财务会计与财务研究管理知识分析.pptx

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1、会计与财务研究中常见问题的SAS实现会计与财务研究中的常用软件 SAS - - 面向多数据处理，功能强大，但上手难度较大；面向多数据处理，功能强大，但上手难度较大； - - 识别汉字；识别汉字； - - 特别适合于数据的初步整理阶段（程序可保存，容易再特别适合于数据的初步整理阶段（程序可保存，容易再现历史）；现历史）； STATA - - 软件小巧，便于安装，且上手较容易；软件小巧，便于安装，且上手较容易； - - 回归和检验功能非常强大；回归和检验功能非常强大； - - 升级快，命令包可以随时在网上下载，支持自我学习；升级快，命令包可以随时在网上下载，支持自我学习； 研究实践：研究实践：SA

2、SSAS（数据整理）（数据整理）+STATA+STATA（回归检验）（回归检验）会计与财务研究中的常用软件 会计研究中的会计研究中的STATASTATA运用运用 - Clive Lennox- Clive Lennox的个人网站的个人网站http:/ihome.ust.hk/accl/Phd_teaching.htm - - 为中山大学会计系所授课程为中山大学会计系所授课程 课件和演示用数据课件和演示用数据课程主要内容 SASSAS的一些基本操作；的一些基本操作； 分组回归程序：计算分组回归程序：计算DADA； CARCAR程序：不使用宏和使用宏；程序：不使用宏和使用宏； 计算股票年度业绩计算

3、股票年度业绩RETRET的程序；的程序； Proc SQLProc SQL：多表合并程序：多表合并程序 - - 配对程序；配对程序；参考书 高惠璇等编译，高惠璇等编译，SASSAS系统系统 BASE SASBASE SAS软件使用手册，软件使用手册，中国统计出版社，中国统计出版社，19971997； 高惠璇等编译，高惠璇等编译，SASSAS系统系统 SAS/STATSAS/STAT软件使用手册，软件使用手册，中国统计出版社，中国统计出版社，19971997； 这两本书类似于字典，用来查，而不是用来读；这两本书类似于字典，用来查，而不是用来读； 学学SASSAS的最佳方法：的最佳方法： - -

4、对照已有的程序和数据一步一步地跑，碰到对照已有的程序和数据一步一步地跑，碰到不懂的命令（有时可以不求甚解），便去查书；不懂的命令（有时可以不求甚解），便去查书；SAS的基本操作创建新的数据集并输出创建新的数据集并输出- - 打开打开SASSAS，在编辑器中写入程序：，在编辑器中写入程序： data wghtclub; input idno 1-4 name $ 6-24 team $ strtwght endwght; loss=strtwght-endwght; cards; 1023 David Shaw red 189 165 1049 Amelia Serrano yellow 145

5、 124 1219 Alan Nance red 210 192 1246 Ravi Sinha yellow 194 177 1078 Ashley McKnight red 127 118 1221 Jim Brown yellow 220 . 1095 Susan Stewart blue 135 127 1157 Rose Collins green 155 141 1331 Jason Schock blue 187 172 1067 Kanoko Nagasaka green 135 122 1251 Richard Rose blue 181 166 ; run; proc pr

6、int data=wghtclub; title Fitness Center Weight Club; run; - - 结果：在结果：在SASSAS逻辑库的逻辑库的WorkWork中，就会出现中，就会出现wghtclub数据集；数据集；SAS的基本操作 将将EXCELEXCEL数据导入数据导入SASSAS - - 比如，要将比如，要将H H盘盘SASSAS目录中的目录中的profit.xlsprofit.xls文件导文件导入入SASSAS，并命名为，并命名为profitprofit； - - 打开打开SASSAS，在编辑器中写入程序：，在编辑器中写入程序： proc import out=

7、profit datafile=H:SASprofit.xls dbms=excel2000 replace; run; - - 结果：在结果：在SASSAS逻辑库的逻辑库的WorkWork中，就会出现中，就会出现profitprofit数据集；数据集；SAS的基本操作 右键点开右键点开profitprofit数据集查看数据集情况；数据集查看数据集情况； 将将AccperAccper转变成年度；转变成年度； data data profitprofit;set ;set profitprofit; ; yearyear=substr(=substr(accperaccper,1,4)+0;,1

