我正在尝试进行一项金融事件研究，在阅读了几篇帖子和包之后，我仍然不知道如何处理我的问题。
我有三个数据帧：
- 多家公司的多个活动日期(有时一家公司也有多个活动日(
- 这些公司的每日股价
- 市场价格
df看起来像这样(摘录(
df1 <- data.frame(date = c("2021-10-25", "2017-09-08", "2018-07-03", "2016-05-23"),
key = c("1", "1", "2", "3"),
country = c("ITA", "ITA", "LTU", "NLD" ))
df1$date <- as.Date(df1$date)
df2 <- data.frame(date = c("2021-10-24","2021-10-25","2021-10-26","2017-09-08","2017-09-09", "2017-09-10", "2018-07-01", "2018-07-02", "2018-07-03", "2016-05-23"),
key = c("1","1","1","1","1","1", "2", "2", "2", "3"),
price = as.numeric(c("40.86", "41.22", "44.41", "35.36", "36.84", "36.71", "20.05", "14.87", "16.80", "12.83")),
country = c("ITA", "ITA", "ITA", "ITA", "ITA", "ITA", "LTU", "LTU", "LTU", "NLD")
)
df2$date <- as.Date(df2$date)
df3 <- data.frame(date = c("2021-10-24","2021-10-25","2021-10-26","2021-10-26"))
df3$ITA <- as.numeric(c("1202.31","1208.73", "1221.14", "1218.46"))
df3$LTU <- as.numeric(c("187.43","188.01", "186.98", "187.41"))
df3$NLD <- as.numeric(c("1884.43","1880.00", "1860.98", "1876.74"))
我想找到一种方法，使用单个公司的股票数据以及使用市场模型的公司(国家(的市场指数来计算公司I(id是关键(的回报。
事件日期应该是日期t0，并且事件窗口在该事件日期(t-10，t15(附近，并且估计应该在事件窗口(t-210，t-10(之前计算。
由于我有很多观察结果，我找不到一种正确的方法来使用estudy2包，这样我就可以编写一个代码来进行事件研究，而不需要额外的"；在R〃中手工计算；。
我试图解决这个问题的另一种方法是构造一个伪变量"；t〃；，对于每个公司的每个事件日期，它被设置为0，然后我计算从-250到15的伪值。然而，这并不能解决我的问题，因为我每个公司都有多个活动日期，然后我不知道如何合并市场回报。
我在这里也看到了这篇文章：多家公司和多个日期的事件研究，使用erer包进行for循环，但在我的情况下，我有多个指数，而不是一个。
如有任何帮助，我们将不胜感激。
如果我的问题不清楚，请现在告诉我，我会尽力更新。
您可以使用EventStudy包(我是包的作者(来解决此类广泛的财务事件研究。您所需要的只是定义请求文件(带有公司事件和事件窗口参数(并提供数据。所有其他东西都由包裹处理。关于输入文件的教程可以在其中一个小插曲"入门"中找到。