SAS教程(金融)

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SAS基础与金融计算7.pptx

SAS基础与金融计算7.pptx
选项列表中比较重要的有: (1)type=统计量关键字,表示图形对变量
(sumvar所指定的变量)的哪一种统计量进行 描述,比如频数(freq)、均数(mean)、总计 (sum)、频数百分比(percentage)等;
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(2)subgroup=变量名(分组变量),指定要进 行分组(各组内再分组)的变量;
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Chart(或gchart)与plot(或gplot)
chart和gchart过程可以绘制出的图形主要有条形 图(包括横条和竖条)、圆图、环形图和星形图 等;
plot和gplot过程通常用一个记录中的两个变量值 表示点的坐标来绘制图形,如散点图和线图等。
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gchart过程的一般格式
Proc gchart 选项列表; 图形关键词 变量名称/选项列表;
绘制的图形类型 方块图
水平的条形图 水平的三维条形图
竖立的条形图Байду номын сангаас竖立的三维条形图
图形关键字 pie pie3d
donut star
绘制的图形类型 圆图
三维圆图 环形图 星形图
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图形关键字后的变量名用以指定进行图形描述时 的分组变量,可以是数值型的(此时以各组的组 中值为分组的标志),也可以是字符型的。
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chart(或plot)与gchart(或gplot)
chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文 本字符堆积起来的图形,只能概括地反映出资料 分布的大体形状,实际上这两个过程绘制的图形 并不能称之为图形,因为它没有涉及一般意义上 图形的任何一种元素(如颜色、分辨率等)。
而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的 图形,可以用很多的语句和选项来控制图形的各 方面的性质和特征。

[经济学]SAS第三章

[经济学]SAS第三章

第3章SAS编程基础3.1 SAS语法基础3.1.1 SAS常数SAS常数用来表示固定的值,它或者是一个数字,或者是用引号引起来的字符串,或者是其他特殊记号。

SAS常用以下三类常数:一、数值常数一个数值常数就是出现在SAS语句里的数字。

其书写和用法与其他高级语言的使用基本相同,它可以包括小数点,负号及E记号等,如:0.1 ,1.23, -5, 1.2E3, 0.5E-5数值常数缺失时用小数点“.”表示。

二、字符常数字符常数是由单引号括起来的1到200个字符组成的。

如语句:if name=’tom’ then do;中的’tom’是一个字符常数。

如果字符常数含有引号,此时应用双引号括起来,如name=”’tom’ s”。

字符常数缺失时用空格加引号(’’)表示。

三、日期、时间和日期时间常数为了把日期、时间或日期时间值表示为常数,在输入格式或输出格式中使用相同记法:TIME.,DATE.和DATETIME.。

格式值用单引号括起来,并跟随一个D(日期),T (时间)或DT(日期时间)。

如:’1JAN1998’D, ’01JAN98’D, ’9:25’T ,’18JAN98:9:25:20’DT。

3.1.2 SAS操作符SAS操作符是一些符号,用它们可以作比较、算术运算或逻辑运算,它有前缀和中缀之分。

前缀操作符用在数值、变量或函数的前面,主要有+、-、NOT。

而中缀操作符则是用在两个运算对象的中间,主要有算术操作符、比较操作符、逻辑操作符、其他操作符四类。

一、算术操作符算术操作符表示执行一种算术运算。

常用算术操作符、含义及举例见表3.1。

表3.1 SA S算术操作符、含义及举例二、比较操作符比较操作符用来建立两个量之间的一种关系,并要求SAS确定这种关系是成立或不成立。

如果成立,输出的结果为1;如果不成立,结果为0。

常用比较操作符、含义及举例见表3.2。

表3.2 SA S比较操作符、含义及举例三、逻辑操作符逻辑操作符也称为布尔算符,在表达式里通常用来连接一系列比较式,常与IF语句结合使用。

01SAS软件入门

01SAS软件入门
工具=>定制=>“定制”
金融学院金融实验教学示范中心
金融实验分析——金融计算与SAS
资源管理器窗口工具栏
编辑器窗口工具栏
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金融实验分析——金融计算与SAS
命令行 在命令行中输入SAS命令可以快速完成一 些SAS任务
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金融实验分析——金融计算与SAS
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金融实验分析——金融计算与SAS
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金融实验分析——金融计算与SAS 输出窗口 输出窗口用来查看SAS程序的输出结果
proc print data=sashelp.class; quit; 按F8提交程序,SAS界面如下所示:
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金融实验分析——金融计算与SAS SAS运行方式 SAS系统有多种运行方式: 窗口模式(Windowing Environment) 行交互模式(Line Interactive) 非交互模式(No interactive) 批处理模式(Batch)

