sas編程技術(shù)sas處理流程與指針控制-文庫吧
2025-07-16 17:31 本頁面
【正文】 位置 分別用列表方式、列方式、格式化方式讀入下一段數(shù)據(jù) +1+2+3 REGION1 49670 REGION2 97540 REGION3 86342 列表方式： input region $ jansales。 在讀完 REGION1之后，指針停留在第 9列上。 +1+2+3 REGION1 49670 ↑ 格式化方式和列方式 列方式 input region $ 17 jansales 1216。 格式化方式 input region $7. +4 jansales 5.。 input region $7. @12 jansales 5.。 I NPUT語句控制指針從前 7列中讀取數(shù)據(jù)賦給變量REGION，而后指針停留在第 8列上。 +1+2+3 REGION1 49670 ↑ 多個數(shù)據(jù)行構(gòu)成一個觀測 看下面的例子 : data list2。 infile datalines。 input 4 name $ 110 2 age 1314 3 team 16 。 datalines。 li 12 1 wang 45 2 zhou 12 3 qian 3 4 zhang 23 5 ren 11 6 wu 1 7 qiu 98 8 。 proc print data=list2。 quit。 Obs name age team 1 qian 45 3 2 qiu 11 7 input 4 name $ 110 2 age 1314 team 16 。 對應(yīng)輸出窗口結(jié)果 Obs name age team 1 qian 45 2 2 qiu 11 6 指針超過行的結(jié)尾 在使用 @或 +控制指針時，如果指針移動超過數(shù)據(jù)行的結(jié)尾，則自動轉(zhuǎn)到下一次數(shù)據(jù)記錄行的第一列，并將此信息輸入到 SAS日志中。 如下例： data one。 input x +6 y。 cards。 1 2 3 4 。 run。/*x=1 y=3*/ 23 data one。 24 input x +6 y。 25 cards。 NOTE: INPUT 語句到達(dá)一行的末尾， SAS 已轉(zhuǎn)到新的一行。 NOTE: 數(shù)據(jù)集 有 1 個觀測和 2 個變量。 NOTE: “DATA 語句 ” 所用時間（總處理時間） : 實際時間 秒 CPU 時間 秒 30 。 31 run。 指針移到第一列之前 當(dāng)列指針試圖移到第一列之前的位置時，會被限制到第一列。 例 24. 5 列指針移到第一列。 data one。 input x @(A7) y。 cards。 1 。 run。/*x=1 y=1*/ SAS在讀完 X的值之后，指針回到第一列。 x和 y有同樣的值。 恩格爾和克拉格（ Kraft, D., 1983）在分析宏觀數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)這樣一些現(xiàn)象：時間序列模型中的擾動方差穩(wěn)定性比通常假設(shè)的要差。恩格爾的結(jié)論說明在分析通貨膨脹模型時，大的及小的預(yù)測誤差會大量出現(xiàn)，表明存在一種異方差，其中預(yù)測誤差的方差取決于后續(xù)擾動項的大小。 從事于股票價格、通貨膨脹率、外匯匯率等金融時間序列預(yù)測的研究工作者，曾發(fā)現(xiàn)他們對這些變量的預(yù)測能力隨時期的不同而有相當(dāng)大的變化。預(yù)測的誤差在某一時期里相對地小，而在某一時期里則相對地大，然后，在另一時期又是較小的。這種變異很可能由于金融市場的波動性易受謠言、政局變動、政府貨幣與財政政策變化等等的影響。從而說明預(yù)測誤差的方差中有某種相關(guān)性。 為了刻畫這種相關(guān)性，恩格爾提出自回歸條件異方差(ARCH)模型。 ARCH的主要思想是時刻 t 的 ut 的方差 (= ?t2 )依賴于時刻 (t ?1)的擾動項平方的大小，即依賴于 t2 1 。 ARCH模型 為了說得更具體，讓我們回到 k 變量回歸模型： () 如果 ut 的均值為零 ， 對 yt 取基于 (t1)時刻的信息的期望 ， 即Et1(yt)， 有如下的關(guān)系： () 由于 yt 的均值近似等于式 （ ） 的估計值 ， 所以式（ ） 也稱為 均值方程 。 ttkktt uxxy ????? ??? ??110ktktttt xxxy ???? ?????? ?221101 )(E 假設(shè)在時刻 ( t ?1 ) 所有信息已知的條件下 ， 擾動項 ut 的條件分布是： ~
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