事件研究法stata详细步骤

在研究过程中，首先须决定研究假说为何。决定研究假说以后，须确定事件的种类及其事件日，估计期及事件期之计算期间，并以股价日报酬率估算其预期报酬率，再透过实际报酬与预期报酬之差额，观察整体股利发放事件，于宣告期间是否具有异常报酬的产生，最后借由统计检定来检视其统计值是否显著。假说:譬如假设估计期间的CAR并没有产生资讯效果，而事件期的CAR可能产生资讯效果。事件研究法的第二步，即确定所要研究的事件。所谓的“事件日”，系指市场“接收”到该事件即将发生或可能发生的时间点，而非该事件“实际”上发生的时间点，此时点通常以“宣告日”为准。时点认定的适当与否，对于研究的正确性，会有决定性的影响

利用数据挖掘方法的数据分析是常用的分类，回归分析，聚类，关联规则，特征，变化和偏差分析，Web页面挖掘，他们从不同的角度进行数据挖掘。 ①分类。分类是确定共同的特征在数据库中，根据分类模式的一组数据对象可以被划分成不同的类别，由所述关于事件研究法的问题 给出一组原始数据，怎样进行

事件研究法 (Event Study) 是一种统计方法，是在研究当市场上某一个事件发生的时后，股价是否会产生波动时，以及是否会产生“异常报酬率”(abnormal returns)，借由此种资讯，我可以了解到股价的波动与该事件是否相关。 步骤 在研究过程中，首先须决定研究假说为何。决定研究假说以后，须确定事件的种类及其事件日，估计期及事件期之计算期间，并以股价日报酬率估算其预期报酬率，再透过实际报酬与预期报酬之差额，观察整体股利发放事件，于宣告期间是否具有异常报酬的产生，最后借由统计检定来检视其统计值是否显著.

一般对时间序列的面板数据分析，stata必须经过adf单位根检验，格兰杰因果检验，脉冲响应函数，方差分解。以此来判断模型的稳定性

先将变量标准化：egen z1 = std(x1)……进行主成分分析：pca x*, mineigen(1)主成分载荷分析：estat loading,cnorm(eigen)效果分析：estat kmo（一般要大于0.7才适合做主成分分析）碎石图：screeplot主成分选择，一般选择前几个方差解释累计超过80%的因子主成分的因子

事件研究建议用stata或者excel或者R，不要用spss只是t检验，其他的用excel算好了，t检验用spss不会好点吗？因为对这个两个比较熟悉，stata不会编程，r也没用过

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:夜之羽翼niceStata面板回归操作过程、基本指令及概要在使用Stata过程中，录入面板数据后，一般需要对初始数据进行识别，因此需要首先进行面板数据的识别，其指令为：1.面板数据识别指令：tsset region year案例：2部分初始数据录入数据操作为：②将上述初始数据录入stata后（注意：录入数据及首行只能是英文字母或者数字，不能有汉字），显示如下：3输入指令tsset region year，显示如下结果. tsset region yearpanel variable: region (strongly balanced)time variable: year, 2005 to 2014delta: 1 unit2.面板数据固定效应回归指令：xtregy erseqs x1 x2 x3 x4 x5,fe案例：录入数据，并进行面板数据识别之后，输入以上指令：xtregy erseqs x1 x2 x3 x4 x5,fe其中，xtreg为面板回归指令，y为选取的因变量，ers、eqs、x1、x2、x3、x4、x5为自变量，末尾加fe表示为固定效应，如果末尾加re则是随机效应。上述回归结果显示如下：3.面板数据随机效应回归指令：xtregy erseqs x1 x2 x3 x4 x5,re4.hausman 检验指令：Hausman检验是固定效应或者随机效应回归之后，需要加入的一个检验，具体指令如下：quixtregy erseqs x1 x2 x3 x4 x5,feest store fequixtregy erseqs x1 x2 x3 x4 x5,feest store rehausmanfe re5.门限回归指令使用门限（或者门槛）回

股票的研究方法有很多，但是绝对没有一个绝对有效的方法，都是一个概率的事件，另外也绝对不能偏离一个轨道，想自己研究一种别人都不知道的有效的方法，建议您多看一些技术分析的方法以及投资心里的书籍或是资料.自己多总结，从我近10年的投资经验来看，即使是别人告诉你一种方法，但是对你自己也不一定有用。

为了方便阐述，结合一个茶杯包装的例子（将一套6个茶杯装入纸盒，封口，码放）来具体说明时间研究的基本方法、步骤和要注意的事项。1、 步骤1：将工作分解成单元。例如，在茶杯包装事例中，可将这一工作分解成4个工作单元：①取两个纸盒；②将衬垫放入纸盒；③将茶杯放入纸盒；④?縁盒封口、码放。将相关的数据纪录到数据纪录表中.分解工作单元时要注意的几个问题是：第一，为了测量工作单元所花费的时间，每一工作单元都应该有明确的开始和结束标志第二，工作单元的划分不应是不到三秒就可完成的动作，因这种动作难以用秒表测量。例如，上述事例中的动作单元②如果再细分，还可分成三个单元：①左手拿起衬垫；②将衬垫打开（将放每个茶杯的网眼撑开）；③将衬垫放入纸盒。因为这几个动作的每一个都非常快，所以难以精确测量各自所需的时间。最后，如果这项工作已经进行了一段时间，已经有约定俗成的工作方法，那么动作单元的划分应与这样的工作方法保持一致。有些非正常的，偶然发生的动作（如：衬垫失手掉在地上）不应计算在工作时间内。2、步骤2：测量各工作单元的时间。时间记录表的形式如下表1所示。表1 时间研究中的数据记录表 （分钟）选择一名训练有素的人员作为研究对象，测量其每个工作单元所需的时间。常用的测量方法是连续测量法，即研究人员在每个工作单元的动作结束时，记下该时刻，列在表中的r行中，然后根据两个工作单元结束时刻的差即可得出第一个单元所花费的时间。第2个工作循环中无第一个工作单元，因为第一个循环中一下取了两个，所以每两次循环中发生一次这个动作。假设这项试验共观察了10个工作循环，全部记录数据的表格如上表1所示。还应当注意的是，如果所观察测量的数值中有明显偏离于大多数其它数值的，就应分析它是不是由偶然因素引起的，例如工具失手，机器故障等。如果是的话，应将这样的数据排除在外。将这样观察得到的数据取其平均，记在上表1中的t列内。2、 步骤3：决定样本的大小。上面表1的观察数是10个工作循环，这么多数是否够？通常，时间研究得出的工作时间估计值如果能达到实际工作平均时间的95%左右，就基本上满意（可定出更高的要求，但样本数会急剧变大）。可以按以下一个根据正态分布推出来的公式来决定样本数n：