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我想要做一个面板数据的randomeffectmodel,在eviews做了很多次,总是出现matrixsizeerror,得不了结果。改用SAS做,但是对procmixed不太熟悉,想请高手指教一下:大概有1000只股票,有6六年的数据,e1-e4是被解释变量 ...
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我想要做一个面板数据的random effect model,在eviews做了很多次,总是出现matrix size error,得不了结果。改用SAS做,但是对proc mixed不太熟悉,想请高手指教一下:
大概有1000只股票,有6六年的数据,e1-e4是被解释变量,其他的是解释变量。
多远线性回归的模型大概是:e1= α+β1all +β2 t +.......
我自己写了一个SAS,但总是得不到结果,请问高手这个random effect model 应该怎么做?
proc mixed data=em method=ml;
class stock;
model e2=all t q top nc m re year mkt dd ri size;
random e2 all top nc m re year mkt dd ri size;
run;
面板数据的小样:
股票日期e1e2e3e4alltqtopncm
220040.001395-0.00875-0.01729-0.029290.0424220.04000200.1289060.1467740.000418
220050.0012850.0268270.0337180.0054750.0759810.0083440.0626050.1180940.1261910.000343
220060.0004390.1099320.0960380.0871540.0932350.0626250.0141090.1454280.1236170.000292
220070.0003140.1574030.140280.1334770.1744510.1089110.0443070.1463450.0807310.000291
220080.0004820.0392-0.052150.0156720.1860190.1075690.071820.1472550.0728760.002441
220090.000514-0.02052-0.01161-0.043990.070850.0483180.0108710.1472550.0817110.002441
620040.01083-0.04895-0.05749-0.061260000.2802480.1022890
620050.001792-0.06706-0.06017-0.084360000.2802480.1127887.53E-05
620060.00137-0.0111-0.02499-0.031270.0182830.01828300.2161850.1523150.015881
620070.0017970.1898690.1727460.1631550.023860.0238600.2017180.1460640.015881
620080.000760.2557370.1643830.2288320000.1876110.0950990.02982
620090.006754-0.004650.004259-0.030810.00113300.0011330.1876110.1533520.02463
920040.000332-0.022480.005772-0.024720000.1164180.155160.000204
920050.000808-0.0844-0.02062-0.084530000.1164180.1560010.000204
920060.001646-0.016060.004015-0.017770000.1164180.156720.000267
920070.0079550.0566330.0506810.0464830.026633000.1164180.1830860.000217
920080.003157-0.02409-0.03338-0.032150000.0833710.1114350.000258
92009









1220040.001032-0.04363-0.015740.0151040.0088330.00883300.129840.3046910.000137
1220050.000133-0.09866-0.05218-0.02970000.129840.2907771E-04
1220060.000693-0.058-0.023020.0065360.0118480.0070510.0047970.1115320.2837570.000135
1220070.001642-0.0633-0.06673-0.021010.0037560.00375600.0674260.288570.00014
1220080.004379-0.05108-0.02343-0.018070.0504650.0090410.0414250.0646670.2778710.009754
1220090.002924-0.06924-0.04278-0.013520.0600860.0566530.0034330.0653730.2382290.007797
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