Therefore, the rolling window regressions are fast even in larger data sets. 1000币，讨论一下关于Fama-Macbeth回归方法的一些问题,1.关于Fama-Macbeth进行回归方法的问题经过我查找资料和看文献，关于这个方法，目前争论的有两种算法（1）就是fama论文中的算法，第一步时间序列求beta，这个又称为因子载荷或者因子暴露；第二部分别用收益分时间序列对第一步中的β回归，（如果. 用asreg命令。 举个例子，假如有一个面板数据集，90个产业，2003-2018年的数据，如果要计算产业动态性，即industry dynamism，industry dynamism的计算方法是对这个产业前几年及今年的营业额（具体几年不定，一般取5年）对时间进行滚动回归，回归会得到一个.
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关于stata滚动回归 asreg,一个id有多条数据，现在需要用asreg命令做滚动回归，每一条数据时点设为t，需要用 [t-65，t-5] 这60天的数据进行回归求回归系数，请问代码怎么修改呢？
在Stata中，如果 asreg 回归结果的某些部分被省略，这通常是因为在运行回归时出现了一些问题。 这可能是因为模型中存在一些违反假设的情况，比如存在多重共线性、自相关问题，或者是变量间的相关性太强，导致结果不稳定。 Thanks to kit baum, the updated version of asreg is now available on the ssc The new version is version Following are the key highlights
感谢黄河泉老师的解答。这里还有两个疑问。 在help asreg对fmb的解释当中没有像help xtfmb那样要求必须首先对数据进行tsset然后时间序列的回归。是不是意味着 asreg，fmb一条代码就能完成两步回归的全部操作？ 第二个问题就是如何标星号呢？我之前用asreg都是把系数等单独生成新的变量，然后我再用. 黄老师您好，我想得到的是每个id每一年的RD对应的残差的标准差，我的回归如下: (1)asreg RD year, fit, (2)asrol _residuals, stat (sd) gen (sd) 然后生成的所有sd值都是一样的，请问应该是什么原因，我应该如何正确提取残差的标准差呢
