■

内容はrow return, ar, size- or roa- matching, などを日次、月次で作成した。それらの詳細は専門書(Campbell et al, 1997など)をご参照のこと。CARについては以前に上げましたが某氏から、標準誤差の算出が適当だと指摘を受けました。CARでイベントスタディをする際の標準誤差の算出もCampbellを参考にしてください。ただ以前のソースではデータセットをあらかじめExcelで作成しなければならなかったのですが、今回はそこも自動化をしようと試みました。
対処すべき点は1点。Stata上では同時に1つのシートしか開くことができない、ということ。
Excelだと（たしか）256枚までシートが開けます。Stataでもpreserve restoreを用いれば現在のシートの内容を一時的にメモリに入れることができますが、一度に記憶できるのが1枚のみ。　
今回は、3つのシートの行き来をしなければならなかったので、結局いちいちsaveするという原始的な方法を用いました*1。
そのときに活躍したのはlocal変数。

あと、こういったときにはdoファイルの内容をすべて晒すべきなのかと思いますが、今回の分析特有の箇所が多く入っており、面倒なので(汗)概要だけ書いていきます。その際に気づいた箇所や躓いた箇所も書いていきます。
ご参考になれば幸いです。

その3つのシートというのは、[i]イベント企業、企業コードとイベント日が書かれたシート, [ii]企業ごとの株価データが入っているシート(全企業分が別のシートとして存在), [iii]全企業の財務データが入ったシートの3つです。

*1:以前に、作業ファイルを特定の回数save -> useするのと、同回数preserve -> restoreする速度を比較したのですが、短観できるほどの差はありませんでした。restoreはメモリ格納かと思っていたのですが、そうでもないのかもしれません。