资本资产定价模型：Fama-Macbeth回归(北大光华金融建模SAS部分课件)

资本资产定价模型：Fama-Macbeth回归第五讲 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 •SAS的宏变量与宏模块•CAPM检验：Fama－Macbeth方法•SAS实施Macro－宏•“宏”功能是SAS对于程序设计的拓展功能，主要目的是用于减少通用任务的代码量•“宏”功能可以将字符串或一段SAS程序代码赋予一个变量（宏变量）或一个模块（宏模块），之后程序只需对这个变量（或模块）操作即可•SAS将自动将宏变量或宏模块解释成SAS语句而后运行•应用“宏”功能将大大增加SAS程序的通用性宏变量•MacrovariablesareanefficientwayofreplacingtextstringsinSAScode.•用%let来定义宏变量•例如：%leta=ia.stockreturn;a是宏变量名，而ia.stockreturn是宏变量a的值引用宏变量•在宏变量前加&来引用宏变量的值•例：%leta=et.etdaily;Dataa;Set&a;Run;等价于Dataa;Setet.etdaily;Run;引用宏变量•如果宏引用在字符串中，那么该字符串必须是双引号•例：%leta=January;datamonth;Setia.na1;Month=“Itis&a”;Run;等价于•datamonth;Setia.na1;Month=“ItisJanuary”;Run;引用宏变量•如果后面有紧跟的字符串，那么在引用宏变量之后加.•例：%letlib=et;datadt;Setia.na1;dtset="Itis&lib..etdaily";Run;宏函数•%eval将计算结果赋予宏变量•例：•%leta=100;•%letb=200;•%letc=100+200;•%letc=%eval(100+200);宏函数•%str:形成一个可以包含空格的字符串赋予宏变量•例：%letsorts=%str(procsortdata=etdaily1;byfirmdate;run;);显示宏变量•使用%put语句，将其输出到SAS日志窗口%leta=PekingUniversity;Data_null_;%put&a;Run;宏模块•宏模块是包括宏模块定义语句，宏程序语句、宏函数以及SAS数据步和过程步的指令•实现SASMATCH_ word word文档格式规范word作业纸小票打印word模板word简历模板免费word简历 _1714238563523_0语句为的循环、条件判断等功能宏模块的定义•基本格式%macroMAC;……%mendMAC;调用宏模块%MAC;宏模块%macroMAC;dataret;setfm.stockreturn;iffirm=‘000002’;run;procsortdata=ret;byfirmdate;run;Procmeansdata=ret;varr;run;%mendMAC;%MAC;宏模块中引用宏变量%letcode=000002;%macroMAC;dataret;setfm.stockreturn;iffirm="&code";run;procsortdata=ret;byfirmdate;run;Procmeansdata=ret;varr;run;%mendMAC;%MAC;条件表达式%if逻辑表达式（宏变量）%then%do;…%end;%else%do;…%end;条件表达式%letcode=000002;%macroMAC;%if&code=000002%then%do;dataret;setfm.stockreturn;iffirm="&code"anddate>199701;run;procsortdata=ret;byfirmdate;run;Procmeansdata=ret;varr;run;%end;%else%do;dataret;setfm.stockreturn;iffirm="&code";run;procsortdata=ret;byfirmdate;run;Procmeansdata=ret;varr;run;%end;%mendMAC;%MAC;循环•%Do<>=<>%to<>;…end;•%Do…%While;•%Do…%Until;循环%letcode=000002;%macroMAC;%don=1%to3;dataret&n;setfm.stockreturn;iffirm="&code";if_N_<=&n;run;%end;%mendMAC;%MAC;CAPM检验的SAS实例资本资产定价模型•市场组合是均值方差有效的前沿组合；•期望收益与风险的均衡关系:()[()]ifimfErrErrβ−=−cov(,)var()imimRRRβ=检验对象•C1：期望收益与β之间的线性关系；•C2：β可以完全解释股票收益之间的横截面差异；•C3：如果市场上投资者是风险厌恶的，那么高风险意味着高期望收益，E(rm)-rf>0估计β值•假设单指数模型成立•OLS回归来估计β•股价指数来作为市场组合的代理变量；•用短期国债的利率来作为无风险利率iiimiZZαβε=++iifZRR=−Lintner1965•数据：100个公司的月度收益率，标准普尔500指数和无风险利率•第一步–对每只股票的时间序列数据分别作回归，估计β值以及残差的标准差估计值•第二步–用股票平均收益来作横截面回归，回归方程如下：012()iiiiZsγγβγεη=+++()isεLintner1965•其中：•备检假设：11()TiitftZRRT==−∑01200mfRRγγγ==−=Fama-Macbeth,1973•第一步：估计β•第二步：逐月进行横截面回归•第三步：统计检验时期图示β值的初始估计区间检验期具体步骤•数据：NYSE股票月度数据1926－1968•第一步–用股票的时间序列数据滚动估计β值以及残差的标准差估计值•第二步–对于检验期的个月进行一次横截面回归，回归方程如下：•第三步–将回归系数求平均，并统计检验201,12,13,1,ˆˆˆ()ptptptpt