我想要做一个面板数据的random effect model,在eviews做了很多次，总是出现matrix size error，得不了结果。改用SAS做，但是对proc mixed不太熟悉，想请高手指教一下：
大概有1000只股票，有6六年的数据，e1-e4是被解释变量，其他的是解释变量。
多远线性回归的模型大概是:e1= α+β1all +β2 t +.......
我自己写了一个SAS,但总是得不到结果，请问高手这个random effect model 应该怎么做？
proc mixed data=em method=ml;
class stock;
model e2=all t q top nc m re year mkt dd ri size;
random e2 all top nc m re year mkt dd ri size;
run;
面板数据的小样：

股票	日期	e1	e2	e3	e4	all	t	q	top	nc	m
2	2004	0.001395	-0.00875	-0.01729	-0.02929	0.042422	0.040002	0	0.128906	0.146774	0.000418
2	2005	0.001285	0.026827	0.033718	0.005475	0.075981	0.008344	0.062605	0.118094	0.126191	0.000343
2	2006	0.000439	0.109932	0.096038	0.087154	0.093235	0.062625	0.014109	0.145428	0.123617	0.000292
2	2007	0.000314	0.157403	0.14028	0.133477	0.174451	0.108911	0.044307	0.146345	0.080731	0.000291
2	2008	0.000482	0.0392	-0.05215	0.015672	0.186019	0.107569	0.07182	0.147255	0.072876	0.002441
2	2009	0.000514	-0.02052	-0.01161	-0.04399	0.07085	0.048318	0.010871	0.147255	0.081711	0.002441
6	2004	0.01083	-0.04895	-0.05749	-0.06126	0	0	0	0.280248	0.102289	0
6	2005	0.001792	-0.06706	-0.06017	-0.08436	0	0	0	0.280248	0.112788	7.53E-05
6	2006	0.00137	-0.0111	-0.02499	-0.03127	0.018283	0.018283	0	0.216185	0.152315	0.015881
6	2007	0.001797	0.189869	0.172746	0.163155	0.02386	0.02386	0	0.201718	0.146064	0.015881
6	2008	0.00076	0.255737	0.164383	0.228832	0	0	0	0.187611	0.095099	0.02982
6	2009	0.006754	-0.00465	0.004259	-0.03081	0.001133	0	0.001133	0.187611	0.153352	0.02463
9	2004	0.000332	-0.02248	0.005772	-0.02472	0	0	0	0.116418	0.15516	0.000204
9	2005	0.000808	-0.0844	-0.02062	-0.08453	0	0	0	0.116418	0.156001	0.000204
9	2006	0.001646	-0.01606	0.004015	-0.01777	0	0	0	0.116418	0.15672	0.000267
9	2007	0.007955	0.056633	0.050681	0.046483	0.026633	0	0	0.116418	0.183086	0.000217
9	2008	0.003157	-0.02409	-0.03338	-0.03215	0	0	0	0.083371	0.111435	0.000258
9	2009
12	2004	0.001032	-0.04363	-0.01574	0.015104	0.008833	0.008833	0	0.12984	0.304691	0.000137
12	2005	0.000133	-0.09866	-0.05218	-0.0297	0	0	0	0.12984	0.290777	1E-04
12	2006	0.000693	-0.058	-0.02302	0.006536	0.011848	0.007051	0.004797	0.111532	0.283757	0.000135
12	2007	0.001642	-0.0633	-0.06673	-0.02101	0.003756	0.003756	0	0.067426	0.28857	0.00014
12	2008	0.004379	-0.05108	-0.02343	-0.01807	0.050465	0.009041	0.041425	0.064667	0.277871	0.009754
12	2009	0.002924	-0.06924	-0.04278	-0.01352	0.060086	0.056653	0.003433	0.065373	0.238229	0.007797