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参数选择窗口
可以通过参数选择窗口对SAS进行许多个性化的设计 以下是SAS的默认设置
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金融实验分析——金融计算与SAS
数据集导入和导出
数据集的导出
第一步:点选文件=>导出数据,出现如下界面,要求输入要导 出文件的逻辑库名称和数据文件名称,比如要导出sashelp逻辑 库的class数据文件,通过下拉菜单选择逻辑库和数据文件。
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金融实验分析——金融计算与SAS

最新SAS基础与金融计算7课件PPT

最新SAS基础与金融计算7课件PPT
p 前两个和后两个只有一个字母“g”(代表graph )的差别,其实它们之间(只差一个字母g的过程 之间)的统计描述功能是相同的,区别仅在于绘 制出的图形的复杂和美观程度。
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p 此外,还有一些较为复杂的制图命令,如运用 G3D过程绘制曲面图,运用GCONTOUR过程绘 制曲面对应的等高线图。
p 例如,我们想绘制一个二维正态分布曲面的图形 ,假设(X,Y)服从联合正态分布,其均值都是0 ,方差分别为1和a,相关系数为r。
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Chart(或gchart)与plot(或gplot )
p chart和gchart过程可以绘制出的图形主要有条 形图(包括横条和竖条)、圆图、环形图和星形 图等;
p plot和gplot过程通常用一个记录中的两个变量值 表示点的坐标来绘制图形,如散点图和线图等。
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gchart过程的一般格式
p (3)sumvar=变量名(数值变量),指定要进 行统计计算的变量,也就是“type=统计量关键 字”选项中统计量的计算所依据的变量。
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清甘油三酯的测量结果(mmol/L )
0.91 0.88 1.41 0.96 1.48 1.46 0.91 1.10 1.26 1.69 1.14 1.24 0.98 0.68 0.83 1.77 1.23 1.04 1.08 0.62 1.10 1.33 0.73 0.52 1.01 1.71 1.37 0.51 1.01 1.11 1.09 0.96 1.37 1.20 0.61 1.17 0.71 1.16 0.80 0.73 1.66 0.96 1.37 0.95 1.30 0.76 1.39 0.94 1.25 1.60 1.54 1.34 1.56 1.54 0.85 1.54 0.96 0.82 1.50 1.14 1.70 1.30 1.59 1.07 1.17 1.32 1.44 1.12 0.70 0.68 1.52 0.76 1.60 1.27 1.43 1.27 1.09 0.75 0.64 0.97 1.20 1.34 1.19 1.08 0.66 1.42 1.46 0.59 1.22 1.32 1.67 1.20 1.33 1.31 1.02 0.83 0.90 1.09 0.96 1.10 0.85 1.06 1.67 0.78 0.91 1.18 1.20 1.11 0.89 1.08 1.27 0.85 1.24 1.58 0.71 1.46 1.52 0.91 1.47 1.01 1.20 1.30 1.05 1.44 1.15 1.12 1.15 0.65 1.04 1.24 1.30 1.11 1.65 0.87 0.82 0.76 1.30 0.63 1.14 0.83 1.24 1.48 1.15 0.99 1.49 1.02 1.17 0.99 0.61 1.33 0.79 0.95 1.05 1.65 1.20 1.24 0.84 1.40 0.72 1.06

金融数据库——常用统计分布函数SAS实现

金融数据库——常用统计分布函数SAS实现

常用统计分布函数SAS 实现1. 正态分布密度函数作图分布函数作图产生随机数 其它作图(1)μ=2, σ=0.5, 1, 2。

三图重叠在一个坐标系内。

(2)μ=2, σ=0.5, 1, 2, 5, 10。

四图重叠在一个坐标系内。

(3)μ= 0,1,2 σ=1。

三图重叠在一个坐标系内。

(4)μ=0, σ=1用SAS 软件产生标准正态的概率分布表 其它概率计算注意)(2121)(22)(222σμπσπσμσμ-Φ===--∞---∞-⎰⎰x dt edt ex F t x t x于是,对任意的实数)(,2121x x x x <有,(1)μ=1.5,σ=2,产生正态概率分布表。

