假设你的市场报酬率档案为rm 个别公司报酬率为return; data rm; set rm; rm=return; keep date rm; run; proc sort data=rm;by date; run; proc sort data=return;by date; run; data final; merge return rm;by date; run; 完成 接下来比较有趣一点 在财务上的做法 你要做的是 t月时 针对每i家公司取出t-1到t-60个月的资料(或许至少存在24个月) 跑一条市场模型 然後求得 alpha beta 剩下的就看研究目的所用了 好好研究我所写的中文部分吧 相信会花你不少时间 ※ 引述《qq331 (ok~)》之铭言： : 以下是个别公司的报酬资料型态： : date id return : 199801 10000 0.005 : 199802 10000 0.008 : 199803 10000 0.009 : . . . : . . . : 199801 12001 0.002 : 199802 12001 0.005 : . . . : . . . : 以下是大盘的报酬型态： : date id return : 199801 12345 0.006 : 199802 12345 0.007 : 199803 12345 0.009 : . . . : . . . : id是个别公司和大盘的代码..共3000多家公司 : 想请教如何先将两个档案合并後， : 再以个别公司报酬当应变数，以大盘报酬当自变数 : 求出过去每5年中，所有自变数的系数的加总？ : 再请问个股报酬的资料型态需要重新调整成一列一列的， : 如下，才能跟大盘报酬跑回归吗？ : date 10000 12001 : 199801 0.005 0.002 : 199802 0.008 0.005 : 199803 0.009 . : . . . : . . . : 如果需要这麽调整，要如何写成这样的排列方式？ : 已经想了很久了..还是想不出来，希望版上高手帮帮忙，感激不尽!! --

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