8、,4)+0; run; run;Substr：文本截取命令，即对Accper的第1个字符开始，取4个字符；如accper的一个观测值是1991-12-31，则 substr(accper,1,4)就为1991，而Substr(accper,6,2)则为12.将文本变量转化为数值变量，直接让文本变量加0即可；Data x2;set x1; 对x1数据进行加工，然后保存为X2；SAS的基本操作 数据排序 - 对profit数据按照stkcd和year进行排序； proc sort data=profit nodupkey; by stkcd year; run; 变量改名 data profit1

9、;set profit; rename stkcd=code; run;SAS的基本操作 数据横向合并数据横向合并 - 比如，要将比如，要将Profit和和solvency进行进行merge: 先将先将solvency.xls文件导入文件导入SAS proc import out=solvency datafile=“H:SASsolvency.xls dbms=excel2000 replace; run; data solvency;set solvency; year=substr(accper,1,4)+0; run; proc sort; by stkcd year;run;在对两个

10、或多个数据集进行在对两个或多个数据集进行mergemerge时，需时，需要首先按照关键变量要首先按照关键变量( (如公司代码和年度）如公司代码和年度）进行排序；进行排序；省略时，默认对最近的数省略时，默认对最近的数据集进行排序；据集进行排序；SAS的基本操作 数据横向合并数据横向合并 data fin_ratio;merge profit(in=a) solvency; by stkcd year; if a; run;注意：注意：data x1;merge tmp1(in=a) tmp2;by var1 var2;if a;run data x1;merge tmp1(in=a) tmp2;

11、by var1 var2;if a;run - - 表示已表示已tmp1tmp1为基础进行合并，合并后的数据集样本数同为基础进行合并，合并后的数据集样本数同tmp1tmp1相同；相同；data x1;merge tmp1 tmp2;by var1 var2;run data x1;merge tmp1 tmp2;by var1 var2;run - - 包括了包括了tmp1tmp1和和tmp2tmp2的所有观测值；的所有观测值；data x1;merge tmp1(in=a) tmp2(in=b) ;by var1 var2; if a=1 and b=1;run data x1;merge

12、tmp1(in=a) tmp2(in=b) ;by var1 var2; if a=1 and b=1;run - - 只包括只包括tmp1tmp1和和tmp2tmp2中共有的观测值；中共有的观测值；SAS的基本操作 纵向合并（纵向合并（appendappend） data x1; set tmp1 tmp2;data x1; set tmp1 tmp2; Run; Run;- SAS- SAS自己会去找对应的变量；自己会去找对应的变量；SAS的基本操作产生新的虚拟变量产生新的虚拟变量 比如，要从比如，要从fin_ratio产生一个产生一个2006以后的虚拟变量，即年度在以后的虚拟变量，即年度

13、在2006年年后的，取值为后的，取值为1，否则为，否则为0； 则：则： data fin_ratio;set fin_ratio; after2006=0; if year=2006 then after2006=1; run;SAS的基本操作 剔除变量空缺的观测值剔除变量空缺的观测值; ; CSMARCSMAR数据集中，有些变量空缺，导入数据集中，有些变量空缺，导入SASSAS为为“. .”，有些无，有些无点，为一个空格，则可以通过如下命令剔除这些数据缺失点，为一个空格，则可以通过如下命令剔除这些数据缺失的观测值的观测值： 比如，希望剔除比如，希望剔除fin_ratiofin_ratio数据

14、中，数据中，ROSROS缺失的样本；缺失的样本；proc sort data=fin_ratio;by ros;run;proc sort data=fin_ratio;by ros;run; data tmp1;set fin_ratio; data tmp1;set fin_ratio; if ros=. or ros= then delete; if ros=. or ros= then delete; run; run;SAS的基本操作 假如要把假如要把ROS,ROA,ROEROS,ROA,ROE的缺失样本同时删除的缺失样本同时删除: :data tmp2;set fin_ratio;