(2)μ=1.5,σ=2,求P(X>0)。

(3)μ=1.5,σ=2,求P(-1<X<2)。

(4)用SAS 计算下面概率,并与查表结果对比。

~(1,4)X N ,求( 1.6),(0 1.6),(||4)P X P X P X ≤<≤>分位数定义:设~(0,1)X N ,若Z α满足条件(),01P X Z ααα>=<<,则称Z α为标准正态分布的上α分位点。

(1)计算0.001,0.0025,0.005和0.010的下分位数。

(2) 计算0.001,0.0025,0.005和0.010的上分位数。

本人不同意分为上下分位数,分位数就是分位数,定义为:若Z α满足条件(),01P X Z ααα<=<<则称点Z α为随机变量的α分位数。

单边的, 双边的,注意和以均值为中心,1,2,3倍标准差宽度区间的概率值的区别。

其它可参考例子(1)概率的两种计算公式data ;p1=PROBNORM(1)-PROBNORM(-1); put p1=; p2= PROBNORM(2)-PROBNORM(-2); put p2=; p3= PROBNORM(3)-PROBNORM(-3); put p3=; run ;p1=0.6826894921 p2=0.9544997361 p3=0.9973002039data;p1=2*PROBNORM(1)-1; put p1=;p2=2*PROBNORM(2)-1; put p2=;p3=2*PROBNORM(3)-1; put p3=;run;p1=0.6826894921p2=0.9544997361p3=0.9973002039(2)以均值为中心的区间与概率如,以μ为中心,需要几倍标准差σ距离所构成的区间,其区间内的概率等上面(1)中的概率。

SAS基础教程

SAS基础教程
变量赋值:使用等号 (=)进行变量赋值
05 SS数据处理流程
数据导入与导出
SS数据导入:从各种数据源(如Excel、 CSV、数据库等)导入数据到SS数据集
SS数据导出:将SS数据集导出到各种目标 (如Excel、CSV、数据库等)
数据导入方法:使用PROC IMPORT、 PROC SQL、DT步等方法导入数据
假设检验:对数据进行假设检验,包括t检验、方差分析等
回归分析:对数据进行回归分析,包括线性回归、多元回归等
回归分析
概念:研究自变量与因变量之间的关系 目的:预测、解释和检验数据 方法:最小二乘法、最大似然估计等 应用:经济、金融、医学等领域
聚类分析
聚类分析的定义:将相似的数据点分为不同的组或簇 聚类分析的目的:发现数据中的结构和模式,以便更好地理解和分析数据 聚类分析的方法:包括层次聚类、K-mens聚类、DBSCN聚类等 聚类分析的应用:在市场营销、客户细分、图像处理等领域有广泛应用
06 SS统计分析
描述性统计分析
描述性统计分析的 定义和目的
描述性统计分析的 方法和步骤
描述性统计分析的 常用指标和术语
描述性统计分析的 优缺点和适用场景
推论性统计分析
描述性统计分析:对数据进行描述性统计分析,包括均值、中位数、标准差等
推论性统计分析:基于描述性统计分析,对数据进行推论性统计分析,包括假设检验、回归 分析等
数据导出方法:使用PROC EXPORT、 PROC SQL、DT步等方法导出数据
数据转换:在导入和导出过程中,可能需要 进行数据转换,如数据类型转换、数据清洗 等
数据验证:在导入和导出过程中,需要进行 数据验证,确保数据的准确性和完整性。
数据筛选与排序

SAS基础与金融计算

SAS基础与金融计算
basesas33sassassas显示管理系统显示管理系统sassas显示管理系统显示管理系统是sas系统所提供的交互式用户界面由一系列窗口组成programeditor窗口log窗口及output窗口下拉菜单弹出菜单命令框工具栏三个基本窗口其他窗口可直接键入sas的显示管理命令提供了常见任务的快捷方式34sas工作界面35sas工作界面了解5个子窗口1增强型程序编辑器enhancededitor2日志窗口log3结果输出窗口output4结果窗口result5资源管理器explorer36sas工作界面了解5个子窗口增强型程序编辑器
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SAS工作界面-了解5个子窗口
1、增强型程序编辑器(Enhanced Editor) 2、日志窗口(Log) 3、结果输出窗口(Output) 4、结果窗口(Result) 5、资源管理器(Explorer)
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SAS工作界面-了解5个子窗口 增强型程序编辑器: 深蓝输色入:和数编据辑步文和本程,包括SAS语句;提交SAS语句 序步的开始和结束; 蓝色:关键字; 棕色:字符串; 浅黄底色:数据块; 红色:可能的错误。
SPSS for Windows 主要是通过简便的菜单系统来 完成任务;SAS for Windows 对常用的分析功能 也提供了菜单系统,但功能强大的编程方法更有 利于提高专业人员的工作效率。
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Why Choose SAS?
菜单操作VS 编程操作 重复性:用SPSS,你能在1分钟内做100个回 归吗? 记录性:项目过了1个月,数据都给折腾得 面貌全非,你该怎么办? 灵活性:最新方法,菜单里找不到怎么办? 数据量大:面对100万个数据,你会有耐心 等下去吗? 分析可靠性:国际权威学术期刊往往倾向于 接受SAS的分析结果。

