【正文】 select stkcd, lstknm, clpr*trdvol as trdsum format= from 。 例 為列分配別名。Trading Sum39。 quit。Stock Code for39。 quit。 quit。 proc sql outobs=3。 proc sql outobs=3。 SELECT 子句 語句格式 SELECT DISTINCT objectitem , ...objectitem FROM fromlist 選擇所有列 語句格式： COLUMNNAME= * (asterisk) select * from fromlist SELECT子句中，“ *”號表示選擇表中的所有列。第 20章 SQL從單個表中檢索數(shù)據(jù) 清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院 朱世武 Resdat樣本數(shù)據(jù)： SAS論壇： SELECT語句綜述 SELECT語句是 PROC SQL的主要工具。 例： proc sql outobs=3。 title 39。 title 39。 用 DISTINCT語句剔除查詢結(jié)果中重復(fù)觀測 語句格式： Keywords=distinct 例 刪除重復(fù)觀測。 創(chuàng)建說明列 語句格式： SELECT ‘TEXT’， COLUMNNAME 例 創(chuàng)建說明列。, lstknm, 39。 輸出窗口結(jié)果 ： 最新股票名稱 | Latest Stock 股票代碼 |Sto Name ck Code Stock Code for S深發(fā)展 A is 000001 Stock Code for 萬科 A is 000002 Stock Code for *ST國農(nóng) is 000004 計算新列值 語句格式： Calculating Values =Calculating Expression of columns 例 計算股票每日成交金額。 select stkcd, lstknm, clpr*trdvol format= from 。 proc sql outobs=3。 quit。 quit。139。239。所有交易所 39。 最新股票名稱 | 股票代碼 |Sto Latest Stock 股票上市日 |L ck Code Name ist Date exchflg 000005 ST星源 19901210 深交所 600652 愛使股份 19901219 上交所 600602 廣電電子 19901219 上交所 使用 ORDER BY語句排序 語句格式 ORDER BY orderbyitem ASC|DESC, ... orderbyitem ASC|DESC。 quit。 select stkcd,lstknm,date,clpr*mcfacpr as adjpr format from order by 4 desc。 select lstknm, lstdt from where lstdt39。 最新股票名稱 | Latest Stock Name 股票上市日 |List Date S深發(fā)展 A 19910403 萬科 A 19910129 *ST國農(nóng) 19910114 使用 IN算符 例 簡單 IN算符用法。 39。)。 create table stkinfo1991 as select * from where lstdt between 39。d。 select stkcd,lstknm from where lstknm like 39。 用 WHERE子句匯總數(shù)據(jù) 例 使用乘法函數(shù)算出代碼為 000002的股票調(diào)整后的收盤價。 quit。 quit。 select count(*) as number from 。 title 39。d=date=39。 2020年股票月收益平均值 股票代碼 |Stock Code 000001 000002 000004 用 HAVING子句選擇分組數(shù)據(jù) 語句格式 HAVING sqlexpression 例 算出 A股市場股票 2020年的交易天數(shù)。d=date=39。,39。 quit。 在時間序列模型的發(fā)展過程中，一個重要的特征是對統(tǒng)計均衡關(guān)系做某種形式的假設(shè)，其中一種非常特殊的假設(shè)就是平穩(wěn)性的假設(shè)。 由于傳統(tǒng)的時間序列模型只能描述平穩(wěn)時間序列的變化規(guī)律，而大多數(shù)經(jīng)濟時間序列都是非平穩(wěn)的，因此，由 20世紀(jì) 80年代初 Granger提出的協(xié)整概念，引發(fā)了非平穩(wěn)時間序列建模從理論到實踐的飛速發(fā)展。 如果線性回歸方程的擾動項 ut 滿足古典回歸假設(shè) ， 使用 OLS所得到的估計量是線性無偏最優(yōu)的 。 序列相關(guān)及其產(chǎn)生的后果 對于線性回歸模型 () 隨機擾動項之間不相關(guān) ， 即無序列相關(guān)的基本假設(shè)為 () 如果擾動項序列 ut表現(xiàn)為： () 即對于不同的樣本點 ， 隨機擾動項之間不再是完全相互獨立的 ，而是存在某種相關(guān)性 ， 則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性 (serial correlation)?？梢詫⑿蛄邢嚓P(guān)可能引起的后果歸納為： ② 使用 OLS公式計算出的標(biāo)準(zhǔn)差不正確 ， 相應(yīng)的顯著性水平的檢驗不再可信 ； ③ 回歸得到的參數(shù)估計量的顯著性水平的檢驗不再可信 。 例如 ，在生產(chǎn)函數(shù)模型中 ， 如果省略了資本這個重要的解釋變量 ， 資本對產(chǎn)出的影響就被歸入隨機誤差項 。 序列相關(guān)的檢驗方法 EViews提供了以下 3種檢測序列相關(guān)的方法 。 如果存在正序列相關(guān) ， 2。 2． 回歸方程右邊如果存在滯后因變量 ， DW檢驗不再有效 。 時間序列 ut滯后 k階的自相關(guān)系數(shù)由下式估計 （ ） 其中 是序列的樣本均值 ， 這是相距 k期值的相關(guān)系數(shù) 。 其相關(guān)程度用偏自相關(guān)系數(shù) ?k,k度量 。稱之為偏相關(guān)是因為它度量了 k期間距的相關(guān)而不考慮 k 1期的相關(guān)。 如果 Q統(tǒng)計量在某一滯后階數(shù)顯著不為零 ， 則說明序列存在某種程度上的序列相關(guān) 。 由于 Q統(tǒng)計量的 P值要根據(jù)自由度 p來估算 ，因此 ， 一個較大的樣本容量是保證 Q統(tǒng)計量有效的重要因素 。 所有的 Q統(tǒng)計量不顯著 ， 并且有大的 P值 。實際利息率的近似值 r則是通過貼現(xiàn)率 R減去價格指數(shù)變化率 p得到的。 1階滯后的 Q統(tǒng)計量的 P值很小，拒絕原假設(shè)，殘差序列存在一階序列相關(guān)。 （ 1）估計回歸方程，并求出殘差 et () （ 2）檢驗統(tǒng)計量可以基于如下回歸得到 () 這是對原始回歸因子 Xt 和直到 p階的滯后殘差的回歸。一般情況下， T R2統(tǒng)計量服從漸進的 ? 2(p) 分布。 LM統(tǒng)計量顯示，在 5%的顯著性水平拒絕原假設(shè)，回歸方程的殘差序列存在序列相關(guān)性。 所以 ， 必須采取本節(jié)中介紹的其他檢驗序列相關(guān)的方法檢驗殘差序列的自相關(guān)性 。 167。式 （ ） 是擾動項 ut的 p 階自回歸模型 ， 參數(shù)