15、if ros+roa+roe=. then delete;run;SASSAS的一些基本算符：的一些基本算符： * / = 等于等于 = 不等于不等于 = =SAS的函数分类可以参见高惠璇的函数分类可以参见高惠璇SAS BASE 1997 pp.70-74SAS的基本操作 SASSAS日期函数日期函数 在在CSMARCSMAR的数据库中，导出的日期文件一般为的数据库中，导出的日期文件一般为yyyy-mm-ddyyyy-mm-dd，如如1999-12-311999-12-31日，这是一个文本格式，那么，如何将其转日，这是一个文本格式，那么，如何将其转化为标准的日期格式呢？化为标准的日期格式呢？

16、比如，我们经常要计算公司上市年龄，上市公司年龄等于比如，我们经常要计算公司上市年龄，上市公司年龄等于各个财政年度末减去各个财政年度末减去IPOIPO日期所间隔的天数，然后除于日期所间隔的天数，然后除于365365得到上市年龄，比如，一个公司得到上市年龄，比如，一个公司1995-05-231995-05-23日日IPOIPO，则，则20072007年年1212月月3131日时，他的上市年龄多少？日时，他的上市年龄多少？SAS的基本操作 SASSAS日期函数日期函数- SAS日期值函数：日期值函数：Mdy(month,day,year); 如如mdy(12,31,1991)=11687，11687

17、代表代表1991-12-31日同日同1960-1-1所间隔的天数；所间隔的天数；- 还原出还原出sas日期值的函数：日期值的函数： 假定假定date是一个是一个SAS日期值，则日期值，则year(date)得到年，得到年，month(date)得到月，得到月，day(date)得到日；得到日；- 现在，我们要计算现在，我们要计算Fin_ratio数据集中，各公司财政年末同数据集中，各公司财政年末同1990-05-07（假定所有公司（假定所有公司IPO日期都是这天）的时间距日期都是这天）的时间距离；离；SAS的基本操作SASSAS日期函数日期函数data tmp1;set fin_ratio(k

18、eep=stkcd accper ros); ipodate=mdy(5,7,1990); run;data tmp2;set tmp1;fiscal_year=substr(accper,1,4)+0;fiscal_month=substr(accper,6,2)+0;fiscal_day=substr(accper,9,2)+0;fiscaldate=mdy(fiscal_month,fiscal_day,fiscal_year);age=(fiscaldate-ipodate)/365;run;对数据进行winsorize处理 任务：对任务：对fin_ratiofin_ratio中的中的

19、ROSROS，ROE,ROAROE,ROA，CurrentCurrent和和AcidAcid按按上下上下1%1%进行进行winsorizewinsorize处理；处理；data tmp1;set fin_ratio; d=1;run;data tmp1;set fin_ratio; d=1;run; proc means noprint; proc means noprint; var roa roe ros current acid; var roa roe ros current acid; by d; by d; output out=tmp2(drop=_freq_ _type_) p

20、1=x1-x5 p99=y1-y5; output out=tmp2(drop=_freq_ _type_) p1=x1-x5 p99=y1-y5;Proc means: Proc means: 对数据进行描述性统计；对数据进行描述性统计；noprint: noprint: 统计结果不在统计结果不在SASSAS中显示；中显示；Var: Var: 指定需要分析的变量；指定需要分析的变量；by: by: 按什么条件进行分析（按什么条件进行分析（e.g., by year , e.g., by year , 分年度进行分析）分年度进行分析）; ;Output out=tmp2Output out=t

21、mp2： 将分析结果保存于将分析结果保存于tmp2tmp2中；中；p1p1：变量：变量1 1分位数的值分位数的值 p1=x1-x5: 5p1=x1-x5: 5个变量个变量1 1分位数的值（分位数的值（- -不是减号）；不是减号）；p99: p99: 变量变量9999分位数的值；分位数的值；对数据进行winsorize处理data tmp3; merge tmp1 tmp2; by d; array z1:5 roa roe ros current acid; array x1:5 x1-x5;array y1:5 y1-y5; do i=1 to 5; if ziyi then zi=yi;