SAS金融行业解决方案

SAS金融行业解决方案

分析CRM 对运行的数据进行交叉销售,客户分割等分析 项目管理 协同CRM
使用与客户接触中得到结果
Source: META Group
CRM 部件
科技
数据模型,挖掘摸板, 报表摸板
操作步骤 方法论和解决方案
人员
行业知识,文化背景
市场自动体系机构
决策支持
以前的系统
生产操作流程, 知识管理
有效市场营销管理
市场营销管理是管理与客户沟通的过程 市场营销管理软件支持市场营销管理的 全过程
Intrinsic 市场营销管理
计划
Planning
Execution
分析
Analysis Evaluation Response Mgmt Integration
执行
评价
Intrinsic 市场营销管理
Customer information repository
Workflow and knowledge manager
Web systems
Analytical/data mining tools
Forecasting/ planning tools
Content/ collateral manager
NT
销售分析
数据仓库流程图
运行环境 企业数据仓库
NT
数据集市
收益性分析
主机
企业服务器
Unix
客户汇报
SAS 数据仓库装载
Unix

完全更新 Delta文件 增量汇总 从数据库下载
NT
销售分析
SAS数据仓库管理器
运行环境 公司数据仓库
NT
数据集市
主机

SAS基础与金融计算6

SAS基础与金融计算6
如果样本来自正态总体, 则观测值数据“*”构 成的直线与参考直线基 本重合,表明观测值数 据服从正态分布。
18
Proc univariate data= student frep; var height ;
Run; 生成包括变量值、频数、百分数和累 计频数的频率表。
19
本次课上机作业
对数据集finance进行如下操作: 1、画出股票收益率正态概率图,并判断它是否服
182.5+
*
+++++
|
* *++++++
|
*+++++
|
**+*++
|
* **+*+
|
*+*+++
|
++*+++
147.5+
++*&--+----+----+----+----+----+----+----+--
--+
-2
-1
0
+1
+2
纵轴为实测值标度,横 轴按标准正态分布U值 标度。图中的“+”号标 记标准正态u值的参考 直线,“*”号标记实 际数据点。
Student’s t t 69.18852 Pr > |t| <.0001
Sign
M
7.5 Pr >= |M| <.0001
Signed Rank S
60 Pr >= |S| <.0001

SAS基础与金融计算4

SAS基础与金融计算4

SAS基础与金融计算4引言本文档旨在介绍SAS(Statistical Analysis System)及其在金融计算中的基础应用。

SAS是一种广泛使用的统计分析软件,其功能强大,能够进行数据的处理、分析和可视化。

在金融领域,SAS被广泛应用于风险管理、投资组合分析、量化交易等方面。

本文将介绍SAS的一些基础知识,并结合金融计算的实例进行说明。

第一部分:SAS基础知识1. SAS语言基础SAS语言是一种类似于英语的编程语言,用于描述数据的处理和分析过程。

以下是一些基础的SAS语言元素:•数据集(Data Set):SAS中的数据存储在数据集中,每个数据集由变量和观测组成。

•数据步(Data Step):数据步是SAS程序中用来对数据进行处理的基本单位,包括数据导入、数据转换等操作。

•过程(Procedure):过程是SAS程序中用来进行数据分析的模块,比如描述统计、线性回归等。

•语句(Statement):语句是SAS程序的最小执行单位,每个语句以分号结尾。

2. SAS数据集操作SAS提供了丰富的数据集操作函数,可以对数据集进行增删改查等操作。

以下是一些常用的数据集操作:•创建数据集:使用data语句可以创建一个新的数据集,并定义其中的变量。

•导入数据:使用import语句可以从外部文件导入数据到SAS中的数据集。

•数据过滤:使用where语句可以对数据进行条件过滤,只选择满足条件的观测。

•数据排序:使用sort语句可以对数据集按照指定的变量进行排序。

•数据合并:使用merge语句可以将两个或多个数据集按照共有的变量合并成一个数据集。

3. SAS统计分析SAS提供了各种统计分析的过程,可用于探索数据的特征、分析数据之间的关系等。

以下是一些常用的统计分析过程:•描述统计:使用proc means过程可以计算数据的基本统计量,比如均值、方差等。

•数据分组:使用proc freq过程可以对数据按照指定的变量进行分组统计。

SAS 常用过程(北大光华金融建模SAS部分课件)

