滚动回归

滚动回归（rollling regression）：滚动回归估计本身并不是计量经济学中的一种独立回归方法，它是在一个大样本范围内，通过滚动的方式连续选取出一系列的小样本，采用和大样本一致的方法来估计小样本的参数。根据滚动选取方式的不同，滚动回归可分为两种:一是固定起始值( 或终点值) ，小样本里的观察值个数按照一定规律递增( 或递减) ;二是固定小样本观察值的长度，但是小样本的起始值( 或终点值) 按照一定的规律递增( 或递减)。

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我们把第二种滚动回归中的样本固定的长度叫做window，每次增加的步长叫做step。由于第二种方法估计的样本长度一致，即window 相同，因此参数具有可比性。

滚动回归在Stata的实现命令为rollreg，这是一个第三方命令。