以时间点t为准，对前120个交易日数据滚动回归，应该怎样实现呢？

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事件研究法中计算市场整体的正常收益率，以120天为估计窗口
参考肖争艳（2019）计算股指的正常收益率
想要实现的是以t时间为基准，滚动回归t之前120天的收益率数据，得出回归系数，应该怎样实现呢？
使用了asreg命令，但是观测值的数量不对，不是120

《央行沟通的股票市场稳定效应研究———基于事件研究法的分析》

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关键词：滚动回归 日数据 交易日 事件研究法 事件研究

asreg 没有错，(猜想) 是你用一般时间导致的 (中间总是有周末，周日，假期等原因，没有资料导致的)。请自己设立不间断时间就可解决 (你没给资料，无法提供精确之指令)。

数据集为：

1. input double(day r r_t1 r_mean20 r_sd20 _Nobs _b_r_t1 _b_nd _b_nd_t1)
   
2. 14977  .012626751           .  .012626751          .  .                    .                  .                   .
   
3. 14978  .009665664  .012626751  .011146208 .002093805  .                    .                  .                   .
   
4. 14979 -.003062268  .009665664  .006410049 .008335802  .                    .                  .                   .
   
5. 14980  .003721687 -.003062268  .005737959 .006937619  .                    .                  .                   .
   
6. 14983  -.01099325  .003721687  .002391717 .009596071  .                    .                  .                   .
   
7. 14984 -.000442044  -.01099325  .001919423 .008660602  .                    .                  .                   .
   
8. 14985  .011583497 -.000442044  .003300005 .008709023  .                    .                  .                   .
   
9. 14986 -.003050354  .011583497   .00250621 .008369747  .                    .                  .                   .
   
10. 14987 -.006815548 -.003050354  .001470459 .008423247  .                    .                  .                   .
    
11. 14991  .006592919 -.034956752 -.001375427 .013534032  .                    .                  .                   .
    
12. 14992 -.005540061  .006592919  -.00172248 .012960076  .                    .                  .                   .
    
13. 14993  .004181781 -.005540061 -.001268306 .012515916 11   -.7320451085301727 .04000989105992403  -.3528016130439937
    
14. 14994  .010950489  .004181781 -.000395535 .012460438 12  -.43744686382704145  .1509285377259566  -.6535812549550144
    
15. 15011 -.028268508  .010950489 -.004669075  .01712698 13   -.3950489768151222 .14714636164212003  -.6067874701220433
    
16. 15012 -.006353205 -.028268508 -.004872361 .017145579 14  -.43209319312733285 .07461049482231008 -.18745250015383164
    
17. 15013 -.007735896 -.006353205  -.00785178 .016048128 15   -.4321324266133608 .07456328143708957 -.18741230203320924
    
18. 15014 -.025474533 -.007735896 -.016958036 .011517636 16   -.4412529488448129 .07221718006899991  -.1573120071469134
    
19. 15015  .013805856 -.025474533 -.010805257 .016993392 17   -.4491680172360404 .07301036630454938  -.1820716410836134
    
20. 15018   .00216988  .013805856 -.008642734 .016095941 18  -.14143464528698857  .0861445809860033 -.26789604649450993
    
21. 15019  .001175617   .00216988 -.007240113 .015154896 19  -.06329954624688577 .07665302885795544  -.2694860707776545
    
22. 15020  -.00016706  .001175617 -.006355981 .014251816 20  -.08079133967060548 .08300586521600373 -.24733748100496555
    
23. 15021 -.008553696  -.00016706 -.006600172 .013351465 21  -.08526502502046407 .07604854676322681 -.20650015157786505
    
24. 15022 -.002322267 -.008553696 -.006172381 .012660364 22  -.08840787310936848 .08531602759459123 -.20623583992882644
    
25. 15026 -.007310845  .013089282 -.004662115  .01274755 23  -.10588996430644215 .08865200030053622 -.20783351390694627
    
26. 15027 -.022727969 -.007310845 -.006051796 .013193337 24 -.009491632554812668 .15198061461705947 -.20569320080753073
    
27. 15028 -.001082643 -.022727969 -.005696856  .01274513 25  -.01598688849771257  .1509169434212273  -.2078553277173647
    
28. 15029  .015135035 -.001082643 -.004308063 .013407713 26 -.031193093209802125  .1453440598782052 -.19325121225356678
    
29. 15032  .008738548  .015135035 -.001518621 .012402635 27 -.017946885287137615 .15118063361309053 -.21076492301272598
    
30. 15033  .004444528  .008738548 -.000648591   .0123601 28   .00744049387742729 .14215921966040224  -.2070473367161143
    
31. 15034 -.001459749  .004444528  .001066751 .010111585 29  .007042083779641883 .13936045856873194  -.2056503605590727

复制代码

使用的命令为：

1. asreg r r_t1 nd nd_t1  r_mean20 r_sd20, window(day 120)

复制代码

黃河泉 发表于 2022-8-16 08:20
asreg 没有错，(猜想) 是你用一般时间导致的 (中间总是有周末，周日，假期等原因，没有资料导致的)。请自己 ...

