R中PMG分析中的不平衡面板错误

如何解决R中PMG分析中的不平衡面板错误

我正在尝试在 R 中运行 Fama Macbeth 分析，其中我使用带有以下代码的“pmg”函数：

Fpmg1 <- pmg(ret ~ HML_OBS + SMB + Mktrf + HML,Analysis4_Weighted,index = c("permno"))
summary(Fpmg1)

我目前有 1,354,623 个条目和 11 个总列。我得到以下输出，其中我的系数估计值为 NA。

Mean Groups model

Call:
pmg(formula = ret ~ HML_OBS + SMB + Mktrf + HML,data = Analysis4_Weighted,index = c("date","permno"))

Unbalanced Panel: n = 295,T = 3567-6287,N = 1349058

Residuals:
     Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
-1.065356 -0.077703 -0.008573  0.000000  0.060437 19.741368 

Coefficients:
             Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)   
(Intercept) 0.0110395  0.0034105   3.237 0.001208 **
HML_OBS            NA         NA      NA       NA   
SMB                NA         NA      NA       NA   
Mktrf              NA         NA      NA       NA   
HML                NA         NA      NA       NA   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Total Sum of Squares: 50764
Residual Sum of Squares: 45906
Multiple R-squared: 0.0957

在运行模型之前，我已经对以下内容进行了排序：

Analysis4_Weighted <- 
  Analysis4_Weighted %>%
  dplyr::filter(!is.na(HML_OBS))

Analysis4_Weighted <- 
  Analysis4_Weighted %>%
  dplyr::filter(!is.na(ret))

Analysis4_Weighted <- 
  Analysis4_Weighted %>%
  group_by(date) %>%
  dplyr::filter(n() > 10)

你知道为什么我没有得到任何估计吗？

我的数据由不同股票在很长一段时间内的各种回报组成，我试图测试这些系数预测不同股票在此期间的股票回报的能力。

谢谢！

解决方法

这可能是因为 pmg 要求对于每个 permno 的横截面回归，您对每个 permno 的 n 个因子有 n+1 次序列。每个 permno 可能没有 n+1 次序列。您需要为缺失的时间序列生成数据，或者消除没有足够时间序列进行估计的 permno。