22、end;drop i d x1-x5 y1-y5; run;Winsorize的原理：如果一个样的原理：如果一个样本某变量的值大于该变量的本某变量的值大于该变量的99分位数，则该样本的值被强制分位数，则该样本的值被强制指定为指定为99分位数的值；类似的，分位数的值；类似的，如果一个样本某变量的值小于如果一个样本某变量的值小于该变量的该变量的1分位数，则该样本该分位数，则该样本该变量的值被强制指定为变量的值被强制指定为1分位数分位数的值；的值；Array: 指定一组变量（向量）指定一组变量（向量）; 如这里：如这里：z1便为便为roa, x1为为x1,即即roa的的1分位数；分位数；y1为为y1

23、, 即即roa99分位数；分位数；由于需要由于需要winsorize五个变量，五个变量，因此需要循环因此需要循环5次；次；对样本进行描述性统计 希望对一组样本进行描述性统计，包括均值、中位数、标希望对一组样本进行描述性统计，包括均值、中位数、标准差等，可以采用准差等，可以采用proc means proc means 和和proc univariateproc univariate模块；模块； 比如，希望对比如，希望对fin_ratiofin_ratio进行描述性统计：进行描述性统计： proc meansproc means data=fin_ratio; data=fin_ratio; v

24、ar var roa roe ros current acid after2006;roa roe ros current acid after2006; run; run;对样本进行描述性统计 如果希望按年度或按行业分组进行描述性统计：如果希望按年度或按行业分组进行描述性统计： proc sort data=fin_ratio; by year indcd;run; proc means data=fin_ratio; var roa roe ros current acid after2006; by year indcd; run;对样本进行描述性统计如果希望保存每组样本的某个统计量（如

25、均值，中位数或者标准差），如果希望保存每组样本的某个统计量（如均值，中位数或者标准差），则可以使用如下程序：则可以使用如下程序：比如，希望计算比如，希望计算1990-2006年按年和行业均值（中位数）调整后的年按年和行业均值（中位数）调整后的ROA和和ROS，则程序如下：，则程序如下：*由于由于indcd行业分类太细，我们只想使用行业分类太细，我们只想使用22个行业，即个行业，即C类分到二级代类分到二级代码，其余都使用一级代码码，其余都使用一级代码 data tmp1;set fin_ratio(keep=stkcd year indcd roa ros); if substr(indcd,1

26、,1)=C then ind=substr(indcd,1,2); if substr(indcd,1,1)=C then ind=substr(indcd,1,1); drop indcd; run;对样本进行描述性统计*产生各年、各行业产生各年、各行业ROAROA和和ROSROS的均值和中位数的均值和中位数; ; proc sort data=tmp1;by year ind;run; proc means noprint; var roa ros; by year ind; output out=tmp2 mean=mean_roa mean_ros median=median_roa

27、median_ros; run;对样本进行描述性统计*合并tm1和tmp2，以计算均值中位数调整后的roa和ros; data tmp3;merge tmp1 tmp2; by year ind; run; data tmp4;set tmp3; roa_mean_adj=roa-mean_roa; roa_median_adj=roa-median_roa; ros_mean_adj=ros-mean_ros; ros_median_adj=ros-median_ros; run;对样本进行描述性统计 如果只想看看样本更全面的统计变量，可以使用如果只想看看样本更全面的统计变量，可以使用pro

28、c proc univariateunivariate命令，这个命令还可以顺带检验样本的均值命令，这个命令还可以顺带检验样本的均值（中位数）是否异于（中位数）是否异于0 0； proc univariate data=fin_ratio;proc univariate data=fin_ratio; var ros roa; var ros roa; run; run;计算Discretion accruals修正的修正的JonesJones模型（模型（see.Bartov et al., 2001, JAEsee.Bartov et al., 2001, JAE） - - 首先计算总应计利润