SAS 常用过程(北大光华金融建模SAS部分课件)

• 例如:Altman and Kishore(1996)
– 债券到期收益率与违约概率、期望回收率有关 – 违约债券的回收率受行业影响,公共事业行业的回收 率高 – 公共事业公司高级债券回收率的标准差低于非公共事 业公司
两样本t检验
• Proc ttest过程首先检验两独立组的方差是否相 等,然后给出方差相等假定满足时的精确两样本t 检验及方差相等条件不满足时的近似检验 • 例:比较上市公司深发展与深万科股票平均月收 益率。
• 独立组
– 两组独立样本的观测数据 – 例:比较2002年度博时基金管理公司所管理的投资基 金的平均收益率与华夏基金管理公司所管理的基金的 平均收益率的差别
• 成对组
– 每个个体包含成对测量值;以前——以后的测量;例 如,新税法对上市公司股利政策的影响; – 按时间匹配成对;例如,两种投资策略同时期的平均 收益率的差距。
Proc Univariate
• var 变量名1 变量名2 …;
– 指定需要分析的变量;
• by 变量名1 变量名2 …;
– 指定分组变量(注:之前必须按该变量排序)
• output out=dsn 统计量关键词=变量名;
– dsn:统计结果输出数据集名称;
Proc Univariate
• 统计量关键词
假设
• 独立组:均值相等
H 0 : µ A = µB H1 : µ A ≠ µ B
• 成对组:差值的均值为零
H 0 : µD = 0
H1 : µ D ≠ 0
检验
独立组 参数检验 非参数检验 两样本t检验 Wilcoxon秩和 检验 成对组 成对差值t检验 Wilcoxon符号秩检 验
两样本t检验

SAS基础与金融计算5

SAS基础与金融计算5
并将结果生成一个新的数据集; (2)以公司规模为权重计算市场平均收益率; (3)将规模分为5组,分别计算各组的平均股票
收益率。
26
如省略不写,SAS将固定输入默认的最常见的几 个统计量。
16
(2)VAR语句
VAR variables 规定要计算描述性统计量的数值变量及顺序。 若省略该句,则对除BY、CLASS语句中列出的 变量之外所有数值变量计算描述性统计量。
17
(3)BY语句
BY variables; 使用BY语句可以用BY变量定义的观测组分别 计算其相应的描述统计量。当使用BY语句时,要 求输入数据集已按BY变量排序。 (4)CLASS语句
statistics]; Run;
14
(1)PROC MEANS语句 PROC MEANS [options] [statistic-keywords] [options] :DATA=SAS data set,即用以说明 过程分析处理的数据集的名字,若省略,则用最 近操作的SAS数据集; [statistic-keywords]:在MEANS过程中指出你 需要计算哪些统计量。
CLASS variables; 该语句和BY语句一样,可用CLASS变量定义 的观测组分别计算其相应的描述统计量。不同点 在于排序要求,CLASS语句不要求数据集事先已 按CLASS变量排序。
18
(5)Freq语句 Freq variable; 该语句指定一个数值型的变量,它的值表示输
入数据集中相应观测出现的频数。该变量的值应 为正整数。若变量值<1或缺失,相应的观测不参 加计算统计量。若这个值不是正整数,则取整数 部分。
量输出到新的SAS数据集中,并用任选项规定 新数据集的名及所包含的变量名。这里: OUT=SAS-data-set:给出由MEANS过程产生 的输出数据集的名字,若想创建一个永久数据 集,则必须规定一个两级名字,缺省时,机器 默认的数据集名为data1等。 Output-statistics:规定在新数据集中所要求的 统计量,并规定存放这些统计量的变量名。

