.代码放进txt里面,注意代码重复2.预估一个范围大一点的时期 比如说我需要2018到2020年,我就可以框2017.1.1-2021.12.31,因为数据库最多一次可以下载5年的数据。 第二部分:Excel预处理 marketfile市场回报率(mreturn、Date、marketid) security_id公告日(stockid、Date、marketid) security_returns日个股回报率(stockid、sreturn、Date) 第三部分:STATA冲冲冲 1.eventstudy2需要提前建立三个dta文件,跟着我走一遍就好,倒入表格日期的格式需要修改,生成三个 (很重要的注意点,检查dta文件的格式问题,如果你确认数据是没有重复值的话,注意检查从EXCEL粘过来的数据,可能末尾会有好几行是空的值,然后粘到STATA里就变成好多行的缺省值,就会导致数据报错) 2.ssc install eventstudy2 3.代入eventstudy2的公式,有需要代码、代做联系 ralph-jc 总结: 对于CAR的计算我已经给出三种方案。 1.excel纯手动。适用于小白,研究公司数量低(10家以内),不需要T检验,也不想下stata,只要阿尔法和贝塔的公式、CAR的图表。 2.stata的编程。适合公司数量多,想稍微研究研究stata,不需要T检验。 3.stata的eventstudy2。可以计算单公司的AR、CAR,并得到T检验。也可以计算适合需要计算多公司AAR和CAAR的同学可以给出T检验,可能在stata遇到的问题会多一丢丢。 需要代码或者代做联系 Q 2256626828
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
【拯救毕业论文系列】如何计算单个公司的超额收益率(AR),平均超额收益率(AAR)、累计超额收益率(CAR)?(超详细但又简单的教程)
Stata应用:事件研究法实操方法1(附程序和数据)
t检验究竟在检验什么
【事件研究法】 全网最简单BHAR!——Eventstudy2从小白到小白
T检验之单样本t检验
【事件研究法】单/多公司多公告日Car值计算——EXCEL从小白到小白
【事件研究法】BHAR值excel计算——从小白到小白
事件研究法
【事件研究法】多公司多公告日Car值计算——Stata从小白到小白
【T检验】——三种t检验的方法
【五分钟搞定毕业论文】事件研究法的Stata实现(重制更新高清版!!!)
事件研究法Ⅱ(全流程stata操作)
Stata应用:事件研究法实操方法1-案例2(附程序和数据)
CAR累计异常收益率计算(二)\数据下载:CSMAR数据库
【事件研究法2024】 Excel模板计算AR、CAR
【事件研究法2024】Eventstudy2模板计算CAR、CAAR及检验
第五讲 事件研究法——stata操作
p值是什么?显著性是什么?假设检验是什么?
事件研究法(stata命令)计算AR CAR T检验
【五分钟搞定毕业论文】事件研究法的stata实现!(含代码)
事件研究法:Excel计算多家公司超额收益率
【事件研究法2024】Eventstudy2分组、异质性分析模板
硕士论文使用spss进行t检验注意事项
自己摸索出来的事件研究法来啦~
CAR累计异常收益率计算(一)\什么是CAR:预期收益率、异常收益率、窗口期、估计期
手把手教你做事件研究法 1
【事件研究法】如何解决no observations等问题? ——Stata从小白到小白
如何利用excel计算car值,事件研究法可以不用stata了???
两样本独立t检验
房地产政策对上市公司股价的影响——基于事件研究法全面解析
【事件研究法】Eventstudy2的行业指数分析
事件研究法
【事件研究法】EXCEL模板更新/如何处理多个事件
第五讲 事件研究法——理论讲解
Stata应用:事件研究法实操方法3之eventstudy2(附数据与程序)
如何用Excel进行简单的显著性分析
短期事件研究法与stata操作
【事件研究法】关于方法选择
事件研究法(event study)理念篇 入门版基础讲解
P4 事件研究法 Python 版最全!保姆级教程!—— CAR 计算与显著性检验