请问Fama-Macbeth回归的步骤是怎样的？

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根据我搜索的结果，我发现有两种说法：
第一种是：
1. 在每个时点进行横截面估计，得出系数估计值；
2. 对所有时点的系数估计值求算术平均得出总体系数的估计值，求标准差得到标准误，进而得到t统计量。

第二种是：
1. 对于每个公司都进行时间序列回归，得出每个公司的系数估计值
2. 以超额收益率为被解释变量，第1步中的到的系数估计值为解释变量，进行横截面回归，得到每个时点的系数估计值的系数值
如图

3. 再对第2步得到的系数进行算术平均。。。

到底哪种是正确的？求指导求科普
我最困惑的是第二种方法的第2步的出来的系数值有什么意义。。。

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关键词：macbeth FAMA Beth CBE FAM 收益率 标准差 横截面 统计

顶上去，等待高人解答

再顶再顶
另外我看到stata中xtfmb命令的帮助文件的描述，说的是第一种情况：

这个不是很了解，但自己也在学习，帮你顶上去！

第一种是对的吧~

我觉得应该用第二种，请参看Petkova2006的文章

需要先跑时间序列回归得出beta的 然后再横截面得到风险的“价格”

两种原则上都可以，第一种考虑了time variant beta，更好一点，不过第一种如果我没理解错的话，你的描述好像漏了一步，得出beta(i,t)之后，应该还要再跟超额收益Re(i,t)做个回归求得lamda(t),然后检验sum(lamda(t))
区别要说的话，一般投econ用第二种的cross-sectional的方法，因为第一种虽然技术上更严谨，但Econ那边不熟，会对审稿带来难度（真的，大家会表示看不懂的=。=）。。。第二种的话一般用来投finance，特别是投asset pricing的journal，如果你不用第一种的话，会死的很惨。。。希望能给你有所帮助

对第一种方法我有点不理解，因为在同一时点，每个企业面临的 各风险因子的超额收益率是一样的，也就是说自变量的观测值在各个企业之间是一样的，这样怎么回归？

不错不错