SAS金融计算第一讲

SAS金融计算第一讲
• 对这种计算系统的探索包括:
① network computing, ② cluster computing, ③ Web computing, ④ Internet computing, ⑤ Grid computing(computing grid, data grid, memory grid); ⑥ Pervasive computing(普适计算), ⑦ Mobile computing, ⑧ Volunteer computing(志愿计算)。
互连网应用主要趋势(2)
目前技术及应用发展:
① 以HTTP协议为集成基础,以HTML,XML等语言建立应用 界面,实现不同应用方便使用;
② 以JAVA编程技术作为计算系统开发语言共同,建立高性能 计算平台,实现服务扩展成为热点。
③ 计算作为一种资源进行开发。人们对计算资源的使用采取 “随用随买”的使用模式。Sun Microsystems公司在其2004 年第四季度网络计算新品发布会上宣布,TELUS 公司成为 了拓展其安全的对网格计算能力"随用随买"服务模式的第一 家战略合作伙伴。为了进一步发挥 Sun公司2004 年 9 月推出 的标准化的网格服务批量销售模式的优势,TELUS公司将 转销 Sun的基于Web的Grid Computing(网格计算)服务,起价 为1美元/CPU/小时。该项服务开始阶段的市场目标是金融服 务和石油天然气行业。
• 截至2004年,CERNET主干网带宽达到2.5G-5Gbps,地区 网传输速率达到155M-2.5Gbps,对外互联带宽总数超过 10G,国际出口超过1G.联网单位超过1600个,联网用户超 过1800万。成为中国三大互联网之一(其他为中国电信、 中国网通)。
互连网应用主要趋势

SAS基础与金融计算7-45页PPT资料

SAS基础与金融计算7-45页PPT资料
8
根据上述公式,可以得出如下的组数参考标准: 分组组数参考表
N 15-24 25-44 45-89 90-179 180-359
n5
6
7
8
9
上述数据仅供参考,不能生搬硬套,实际分组时 要依所研究资料的性质而定。
9
SAS制图过程
SAS统计制图过程均可以实现对样本分布特征的 图形表示,一般情况下可以使用的有chart过程、 plot过程、gchart过程和gplot过程。
Proc gchart 选项列表; 图形关键词 变量名称/选项列表;
Run; 此过程格式简单,复杂的地方在于图形关键字
(每个图形关键字对应一种图形类型)所引导的 语句,它是控制图形类型及图形要素的地方,涉 及到众多的关键字和选项。
14
gchart过程可以使用的图形关键字及其所绘制的 图形类型见下表:
SAS基础与金融计算
游家兴 厦门大学经济学院计统系
1
本节讲授内容
SAS图表过程 Proc chart 过程 Proc gchart 过程
2
统计图
对统计资料图形化处理就形成统计图,运用统计 图形能直观地描述统计分布的特征和变量之间的 关系。
统计图有多种表现形式: 1、直方图 2、饼图 3、折线图 4、曲线图
距越大,则可分的组就越少。
6
分组,应注意如下两个问题: 首先,分组时各组数量界限的确定必须能反映 事物质的差别——体现量变到质变的转化。 其次,应根据被研究的现象总体的数量特征, 采用适当的分组形式,确定相宜的组距、组 限——主要解决分多少组的问题。
7
组数的确定:与组距大小成反比 以下是美国学者斯特杰斯经验公式: n=1+3.322lgN (n:组数;N:总体单位数) d=R/n=(Xmax-Xmin)/n (n为组数,d为组距,R为全距)

某学院SAS基础与金融计算课件

某学院SAS基础与金融计算课件

风险管理
讲解风险管理的基本原理和方法,如衡量风险 、对冲策略等。
投资组合理论
介绍投资组合的基本原理和方法,如分散投资、最优投资组合等。
金融数据分析
数据来源
介绍常用的金融数据来源,如彭博、万得、 大智慧等。
数据处理
讲解如何对金融数据进行处理,如清洗、整 理、分析等。
数据可视化
介绍如何将金融数据可视化,如图表、报表 等,以便更好地理解和分析数据。
确定最优组合
01
使用SAS的优化算法,根据投资者偏好和风险承受能力,确定
最优投资组合。
资产配置
02
通过SAS分析不同资产的相关性,为投资者提供合理的资产配
置建议。
定期再平衡
03
使用SAS根据市场情况定期调整投资组合,以保持最优组合状
态。
金融市场预测
回归分析
通过SAS的回归分析功能,研究影响金融市 场的各种因素。
02 03
股票价格预测模型的构建
构建股票价格预测模型需要收集历史股票价格数据以及其 他相关因素的数据,如宏观经济指标、企业财务数据等, 然后运用统计分析方法,如时间序列分析、神经网络等, 来建立模型并评估其准确性。
股票价格预测模型的应用
股票价格预测模型被广泛应用于投资领域,为投资者提供 参考依据,帮助他们做出更明智的投资决策。
某学院sas基础与金融计算课 件
目 录
• sas基础 • 金融计算 • sas在金融中的应用 • sas基础与金融计算的结合 • 案例分析
01
sas基础
sas简介
SAS公司概况
SAS是全球领先的数据分析软件公司,成立 于1976年,总部位于美国北卡罗来纳州。
SAS产品线
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1.建立文件
基本工作要点:


说明文件名
说明变量
包括变量名称、类型、排列顺序、格式等信息说
明。

说明数据位置并为变量赋值
(1)建立临时文件
data example; input s$ x y z; cards; A 1 2 3 B 4 5 6 C 7 8 9 run; 数据文件名 输入语句 数据区
OBS 1996 1997 1998 1999 2000 FPU 2361 2411 2452 2487 2517 GNP 46.97 52.42 66.40 73.96 94.29 FZHU 45 56 65 86 99
2.名词解释
文件:数据的集合;记录的集合; 记录:关于一个实体的信息集合。一次统计观测可 能对应一个记录,也可能对应多个。对应多记录时应 使用关系连接记录。 字段:各记录相同数据项的集合。一个字段通常对 应一个变量,或统计观测的一个指标。 索引:用于记录分类的标识字段或字段组合。 关键字:用于唯一标识记录的字段或字段组合。
逻辑运算符号
名称 与 或 非
符号 & (AND) | (OR) ^ (NOT)
例子 A< B & B<C 或 A< B AND B<C B=1 | B=2 或 B=1 OR B=2 ^C=0 或 NOT C=0
五、SAS程序调试

(注:参考程序example)
第二章 SAS数据文件操作
一、数据文件基本知识 1.文件的逻辑结构与物理结构

二、数据文件的基本操作
建立:在内存或外存中存储数据文件 输出:显示数据文件的逻辑结构 投影:从文件中选择出所需要的字段(变量)。 筛选:从文件中选择出所需要的记录。投影和筛 选可以组合使用。 垂直连接:两个或多个文件按字段对应关系纵向 连接,目的是增加样本量。 水平连接:两个或多个文件按记录对应关系横向 连接,目的是增加变量。
例1-2:散户投资者与大户投资者股 票收益的均值检验
SAS 系统 Variable x x Method Pooled Satterthwaite 22:24 Monday, July 22, 2010 Variances Equal Unequal DF 18 17 t Value 1.74 1.74 1 Pr > |t| 0.0996 0.1005
统计科学与科学统计
其名言部分来自19世纪英国首相本杰明·迪斯 雷利,此后经美国著名文豪马克·吐温之笔,被广泛 传诵,原句载马克·吐温的《我的自传》:“(统计) 数字经常欺骗我,特别是我自己整理它们时候。在此 类情况下本杰明·迪斯雷利的评述经常正确有 效:“世界上有三种谎言:谎言,该死的谎言,统计数 字。”(There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics.)”。但其原句并没 有发现在本杰明·迪斯雷利的演说稿或者其他作品 中。——摘自维基百科
六、SAS软件简况
发展历史: 1966年开始研制 1976年由美国SAS公司实现商业化 1985年推出PC版本 2006推出版本为V9 客观评价 国际公认的最优秀统计软件 最昂贵的统计软件 应用领域:统计、金融、商业、经济、社 会、医学、生物、教育等。
SAS V9主要产品
2. 监视窗口
该窗口记录了SAS程序运行过程的 主要信息。如程序语句的语法错误,运 行中的逻辑错误和警告信息,使用和建 立的数据集、库文件,程序运行时间等。 这些信息为程序调试提供了帮助。
3. 输出窗口
该窗口用于显示程序的统计分析结果,还 可以在该窗口对计算结果进行输入、输出、编 辑、修改,以及文件格式转换等操作。该窗口 由被执行的SAS程序自动调出。
1.程序结构: SAS程序采用模块化结构,模块间相 互独立,每个模块完成一个任务。 模块分两种类型,数据模块和程序模 块。数据模块以英文单词Data为起始,程 序模块以Proc(Pprocedure的缩写)为起始。 模块通常用语句 “run;‖ 作为结束。 一个程序中可包含多个数据模块和程 序模块。
四、SAS运算符号 算术运算符号
名称 加号 减号 乘号 除号 乘方 符号 + * / ** 例子 A=X+Y+Z B=X-Y-Z C=X*Y*Z D=X/Y E=X**2
关系运算符号
名称 等于 不等于 大于 小于 大于等于 小于等于 属于
符号 = ^ = > < >= <= IN
例子 A=X+Y+Z B^=X-Y-Z C>X*Y*Z D<X/Y E>=X+Y+Z F<=X+Y+Z G IN (X Y Z)
家庭年收入 (万元) 130222 6 130223 7 130224 5 130225 6
家庭年收入 (万元) 20070001 6 20070002 7 20070003 5 20070004 6 学号
SAS的投影命令
Data example(keep=sn m); infile ―c:\sasv9\data\a.txt‖ ; input sn$ n$ c$ t$ m; *drop n$ c$ t$ ; Run;