29、首先计算总应计利润(ACCA): ACCA=(ACCA): ACCA=（t t年营业利润年营业利润tt年经营现金流量）年经营现金流量）/At-/At-1 1 ，然后分年度、分行业对如下模型进行回归：，然后分年度、分行业对如下模型进行回归：计算Discretion accruals业绩调整的业绩调整的DADA模型模型计算DA的SAS程序 假定我们已经有了假定我们已经有了1998-20081998-2008年所有年所有A A股上市公司的以下数股上市公司的以下数据：总资产据：总资产TATA，营业收入，营业收入REV,REV,固定资产固定资产PPEPPE，应收账款，应收账款RECREC，营业利润，营业

30、利润EarningsEarnings和经营现金流量和经营现金流量OCFOCF，以及公司代，以及公司代码、年度和行业，这些数据已经做成名为码、年度和行业，这些数据已经做成名为raw_emraw_em的的SASSAS数数据集。据集。 计算计算DADA的程序：的程序： step1: step1: 调入调入raw_emraw_em数据集数据集 libnamelibname dd “H:SAS; dd “H:SAS; data tmp1;set dd.raw_em; run; data tmp1;set dd.raw_em; run; Step2: Step2: 计算相关变量：计算相关变量： - - 先

31、产生先产生TATA， REV REV 和和RECREC的滞后（上年度）变量（滞后变的滞后（上年度）变量（滞后变量的结果将导致样本量减少量的结果将导致样本量减少1 1年）；年）； - - 然后合并，计算相关变量；然后合并，计算相关变量；计算DA的SAS程序data tmp2;set tmp1(keep=stkcd year ta rev rec); year=year+1; rename ta=pre_ta rev=pre_rev rec=pre_rec; run;data tmp3;merge tmp1(in=a) tmp2; by stkcd year; if a; run;data tmp

32、3;set tmp3; acca=(earnings-ocf)/pre_ta; a1=1/pre_ta; delt_rev=(rev-pre_rev)/pre_ta; ppe_ta=ppe/pre_ta; delt_rec=(rec-pre_rec)/pre_ta;run;产生滞后变量合并计算相关变量计算DA的SAS程序Step 3Step 3：对计算好的变量进行：对计算好的变量进行winsorizewinsorize处理（上下处理（上下1%1%）: :data tmp4;set tmp3(keep=stkcd year indcode acca a1 delt_rev ppe_ta delt

33、_rec roa);data tmp4;set tmp3(keep=stkcd year indcode acca a1 delt_rev ppe_ta delt_rec roa); d=1; where year1998; run; d=1; where year1998; run;proc meansproc means noprint; noprint;var acca a1 delt_rev ppe_ta delt_rec roa; by d;var acca a1 delt_rev ppe_ta delt_rec roa; by d;output out=tmp5(drop=_fre

34、q_ _type_) p1=x1-x6 p99=y1-y6;output out=tmp5(drop=_freq_ _type_) p1=x1-x6 p99=y1-y6;data tmp6;data tmp6; merge tmp4 tmp5; by d; merge tmp4 tmp5; by d; array z1:6 acca a1 delt_rev ppe_ta delt_rec roa; array z1:6 acca a1 delt_rev ppe_ta delt_rec roa; array x1:6 x1-x6; array y1:6 y1-y6; array x1:6 x1-

35、x6; array y1:6 y1-y6; do i=1 to 6; do i=1 to 6; if zixi and zi=. then zi=xi; if ziyi then zi=yi; if ziyi then zi=yi; end; drop i d x1-x6 y1-y6; end; drop i d x1-x6 y1-y6; run; run;计算DA的SAS程序 Step 4Step 4： 计算估计的计算估计的JonesJones模型的系数模型的系数proc sort; by year indcode; run;proc sort; by year indcode; run;p

36、roc regproc reg data=tmp6 data=tmp6 outestoutest=tmp7;=tmp7;model model acca=a1 delt_rev ppe_ta/acca=a1 delt_rev ppe_ta/nointnoint adjrsq; adjrsq; by year indcode; by year indcode;run;run;outest:outest:把回归模型的估计结果（参数）保存在把回归模型的估计结果（参数）保存在tmp7tmp7文件之文件之中；中；noint: noint: 不带截距项回归；不带截距项回归；by year indcodeb