ppt 关于艾滋病ppt课件精益管理ppt下载地图下载ppt可编辑假如ppt教学课件下载triz基础知识ppt Rsγγβγβγεη−−−=++++模型设定•对每个时期t而言，•C1：线性•C2：非β风险没有系统性影响•C3：正的风险收益关系20123itttititiitRsγγβγβγη=++++������1()0tEγ>�2()0tEγ=�3()0tEγ=�统计量•每个月回归系数的平均•T统计量Fama－Macbeth回归的实施例子•中国股市2000年1月－2003年12月的月度数据检验期－24个月β值的初始估计区间－24个月2000-012002-012003-12原始数据•数据集名称：stockreturnfirmdaterRm0000011998010.030.04000001199802-0.010.01……0000021998010.020.04000002199802-0.060.01数据准备datastockreturn;setfm.stockreturn;ifdate>=200001;run;用2000年1月以后的数据取出起始和中止时间信息•形成两个新数据集：begin包括公司股票收益率的起始时间，end包括公司股票收益率的中止时间；Procsortdata=stockreturn;Byfirmdate;Databegin(keep=firmbgndate)end(keep=firmenddate);Setstockreturn;Byfirm;Iffirst.Firm=1thendo;Bgndate=date;Outputbegin;End;Iflast.Firm=1thendo;enddate=date;Outputend;End;Run;将满足数据长度的股票取出Datasample(keep=firm);Mergebeginend;Byfirm;Ifbgndate>=200201thendelete;Ifenddate<=200112thendelete;Run;•如果某样本股票的交易数据起始时间在200201之后，那么该样本股票将没有充足的数据估计β，因此删去该股票•如果某样本股票的交易数据终止时间在200112之前，那么该样本股票将没有充足的数据来实施检验，因此删去该股票将满足数据长度的股票取出Datagooddata;mergestockreturnsample(in=a);byfirm;ifa=1;Run;Datagooddata1;setgooddata;Byfirm;iffirst.firmthenn=1;elsen+1;Run;用宏程序实现滚动估计beta%macroestim;%dox=24%to47;Datatemp;Setgooddata1;If&x-23<=n<=&x;Per=&x;run;Procregdata=tempnoprintoutest=results;Modelr=rm;Byfirmper;Quit;%if&x=24%then%do;databetas1;setresults;run;%end;Procappendbase=betas1data=results;%end;quit;%mendestim;%estim;将beta与收益率数据合并Databetas2(keep=firmnalphabetabeta2sigma);Setbetas1;N=per+1;Alpha=intercept;Beta=rm;Beta2=Beta*Beta;sigma=_RMSE_;Run;Procsortdata=betas2;Byfirmn;Datafmb;Mergegooddata1(in=a)betas2(in=b);Byfirmn;Ifa=1andb=1;run;Fama－Macbeth回归procsortdata=fmb;bynfirm;run;procregdata=fmboutest=fmout1noprint;modelr=betabeta2sigma;byn;run;procmeansdata=fmout1meantprt;varbetabeta2sigma;run; 资本资产定价模型：Fama-Macbeth回归 内容 Macro－宏 宏变量 引用宏变量 引用宏变量 引用宏变量 宏函数 宏函数 显示宏变量 宏模块 宏模块的定义 宏模块 宏模块中引用宏变量 条件表达式 条件表达式 循环 循环 CAPM检验的SAS实例 资本资产定价模型 检验对象 估计β值 Lintner1965 Lintner1965 Fama-Macbeth,1973 时期图示 具体步骤 模型设定 统计量 Fama－Macbeth回归的实施 例子 原始数据 数据准备 取出起始和中止时间信息 将满足数据长度的股票取出 将满足数据长度的股票取出 用宏程序实现滚动估计beta 将beta与收益率数据合并 Fama－Macbeth回归