滚动窗口中对宏观变量先进行PCA 再用导出的变量对另一变量回归该怎么操作？

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仿照一篇09年预测bond excess return的文章，要使用两百多个宏观变量对债券超额收益率进行预测.模型是rx=b0+b1LN+b2BW+b3CP
数据处理步骤是这样的：先对宏观数据进行主成分分析，拿出其中八个主成分，构成f1-f8八个变量，这八个变量再对超额收益率的均值rxbar进行回归，得到的rxbarhat就是最后模型中的一个变量LN。

现在想做一个滚动窗口的处理，就是每个月预测超额收益率的时候只使用这个月前五年的宏观变量进行上述处理，回归过程中剔除不显著的变量，最后得到所有变量均显著的模型，并把该月被解释变量的预测值保存在数据中，do-file应该怎么写？

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关键词：怎么操作 宏观变量 pca do-file RETURN