标识符或数据之间用空格分隔,例如:input s$; 使用分号分隔语句; 使用“Run”分隔模块; 自定义名称最多包含8个符号,首字符为英文字母,名 称不能有保留符号,如:空格 - . , ; … $等; 缺失数据“.”表示; 文本变量名首次出现时使用“$”作为后缀; 程序可以包含注释语句,以“/*”开始,以“*/”结束, 或以“*”作为行始符表示该行为注释语句; 除数据外,SAS程序不区分英文字母大小写。
格式化输入——紧凑格式
data example; input s$ x y z@@; cards; A 1 2 3 B 4 5 6C 7 8 9 run;
格式化输入——固定列格式
data example; infile ―c:\mydir\a.txt‖ ; input s$ 1-5 x 8 y 10-12 z 13-15; run;
第一章 SAS入门
一、SAS安装和启动 二、SAS的工作窗口 PROGRAM EDIT:程序窗口 LOG:监视窗口 OUTPUT:输出窗口 GRAPH:图形窗口 EXPLORER:环境窗口
1.程序窗口
这是一个全屏幕程序编辑窗口,用 户在这个窗口输入要运行的程序,使用 SAS系统提供的编辑工具对程序进行修改、 运行、调试。当执行运行(提交)程序 命令时,该窗口的程序被执行。
Equality of Variances
Variable
x
Method
Folded F
Num DF
9
Den DF
9
F Value
1.62
Pr > F
0.4838
五、常用的统计软件
1.常用的统计软件 SAS SPSS BMDP Stata EPINFO Minitab Statistica S-PLUS R
(3)数据导入
读取异质数据文件。
PROC IMPORT OUT= WORK.aa DATAFILE="D:\sasv9\data\Book1.xls" DBMS=EXCEL2000 REPLACE; SHEET="Sheet1$"; GETNAMES=YES; RUN;
读取文本格式数据文件
语句: infile ―c:\mydir\a.txt‖ firstobs=n dlm=―c‖; data example; infile ―c:\mydir\a.txt‖ firstobs=2 ; input s$ x y z; run;
电话
20070001李明 20070002张华
家庭年收入 (万元) 130222 6 130223 7
SAS的筛选操作
Data example; infile "c:\sasv9\data\a.txt”; input sn$ n$ c$ t$ m; if c^=”统计0701” then delete; Run;
临时文件特点:建立简单、存储在内存、不共享。
(2)建立永久文件
libname p ―c:\mydir‖ ; 定义库(路径) data p.example; input s$ x y z; cards; A 1 2 3 B 4 5 6 C 7 8 9 run; 注: c:\mydir为已经建立的磁盘文件目录。 文件特点:存储在外存、共享。
第一章 导言
一、统计的科学性
(一)统计推断的基本内容: 1.点估计 待估参数 β 的点估计量为β 2.区间估计 以点估计值为中心确定误差范围β±△ 3.确定信度 确定误差范围的置信概率
(二)统计为什么存在谬误: 1.真实的谎言 使用违反数据特性的统计方法。 2.对谎言求真 没有取得真实数据 3.用谎言制造谎言 制造数据
例:找出程序中的语法错误
Data a input x-1, x-2,y’@@; CarDs; 6.11 1.04 1.30 2.60 3.51 5.20 5.41 1.82 3.64 2.21 3.38 3.77 ; Proc univariate data=a normal plot; var x; ;软件课程租
统计科学与科学统计
Lies,damned lies,and statistics.
一句著名的西方谚语。主要描 述数字的说服能力,特别是用来讽刺 一些使用统计数字支持、但毫无说服 力的分析报告,以及人们倾向于贬低 那些不支持其立场的统计结论。 ——摘自维基百科
4. 图形窗口
该窗口用于显示程序的图形分析结果,还 可以在该窗口对计算结果进行输入、输出、编 辑、修改等操作。该窗口由被执行的SAS程序 自动调出。
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