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超好用的事件研究法
本文作者：王玉洁，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：谭 可
技术总编：戴 雯
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frame post的数据整理功能。*建立新框架用于存放沪深300数据clear allmkf indexframe index:{ cntrade 300, index keep date rmt}cwf indexcntrade命令获取三只松鼠的数据，保留stkcd、date和rit；同时，使用框架合并命令frlink，将框架index中的沪深300的数据与主框架进行合并，具体操作程序如下：cwf defaultcntrade 300783keep stkcd date ritfrlink 1:1 date, frame(index) gen(date_link)frget rmt,from(date_link)drop date_linkdrop if rmt==.***定义事件窗口期keep if year(date)>=2021preservelocal date = date("2021-12-26","YMD")keep if date>=`date'sort dategen time=_n-1save post-event, replacerestore
keep if date<=`date'gsort -dategen time=-_nsort timeappend using post-eventkeep if time>=-50 & time<=10***进行回归预测***reg rit rmt if time<=-5 //rit=β0+β1*rmt+σ，预测出了β0 β1predict AR if time>=-3 & time<=5 //AR就是rit减去上一步预测的rit,是市场不能预测的部分drop if AR==.gen CAR = sum(AR)post命令将上表中的信息装到信封中发送出去，这个命令的具体用法可以参考之前的推文“免费事件研究，一片片从邮局寄来”。具体程序如下：local stkcd = stkcd[1]forvalues m = 1(1)9{ local CAR`m' = CAR[`m']}
capture postclose eventpostfile event stkcd CAR1 CAR2 CAR3 CAR4 CAR5 CAR6 CAR7 CAR8 CAR9 using "D:/事件研究法.dta",replace //定义好邮件及接受地址post event (`stkcd') (`CAR1') (`CAR2') (`CAR3') (`CAR4') (`CAR5') (`CAR6') (`CAR7') (`CAR8') (`CAR9') //调用之前设定好的post命令postclose event //关闭邮件系统use "D:/事件研究法.dta", clear //打开事件研究的文件frame post命令的强大之处了。循环中得到的数据将通过frame post命令邮寄到框架CAR中，得到我们最终想要的结果。clear allmkf CAR stkcd date CARmkf eventframe event:{ input stkcd str10 date 2511 "2015-06-05" 2557 "2014-03-03" 300046 "2016-01-20" 300783 "2021-12-26" 600518 "2018-10-16" end gen date1=date(date,"YMD") drop date rename date1 date format date %dCY-N-D local N=_N}frame post CAR (stk') (d') (CAR[_N])放在循环的末尾，每进行一轮循环，股票代码、事件日期以及累计异常收益率就会被邮寄到CAR框架中。我们最后只需要使用cwf这个命令切换到框架CAR就能够看到最终的结果。具体执行程序如下：mkf indexframe index:{ cntrade 300,index keep date rmt}
forvalues i = 1/`N'{ local stk = _frval(event,stkcd,`i') local d = _frval(event,date,`i') cntrade `stk' keep date rit frlink 1:1 date,frame(index) gen(date_link) frget rmt,from(date_link) drop date_link drop if rmt==. preserve keep if date>=`d' sort date gen time =_n-1 save after,replace restore //事件后日期处理
keep if date<`d' gsort -date gen time= -_n append using after keep if time>=-50 & time<=10 //事件前日期处理 reg rit rmt if time<=-5 predict AR if time>=-3 & time<=5 drop if AR==. gen CAR = sum(AR) //计算累计异常收益率 frame post CAR (`stk') (`d') (CAR[_N])}cwf CARformat date %dCY-N-Dframe post处理数据的强大之处了呢？腾讯课堂课程二维码
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