event study，每个公司可能有多个观测事件的程序

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最近在学习做event study，在论坛上找了课件event study with stata，课件帮我理清了大体思路，但课件中的程序应该是针对每个公司在观测期间内，观测事件只发生了一次的情况，由以下程序便可看得出来      sortcompany_id date

bycompany_id: gen datenum=_n

bycompany_id: gen target=datenum if date==event_date

egentd=min(target), by(company_id)

droptarget

gendif=datenum-td

但我现在碰到的问题是每个公司可能有一个或多个观测事件的，截取部分数据如下：

stkcd	date
6	2007-4-17
19	2009-6-25
19	2009-12-4
23	2010-6-29
23	2010-8-27
29	2007-5-25
32	2007-11-8
32	2007-12-6
32	2007-12-21

请教论坛里的各位老师，这种情况该如何编程呢？之前我看有人说论坛以前有说过这问题，但我仔细搜过也没找到那帖子，或者把帖子的链接告诉我一下也行。谢谢各位老师了！

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关键词：event study Event study vent Even 程序

你说的课件是普林斯顿大学的那个吧，那个材料是根据比较老的版本Stata做的，现在Stata 12更新了许多命令，比如merge的语法已经不一样了，另外新增加的joinby命令非常有用。你说做event study，主要是想计算abnormal return吧。比较常用的方法是利用market model计算abnormal return。计算采用两步法，第一步利用pre-event period计算market model的系数alpha和beta。第二部，在event period内根据已经获得的alpha和beta计算abnormal returns。

用Stata编程解决这个问题的难点在第一步，最重要的命令是joinby。你手上应该有两个数据文件，一个数据文件记录了event，具体说有这个event的编号，公司代码和事件发生的时间。另一个数据文件包含了所有公司的daily data，通常是公司代码，时间，daily return。用joinby命令对两个数据文件进行合并，你需要仔细察看joinby的帮助文档，你就明白它的作用了。生成新的数据文件，在新的数据文件中生成一个新变量gap，gap等于event发生时间与公司daily时间的差值，如果你的estimation period定为event发生前的【-365，-28】时间窗口，那么，你keep gap为这个天数之内的观察值。然后，用statsby结合reg生成每个firm-event的alpha和beta。第一步解决了以后，第二步就很简单了，abnormal return=return - beta*（market return）- alpha。以上思路是不受一个公司多次事件影响的。但是，对于数据量大的情况，joinby命令会生成一个很大的数据文件，因此，需要你的电脑内存比较大。

解决实证问题，最主要要明白基本原理，然后要熟悉软件命令，编程的问题，每个人思路不一样，程序不一样，但是结果是一样的。

xingxf 发表于 2013-9-9 21:27
你说的课件是普林斯顿大学的那个吧，那个材料是根据比较老的版本Stata做的，现在Stata 12更新了许多命令，比 ...

好的，谢谢老师，感谢您的详细答复

xingxf的思路是完全正确的，不过如果碰到数据量特别大，事件数比较大的，估计alpha和beta的时候速度会特别慢，这时候推荐用sas来估计。以我做过的一篇论文来说，事件有6万个左右，i5的cpu+8G内存估计参数要超过1小时，sas只需要10秒钟就搞定了。

后来和geniusy在另一个帖子里讨论个这个问题。需要指出的是，通过程序优化，具体来说，把大样本分组，估算系数后再合并，6000个回归系数的估算8分钟以内就可以完成。用SAS进行估算也不会比Stata快，10秒完成是不现实的。

geniusy 发表于 2013-9-16 01:41
xingxf的思路是完全正确的，不过如果碰到数据量特别大，事件数比较大的，估计alpha和beta的时候速度会特别慢 ...

你好，请问能分享下这个操作的sas code吗？

请问楼主这个问题解决了吗？

请问解决了吗？