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sas編程技術(shù)sas處理流程與指針控制-免費閱讀

2024-09-20 17:31 上一頁面

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【正文】 ? ? .12 12 ?? ????? tttt vvuu ???? 方差方程的回歸因子 方程 ()可以擴展成包含外生的或前定回歸因子 z 的方差方程: ( ) 注意到從這個模型中得到的預(yù)測方差不能保證是正的 。 例如 , 對于 GARCH(1,1), t 時期的對數(shù)似然函數(shù)為: () 其中 () 這個說明通常可以在金融領(lǐng)域得到解釋 , 因為代理商或貿(mào)易商可以通過建立長期均值的加權(quán)平均 ( 常數(shù) ) , 上期的預(yù)期方差( GARCH項 ) 和在以前各期中觀測到的關(guān)于變動性的信息( ARCH項 ) 來預(yù)測本期的方差 。 22 222 1102 ptpttt uuu ??? ????? ????? ?? 在標準化的 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 。因此利用 ARCH(1)模型重新估計模型 ( ),結(jié)果如下: 均值方程: z = () () () () 方差方程: z = () () R2= 對數(shù)似然值 = AIC = SC = 方差方程中的 ARCH項的系數(shù)是統(tǒng)計顯著的,并且對數(shù)似然值有所增加,同時 AIC和 SC值都變小了,這說明 ARCH(1)模型能夠更好的擬合數(shù)據(jù)。 可以計算式( )的殘差平方 單擊該命令 , 會彈出一個輸入計算自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)的滯后階數(shù)設(shè)定的對話框 , 默認的設(shè)定為 36,單擊 OK按鈕 , 得到檢驗結(jié)果 。 這是一個對常數(shù)和直到 q 階的滯后平方殘差所作的回歸 。如果 ?i( i = 1, 2, … , p) 都非負,式( )等價于 ?1 + ?2 + … + ?p ? 1。 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: ~ () 也就是 , ut 遵循以 0為均值 , (?0+?1u2t1 )為方差的正態(tài)分布 。 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大的變化。 input x (A7) y。 25 cards。 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。 +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。 run。 run。 ?一個不帶單尾綴 的 input語句; ?下一次重復(fù)過程開始。 使用行固定說明符 下列情況發(fā)生時使用行固定說明符使得指針停留在當前的輸入記錄行上。 例 列行指針控制。 創(chuàng)建 SAS數(shù)據(jù)集( SAS數(shù)據(jù)文件或 SAS數(shù)據(jù)視窗); 讀取外部數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建 SAS數(shù)據(jù)集; ?通過對現(xiàn)有 SAS數(shù)據(jù)集取子集、合并、修改和更新創(chuàng)建新的 SAS數(shù)據(jù)集; ?分析、操作或展示數(shù)據(jù); ?創(chuàng)建新變量; ?產(chǎn)生報告、或?qū)⑽募鎯Φ接脖P或磁帶上; ?提取信息; ?文件管理。 行指針控制可以實現(xiàn)如下控制: run。 ?沒有新的記錄行被讀入到輸入緩沖區(qū)當中。 /*input語句 2*/ input c d 。 input a b 。 格式化方式 input region $7. +4 jansales 5.。 proc print data=list2。 run。 指針移到第一列之前 當列指針試圖移到第一列之前的位置時,會被限制到第一列。 x和 y有同樣的值。 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 t 表示從原始回歸模型( )估計得到的 O
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