37、y year indcode： 按年按年- -行业分组进行回归；行业分组进行回归；计算DA的SAS程序data tmp8;set tmp7;ea1=a1;ea2=delt_rev;ea3=ppe_ta;n=_p_+_edf_;keep year indcode ea1 ea2 ea3 n _adjrsq_;run;data tmp8;set tmp8; where n=5; run;proc sort;by year indcode;run;proc sort data=tmp6;by year indcode;run;data tmp9;merge tmp6(in=a) tmp8; by y

38、ear indcode;if a;run;Tmp7中，已经包括了各组各变量的回归系数，现在把这些估计的回归系数找出来，并存为tmp8.计算每组回归的样本数，因为样本数太少的回归是无效的回归。把回归系数同各个公司各年的变量（把回归系数同各个公司各年的变量（tmp4tmp4）进行合并，通过相乘得到正常的应）进行合并，通过相乘得到正常的应计利润；计利润；计算DA的SAS程序Step5:Step5:根据估计得到的系数计算修正的根据估计得到的系数计算修正的JonesJones的的DADA；data tmp10;set tmp9;nda=ea1*a1+ea2*(delt_rev-delt_rec)+ea3

39、*ppe_ta;da_jones=acca-nda;run;data da_jones;set tmp10; abs_da_jones=abs(da_jones); keep stkcd year indcode da_jones abs_da_jones; run; proc sort;by stkcd year;run;计算DA的SAS程序 Step6:Step6:计算业绩调整的计算业绩调整的DADAproc reg data=tmp6;model acca=a1 delt_rev ppe_ta roa/adjrsq;by year indcode;output out=tmp11 r=d

40、a_perf;run;-output out: output out: 把回归结果保存于把回归结果保存于tmp11tmp11中，中，r r是回归残差的意思是回归残差的意思, , r=da_perf r=da_perf，即把回归残差命名为，即把回归残差命名为da_perfda_perf；计算DA的SAS程序data tmp11;set tmp11; keep stkcd year indcode da_perf;run;proc means noprint; var da_perf; by year indcode; output out=tmp12(drop=_freq_ _type_ whe

41、re=(nx=5) n=nx;run; data tmp13;merge tmp12(in=a) tmp11; by year indcode; if a; run;proc sort;by stkcd year;run;要求各年各行业的样本数至少不小于5n是一个统计量，统计各组的观测值个数；计算DA的SAS程序Step 7 Step 7 合并和保存两种合并和保存两种DADA：data da; merge da_jones tmp13(drop=nx); by stkcd year; run; Data dd.da; set da;run;CAR程序 在事件研究（在事件研究（event stu

42、dy)event study)中，计算累计非正常报酬（中，计算累计非正常报酬（CARCAR）是个常见问题；是个常见问题； 两种计算两种计算CARCAR的方法：的方法： - - 市场均值调整市场均值调整 事件日的个股回报减去当天的市场回报；事件日的个股回报减去当天的市场回报； - 市场调整法市场调整法 首先要估算个股的首先要估算个股的BetaBeta系数，然后根据系数，然后根据CAMPCAMP模型计算模型计算事件日的事件日的CARCAR； - - 参考文献参考文献: Chen, Su and Zhao, 2000, CAR;: Chen, Su and Zhao, 2000, CAR;CAR程序

43、CAR程序 假定我们已经有了计算假定我们已经有了计算CARCAR的两个数据集，一个是日个股回的两个数据集，一个是日个股回报数据报数据(RET),(RET),一个是个股年报宣告日数据（一个是个股年报宣告日数据（Andate):Andate): RETRET数据集包括：数据集包括： stkcd stkcd： 股票代码股票代码 Traddt Traddt： 股票交易日；股票交易日； Raw_ret: Raw_ret: 每只股票每个交易日的日个股回报（考虑每只股票每个交易日的日个股回报（考虑 现金红利再投资的日个股回报率）；现金红利再投资的日个股回报率）； Market_ret Market_ret：

