sas編程技術(shù)sas處理流程與指針控制-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 Obs name age team 1 qian 45 2 2 qiu 11 6 指針超過(guò)行的結(jié)尾 在使用 或 +控制指針時(shí)，如果指針移動(dòng)超過(guò)數(shù)據(jù)行的結(jié)尾，則自動(dòng)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。 1 2 3 4 。 25 cards。 31 run。 input x (A7) y。/*x=1 y=1*/ SAS在讀完 X的值之后，指針回到第一列。 從事于股票價(jià)格、通貨膨脹率、外匯匯率等金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)的研究工作者，曾發(fā)現(xiàn)他們對(duì)這些變量的預(yù)測(cè)能力隨時(shí)期的不同而有相當(dāng)大的變化。 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。 ttkktt uxxy ????? ??? ??110ktktttt xxxy ???? ?????? ?221101 )(E 假設(shè)在時(shí)刻 ( t ?1 ) 所有信息已知的條件下 ， 擾動(dòng)項(xiàng) ut 的條件分布是： ~ () 也就是 ， ut 遵循以 0為均值 ， (?0+?1u2t1 )為方差的正態(tài)分布 。 恩格爾曾表明 ， 容易通過(guò)以下的回歸去檢驗(yàn)上述虛擬假設(shè)： 其中， 如果 ?i（ i = 1, 2, … , p） 都非負(fù)，式（ ）等價(jià)于 ?1 + ?2 + … + ?p ? 1。 ARCH本身不能使標(biāo)準(zhǔn)的 OLS估計(jì)無(wú)效，但是，忽略 ARCH影響可能導(dǎo)致有效性降低。 這是一個(gè)對(duì)常數(shù)和直到 q 階的滯后平方殘差所作的回歸 。殘差平方相關(guān)圖可以用來(lái)檢查殘差自回歸條件異方差性（ ARCH） 。 單擊該命令 ， 會(huì)彈出一個(gè)輸入計(jì)算自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)的滯后階數(shù)設(shè)定的對(duì)話框 ， 默認(rèn)的設(shè)定為 36，單擊 OK按鈕 ， 得到檢驗(yàn)結(jié)果 。 但是需要檢驗(yàn)這個(gè)方程的誤差項(xiàng)是否存在條件異方差性 ， 。 可以計(jì)算式（ ）的殘差平方 但是觀察該回歸方程的殘差圖，也可以注意到波動(dòng)的“成群”現(xiàn)象：波動(dòng)在一些時(shí)期內(nèi)較小，在其他一些時(shí)期內(nèi)較大，這說(shuō)明誤差項(xiàng)可能具有條件異方差性。因此利用 ARCH(1)模型重新估計(jì)模型 （ ），結(jié)果如下： 均值方程： z = () () () () 方差方程： z = () () R2= 對(duì)數(shù)似然值 = AIC = SC = 方差方程中的 ARCH項(xiàng)的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的，并且對(duì)數(shù)似然值有所增加，同時(shí) AIC和 SC值都變小了，這說(shuō)明 ARCH(1)模型能夠更好的擬合數(shù)據(jù)。 GARCH模型 擾動(dòng)項(xiàng) ut 的方差常常依賴于很多時(shí)刻之前的變化量（ 特別是在金融領(lǐng)域 ， 采用日數(shù)據(jù)或周數(shù)據(jù)的應(yīng)用更是如此 ） 。 22 222 1102 ptpttt uuu ??? ????? ????? ?? 在標(biāo)準(zhǔn)化的 GARCH(1,1)模型中： 均值方程： () 方差方程： () 其中： xt 是 (k+1) 1維外生變量向量 ， ? 是 (k+1) 1維系數(shù)向量 。 3．上一期的預(yù)測(cè)方差： ?t21 （ GARCH項(xiàng)）。 例如 ， 對(duì)于 GARCH(1,1)， t 時(shí)期的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為： () 其中 () 這個(gè)說(shuō)明通?？梢栽诮鹑陬I(lǐng)域得到解釋 ， 因?yàn)榇砩袒蛸Q(mào)易商可以通過(guò)建立長(zhǎng)期均值的加權(quán)平均 （ 常數(shù) ） ， 上期的預(yù)期方差（ GARCH項(xiàng) ） 和在以前各期中觀測(cè)到的關(guān)于變動(dòng)性的信息（ ARCH項(xiàng) ） 來(lái)預(yù)測(cè)本期的方差 。 ? ? .12112jtjjt u ???????? ????? 2． 設(shè) vt = ut2 ? ?t2。 ? ? .12 12 ?? ????? tttt vvuu ???? 方差方程的回歸因子 方程 ()可以擴(kuò)展成包含外生的或前定回歸因子 z 的方差方程： （ ） 注意到從這個(gè)模型中得到的預(yù)測(cè)方差不能保證是正的 。 22012122)()( ttpiitiqjjtjtLuLu??????????????? ?????
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