在您的研究中，想要分析公司的特质风险，通常会使用CAPM（Capital Asset Pricing Model）模型的一个变种。在这个场景下，回归的方程可能看起来像这样：

\[ R_{it} = \alpha_i + \beta_i (R_{mt} - R_f) + \epsilon_{it} \]

其中：
- \(R_{it}\) 是第\(i\)个股票在时间\(t\)上的周回报率。
- \(R_{mt}\) 是市场组合在时间\(t\)上的周回报率。
- \(R_f\) 是无风险利率，但在这个分析中通常不被包括（除非你有具体理由要加入它）。
- \(\alpha_i\) 是截距项，代表的是股票的平均超额收益。
- \(\beta_i\) 是该股票对市场组合变动的敏感度。
- \(\epsilon_{it}\) 就是你要找的特质风险，即残差。

### 选择周市场收益率

对于中国创业板而言，通常会使用反映整体市场的指数来代表\(R_{mt}\)，例如沪深300指数或中证500指数（根据你的研究目标和数据可得性）。因为这些指数更能反映市场整体的表现。在STATA中计算时，你首先需要获取相关股票的周回报率以及选定指数的周回报率。

### STATA中的回归分析

1. **准备数据**：确保所有的数据已经整理好，并导入到STATA中。你需要每个股票和市场指数的周回报率数据。

2. **进行线性回归**：
   ```
   reg r_stock i.r_market
   ```

   这里的`r_stock`是你的个股周收益率，而`i.r_market`应该是你选择的代表市场的周收益率（减去无风险利率后）。但因为STATA中变量名不能有空格或特殊字符，你应该使用一个更合适的名字。

3. **计算残差**：
   ```
   predict e, resid
   ```

   这将创建一个新的变量`e`，它包含了回归的残差值，即特质风险估计。

### 注意点

- 确保你的时间序列数据是按照正确的顺序排列。
- 在进行回归前，可能需要对数据进行一些预处理，比如检查并处理缺失值或异常值。
- 为了得到稳健的结果，可以考虑使用固定效应模型或者在模型中加入时间趋势项。

希望这能帮助到你的研究！如果有更具体的问题，请随时提出。

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