44、 每日的市场回报（每日的市场回报（考虑现金红利再投考虑现金红利再投 资的日市场回报率资的日市场回报率( (流通市值加权平均法流通市值加权平均法) )） AndateAndate数据集包括：数据集包括： stkcd stkcd： 股票代码股票代码 year: year: 年报年度；年报年度； annodt: annodt: 年报宣告日；年报宣告日；CAR程序 任务：计算任务：计算20002000和和20012001年年报宣告日前后共年年报宣告日前后共3 3天的天的CAR;CAR; - - 方法一：不使用宏，但需要每年计算一次；方法一：不使用宏，但需要每年计算一次； - - 方法二：使用宏，可以一

45、次得到多年宣告日的方法二：使用宏，可以一次得到多年宣告日的CARCAR；CAR程序：不使用宏 以计算以计算20002000年年报宣告日前后年年报宣告日前后3 3天的天的CARCAR为例为例 Step1: Step1: 导入数据并日期加工导入数据并日期加工 libname cc H:sas;data ret; set cc.ret;tr_date=substr(trddt,1,4)*10000 + substr(trddt,6,2)*100 + substr(trddt,9,2);drop trddt; run;data ret2000;set ret(where=(20000430tr_dat

46、e20010530); year=2000; run;CAR程序：不使用宏data andate2000;set cc.andate(where=(year=2000);an_date=substr(annodt,1,4)*10000+substr(annodt,6,2)*100+substr(annodt,9,2);drop annodt;run;data tmp1;merge andate2000(in=a) ret2000; by stkcd year; if a; run; data tmp2;set tmp1; t=tr_date-an_date; run;合并交易数据和宣告日数据合

47、并交易数据和宣告日数据CAR程序：不使用宏 step 2: step 2: 确定个股年报宣告日之前计算确定个股年报宣告日之前计算betabeta的窗口的窗口; ;data tmp3;set tmp2; where t0; run;proc rank data=tmp3 out=tmp4 descending; var t; ranks t1; by stkcd; run;data tmp5;set tmp4; t1=-t1; run;确保交易日在宣告日之前确保交易日在宣告日之前Proc rank: 排序命令；排序命令；Descending: 逆排序（从大到小）逆排序（从大到小）t1都是正的，取

48、负号，使其为负，都是正的，取负号，使其为负，以确定（以确定（-150，-30）窗口；）窗口；CAR程序：不使用宏 step3: step3: 使用（使用（-150-150，-30-30）窗口计算）窗口计算betabeta系数系数data tmp6;set tmp5(where=(-150=t1-30);proc sort;by stkcd;run; proc reg noprint outest=beta2000; model raw_ret=market_ret/adjrsq; by stkcd; run; data beta2000;set beta2000; alpha=intercep

49、t; beta=market_ret; n=_p_+_edf_; adjrsq=_adjrsq_; keep stkcd alpha beta n adjrsq; run;CAR程序：不使用宏 step4: step4: 计算（计算（-30-30，+30+30）窗口中，每日的非正常报酬）窗口中，每日的非正常报酬*-在在tmp5中，已经确定了宣告日之前的窗口，因此中，已经确定了宣告日之前的窗口，因此-;data pre;set tmp5(where=(-30=t1=0; run;proc rank out=after; var t; ranks t1; by stkcd; run;data af

50、ter;set after;t1=t1-1; run;data car;set pre after;proc sort;by stkcd t1; run;由于由于t1的最小值也是的最小值也是1，因此，在确定事件窗口，因此，在确定事件窗口时，应该减去时，应该减去1，以确定，以确定0,30的窗口；的窗口；合并合并-30，-1和和0,+30窗口窗口CAR程序：不使用宏 step 5: step 5: 合并合并CARCAR和和beta2000beta2000data car2000;merge car beta2000;by stkcd;run; step 6:step 6:计算（计算（-30-30，