非常感谢黄老师的回复，我认真看了您之前发布的发帖规范，现在马上更正一下发帖格式，给您添麻烦了！

老师，我遇到的问题是：
我想用上证综指的每日实际收益率，通过一个计算正常收益率回归方程，得出回归系数，然后利用回归系数预测出上证综指的正常收益率。在回归中，我想使用的是前120个交易日到前10个交易日的实际收益率，也就是用（-120，-10）这个估计窗口的数据，估计出回归方程的系数，然后代入实际的收益率数据，得出上证综指的正常收益率。但是在使用asreg回归时，我将窗口设置为120，但是回归使用的观察值始终不是120，最高也就是80左右，这让我非常困惑。老师您回答中提到的非常关键，就是因为股票交易存在周末和节假日影响，尤其是春节期间休息时间较长，导致数据不连续，那么像这样的问题应该如何解决呢？应该怎样实现用前120个交易日数据进行回归呢？因为周末和节假日是没有交易数据的，也没有办法将数据调整为时间完全连续的，以上是我的问题，给黄老师添麻烦了！

我使用的代码：

1. asreg r r_t1 nd nd_t1  r_mean20 r_sd20, window(day 120)

复制代码

数据集：

1. input double(day r r_t1 r_mean20 r_sd20 _Nobs _b_r_t1 _b_nd _b_nd_t1)
   
2. 14977  .012626751           .  .012626751          .  .                    .                  .                   .
   
3. 14978  .009665664  .012626751  .011146208 .002093805  .                    .                  .                   .
   
4. 14979 -.003062268  .009665664  .006410049 .008335802  .                    .                  .                   .
   
5. 14980  .003721687 -.003062268  .005737959 .006937619  .                    .                  .                   .
   
6. 14983  -.01099325  .003721687  .002391717 .009596071  .                    .                  .                   .
   
7. 14984 -.000442044  -.01099325  .001919423 .008660602  .                    .                  .                   .
   
8. 14985  .011583497 -.000442044  .003300005 .008709023  .                    .                  .                   .
   
9. 14986 -.003050354  .011583497   .00250621 .008369747  .                    .                  .                   .
   
10. 14987 -.006815548 -.003050354  .001470459 .008423247  .                    .                  .                   .
    
11. 14991  .006592919 -.034956752 -.001375427 .013534032  .                    .                  .                   .
    
12. 14992 -.005540061  .006592919  -.00172248 .012960076  .                    .                  .                   .
    
13. 14993  .004181781 -.005540061 -.001268306 .012515916 11   -.7320451085301727 .04000989105992403  -.3528016130439937
    
14. 14994  .010950489  .004181781 -.000395535 .012460438 12  -.43744686382704145  .1509285377259566  -.6535812549550144
    
15. 15011 -.028268508  .010950489 -.004669075  .01712698 13   -.3950489768151222 .14714636164212003  -.6067874701220433
    
16. 15012 -.006353205 -.028268508 -.004872361 .017145579 14  -.43209319312733285 .07461049482231008 -.18745250015383164
    
17. 15013 -.007735896 -.006353205  -.00785178 .016048128 15   -.4321324266133608 .07456328143708957 -.18741230203320924
    
18. 15014 -.025474533 -.007735896 -.016958036 .011517636 16   -.4412529488448129 .07221718006899991  -.1573120071469134
    
19. 15015  .013805856 -.025474533 -.010805257 .016993392 17   -.4491680172360404 .07301036630454938  -.1820716410836134
    
20. 15018   .00216988  .013805856 -.008642734 .016095941 18  -.14143464528698857  .0861445809860033 -.26789604649450993
    
21. 15019  .001175617   .00216988 -.007240113 .015154896 19  -.06329954624688577 .07665302885795544  -.2694860707776545
    
22. 15020  -.00016706  .001175617 -.006355981 .014251816 20  -.08079133967060548 .08300586521600373 -.24733748100496555
    
23. 15021 -.008553696  -.00016706 -.006600172 .013351465 21  -.08526502502046407 .07604854676322681 -.20650015157786505
    
24. 15022 -.002322267 -.008553696 -.006172381 .012660364 22  -.08840787310936848 .08531602759459123 -.20623583992882644
    
25. 15026 -.007310845  .013089282 -.004662115  .01274755 23  -.10588996430644215 .08865200030053622 -.20783351390694627
    
26. 15027 -.022727969 -.007310845 -.006051796 .013193337 24 -.009491632554812668 .15198061461705947 -.20569320080753073
    
27. 15028 -.001082643 -.022727969 -.005696856  .01274513 25  -.01598688849771257  .1509169434212273  -.2078553277173647
    
28. 15029  .015135035 -.001082643 -.004308063 .013407713 26 -.031193093209802125  .1453440598782052 -.19325121225356678
    
29. 15032  .008738548  .015135035 -.001518621 .012402635 27 -.017946885287137615 .15118063361309053 -.21076492301272598
    
30. 15033  .004444528  .008738548 -.000648591   .0123601 28   .00744049387742729 .14215921966040224  -.2070473367161143
    
31. 15034 -.001459749  .004444528  .001066751 .010111585 29  .007042083779641883 .13936045856873194  -.2056503605590727

复制代码

代码附上

和这个问题类似
https://bbs.pinggu.org/thread-10746485-1-1.html

黃河泉 发表于 2022-8-16 08:20
asreg 没有错，(猜想) 是你用一般时间导致的 (中间总是有周末，周日，假期等原因，没有资料导致的)。请自己 ...

老师，我的问题和这个类似
https://bbs.pinggu.org/thread-10746485-1-1.html

黃河泉 发表于 2022-8-16 08:20
asreg 没有错，(猜想) 是你用一般时间导致的 (中间总是有周末，周日，假期等原因，没有资料导致的)。请自己 ...

老师，我找到连续时间的办法了，但是怎么回归（-120，-10）这个时间窗口的问题没想明白，给老师添麻烦了，谢谢老师！