sas編程技術(shù)sas處理流程與指針控制(存儲版)
【正文】 LS殘差。 ARCH LM檢驗統(tǒng)計量由一個輔助檢驗回歸計算。 如果殘差中不存在 ARCH， 在各階滯后自相關(guān)和偏自相關(guān)應(yīng)為 0， 且 Q統(tǒng)計量應(yīng)不顯著 。 圖 股票價格指數(shù)方程回歸殘差 觀察上圖 ， 該回歸方程的殘差 ， 我們可以注意到波動的 “ 成群 ” 現(xiàn)象：波動在一些較長的時間內(nèi)非常小 ， 在其他一些較長的時間內(nèi)非常大 ， 這說明殘差序列存在高階 ARCH效應(yīng) 。 從自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)可以看出：殘差序列存在著一階 ARCH效應(yīng)。 因此 必須估計很多參數(shù) ， 而這一點很難精確的做到 。 GARCH(1,1)模型中的 (1,1)是指階數(shù)為 1的 GARCH項 （ 括號中的第一項 ） 和階數(shù)為 1的 ARCH項 （ 括號中的第二項 ） 。 用其替代方差方程 （ ） 中的方差并整理 ， 得到關(guān)于擾動項平方的模型： （ ） 因此，擾動項平方服從一個異方差 ARMA(1, 1)過程。 其方差表示為： （ ） 這里 ， p是 GARCH項的階數(shù)， q是 ARCH項的階數(shù) ， p0并且 , ?(L)和 ?(L)是滯后算子多項式 。 222 /)(21ln21π)2l n (21ttttt yl ?? γx?????2 12 12 12112 )( ????? ??????? tttttt uy ????????? γx 有兩個可供選擇的方差方程的描述可以幫助解釋這個模型： 1． 如果我們用條件方差的滯后遞歸地替代 （ ） 式的右端 ， 就可以將條件方差表示為滯后擾動項平方的加權(quán)平均： （ ） 我們看到 GARCH(1,1)方差說明與樣本方差類似 ， 但是 ，它包含了在更大滯后階數(shù)上的 ， 擾動項的加權(quán)條件方差 。 ttt uy ??? γx2 12 12 ?? ??? ttt u ????? ()中給出的條件方差方程是下面三項的函數(shù)： 1． 常數(shù)項 （ 均值 ） ： ? 2． 用均值方程 ()的擾動項平方的滯后來度量從前期得到的波動性的信息： ut21（ ARCH項 ） 。這個結(jié)果也說明了殘差序列不再存在 ARCH效應(yīng)。由于是月度數(shù)據(jù)，利用 X12季節(jié)調(diào)整方法對 cpit 和 m1rt 進行了調(diào)整，結(jié)果如下： t = () () () () R2= 對數(shù)似然值 = AIC = SC = tttttt uRrmc p ic p ic p i 2121 ?????? ???? 這個方程的統(tǒng)計量很顯著，擬合的程度也很好。 由于股票價格指數(shù)序列常常用一種特殊的單位根過程 —— 隨機游動 （ Random Walk） 模型描述 ， 所以本例進行估計的基本形式為： () 首先利用最小二乘法 ， 估計了一個普通的回歸方程 ， 結(jié)果如下： () () (951) R2= ttt uspsp ???? ? )l n ()l n ( 110 ??)l n (9 9 7 1 7 )?l n ( 1???? tt spps 可以看出 ， 這個方程的統(tǒng)計量很顯著 ， 而且 ， 擬合 的程度也很好 。t2的自相關(guān)性和偏自相關(guān)性 ， 計算出相應(yīng)滯后階數(shù)的 LjungBox統(tǒng)計量 。自回歸條件異方差性的這個特殊的設(shè)定，是由于人們發(fā)現(xiàn)在許多金融時間序列中，殘差的大小與最近的殘差值有關(guān)。 2 1102)v a r( ???? ttt uu ???22 222 1102)v ar ( ptptttt uuuu ??? ?????? ????? ?? 如果擾動項方差中沒有自相關(guān) ， 就會有 H0 ： 這時 從而得到擾動項方差的同方差性情形 。從而說明預(yù)測誤差的方差中有某種相關(guān)性。 run。 NOTE: “DATA 語句 ” 所用時間（總處理時間） : 實際時間 秒 CPU 時間 秒 30 。 cards。 datalines。 在讀完 REGION1之后，指針停留在第 9列上。 例 雙尾綴 的作用。 input a b 。 ? 一個數(shù)據(jù)記錄行需要在下一個 DATA步的重復(fù)過程中再次讀入(雙尾綴 )。 cards。 列指針控制 設(shè)置指針的列位置 行指針控制 設(shè)置指針的行位置 行固定說明符
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