如果做分组滚动回归？

数据如下图，
按照PERMNO分组，每个PERMNO代表股票编号，每个股票有每个月的收益（RET）,现在想实现按PERMNO分组，然后进行rolling regression(reg RET on Mkt.RF+SMB+HML+UMD+LIQ)，window=60, 我之前的代码如下：
f2<-data
attach(f2)
result<-f2[,as.list(coef(roll_regres(er~Mkt.RF+SMB+HML+UMD+LIQ,data=.SD,width = 60))),keyby=.(PERMNO)]

报错如下
Error in f2[, as.list(coef(roll_regres(er ~ Mkt.RF + SMB + HML + UMD +  :
  Assertion on 'width' failed: All elements must be <= 33.
现在有几个关键问题需要解决，一个是roll_regres能否直接嵌套在里面用，就像一般的Lm一样。
第二个：不是所有的股票观测月数都大于60，所以如果用roll_regres width=60很有可能会报错，对于观测月数小于60的，就按照它最大的观测月份进行回归就好了，比如假设PERMNO=10002的股票，只有40个观测月份，那么就按照40个数据点进行回归。最后按把回归结果按照PERMNO和date储存起来。

对了，补充一下，每个股票的第一个观测时间不一定都是一样的，数据容量挺大的，我觉得可能最好不要写循环

https://stackoverrun.com/cn/q/7773021
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