作者使用Fama-Macbeth回归来检验在控制了文献中指定的一些其他变量后,互补企业(complementors)的回报可预测性。为了确保稳健性,作者在Fama-MacBeth横截面回归中使用OLS和以市场权益为权重的WLS。 Lee, C. M. C., et al. (2024). Production complementarity and information transmission across industries. Journal of...
Fama-MacBeth回归是一种常用的金融计量方法,主要用于估计资产定价模型的因子载荷和风险溢价。在Stata中进行Fama-MacBeth回归通常包括以下几个步骤: 准备Fama-MacBeth回归所需的数据集: 数据集应包含资产收益率、因子暴露(如市值因子、价值因子等)以及市场回报率等变量。 数据应为面板数据格式,即包含多个时期(如月份、季...
Fama-MacBeth 也是一个两步截面回归检验方法；它非常巧妙排除了残差在截面上的相关性对标准误的影响，在业界被广泛使用。这篇文章也是计量经济学领域被引用量最高的文章之一。如今 Fama-MacBeth 回归被广泛应用于计量经济学的panel data分析。而在金融领域，Fama-MacBeth 回归常被用于在用多因子模型中分析投资品的截面...
我暂时不能理解图片,但根据文本内容我可以提供以下回答 在你的Stata回归中,结果被省略通常是由于样本或变量的筛选、数据的问题、模型设定不当或者其它原因造成的。对于你提到的Fama-MacBeth回归(FMB回归),这是一种用于检验时间序列数据的面板数据模型,通常用于测试市场效率假设。具体原因可能包括以下几点:1. 样本选择:在...
确保你的数据集格式正确:Fama-MacBeth回归需要时间序列数据,并且每个股票都应该有一个单独的列来表示其收益率。如果你的数据不是这种格式,那么你需要进行适当的转换。2. 检查变量名是否正确:在Stata中,"fmb"是一个内生变量,它表示的是t期的因子和市场组合的贝塔值。如果你在自己的模型中使用这个变量名,但是在之前...
好像现在文献里提到Fama-MacBeth回归通常指的是：以各个横截面的数据估计出一组回归，然后利用这些回归的系数再计算出t值，从而解决Cross-sectional corrleation of resiudals对回归t值的高估问题。【 在 bbscity (还我机会) 的大作中提到: 】: 以我目前对Fama-Macbeth的理解就是（唉，看了这么常时间...
Python中的FamaMacbeth回归(Pandas或Statsmodel) 、、、 计量背景该操作也可以通过groupby轻松地完成。 浏览8提问于2014-06-06得票数9 回答已采纳 1回答 asreg (Stata)和linearmodels.panel.model.FamaMacbeth (Python)给出了不同的结果 、、、 要快速了解Fama-Macbeth回归是什么,以下是的摘录Fama-MacBe 浏览...
问asreg (Stata)和linearmodels.panel.model.FamaMacbeth (Python)给出了不同的结果EN随着问问题的同学...
有大佬传授如何用stata做fama-Macbeth回归分析么 树树maple 托儿所 1 首先用xtset截面变量和时间序列变量,然后用xtfmb Y X命令或者asreg Y X,fmb命令asreg还能计算newey-west adjusted standard error 贴吧用户_5GNXV62 托儿所 1 楼主,你会了么?求指教……目前陷入深坑夜不能寐啊…… 古见 托儿所 1 ...
运用STATA软件对四个组合周收益率样本数据及周市场收益率数据进行ADF检验,得到表4: 表4 ADF检验结果 由表4可知,四个组合周收益率数据及市场组合周收益率数据的T检验值的绝对值均远大于1%及5%临界值,P值均为0,拒绝原假设,即各时间序列数据均不存在单位根过程,数据平稳,可以进行下一步的实证回归。 3.2 回归模型...