第2章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和sas軟件基礎(chǔ)課件

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)2.1統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論基礎(chǔ)知識(shí)

1.隨機(jī)變量隨機(jī)變量的含義離散型連續(xù)型密度函數(shù)分布函數(shù)隨機(jī)變量在某個(gè)區(qū)間[]上的取值的概率也可以表示為。

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2.隨機(jī)變量的數(shù)值特征期望值常用表示期望值的概念

方差標(biāo)準(zhǔn)差第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

協(xié)方差：測(cè)算兩個(gè)隨機(jī)變量之間相互關(guān)系的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

相關(guān)系數(shù)

a.完全正相關(guān)

b.完全負(fù)相關(guān)c.完全不相關(guān)

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偏度:衡量隨機(jī)變量的概率分布圍繞其均值是否對(duì)稱，公式定義為正偏態(tài)：負(fù)偏態(tài)：偏度系數(shù)：

峰度:反映的是隨機(jī)變量概率密度函數(shù)尾部的厚尾（或稱為寬度）的統(tǒng)計(jì)量，通常用于判斷某個(gè)隨機(jī)變量是否服從正態(tài)分布

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峰度系數(shù):

若隨機(jī)變量服從正態(tài)分布，則峰度近似等于3.若峰度顯著大于3，則概率分布的尾部要比正態(tài)分布的尾部厚，分布密度曲線在距均值較遠(yuǎn)地方位于正態(tài)分布曲線的上方，稱為尖峰厚尾現(xiàn)象

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)3.概率分布

正態(tài)分布記作：密度函數(shù)：的正態(tài)分布稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，記作累計(jì)概率分布函數(shù)：

正態(tài)分布

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)若隨機(jī)變量服從均值為、標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布，則其值在區(qū)間內(nèi)的概率為95%。即:

一般正態(tài)分布的接收域和拒絕域第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

分布：

若，則

下標(biāo)k為的自由度，分布只取正值，并且是偏斜分布。偏度取決于自由度的大小，自由度越小越右偏，隨著自由度的增多，分布逐漸對(duì)稱，接近正態(tài)分布。當(dāng)N無限大時(shí)，近似存在：

分布隨自由度的變化情況

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t分布:若Z是一個(gè)變量，而變量X獨(dú)立于Z，且X服從自由度為k的分布,則服從自由度為k的t分布對(duì)稱性期望值為0方差為t分布的尾部比正態(tài)分布的尾部更厚自由度較大時(shí)，t分布趨從于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

F分布：若兩個(gè)服從分布的隨機(jī)變量相互獨(dú)立，其自由度分別為和，則服從自由度為的t分布。不同自由度的F分布密度函數(shù)

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二項(xiàng)式分布：如果進(jìn)行n次貝努里試驗(yàn)，取得成功次數(shù)為的概率可用下面的二項(xiàng)分布概率公式來描述

n為獨(dú)立的貝努里試驗(yàn)次數(shù)，為成功的概率，（1-）為失敗的概率，X為在次貝努里試驗(yàn)中出現(xiàn)成功的次數(shù)，表示在n次試驗(yàn)中X出現(xiàn)的各種組合情況，在此稱為二項(xiàng)系數(shù)。記為：

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)2.2SAS軟件基礎(chǔ)1.常用金融計(jì)量軟件網(wǎng)址

軟件名稱網(wǎng)址SASSPSSEviewsMatlabSPLUSStatisticaStata.com第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)2.SAS簡(jiǎn)介模塊：BASESAS為基本模塊SAS的系統(tǒng)核心SAS/ETSSAS/GRAPHSAS/QCSAS/ETSSAS/FSPSAS/AF等特點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)功能強(qiáng)大簡(jiǎn)捷具有功能強(qiáng)大的宏功能將數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析融為一體適應(yīng)性強(qiáng)應(yīng)用面廣3.SAS中的幾個(gè)基本概念窗口和文件類型：編輯器工作日志輸出數(shù)據(jù)瀏覽器結(jié)果窗口第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

邏輯庫：將電腦硬盤中的“f:\fe”目錄定義為SAS中的邏輯庫“data”.libnamedata‘f:\fe’;SAS數(shù)據(jù)文件的命名方式臨時(shí)性文件：一級(jí)文件名datareturn;永久性文件：兩極文件名Datadata.size長(zhǎng)方形的SAS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：SAS的基本要素有觀測(cè)、變量、變量值變量名,建議數(shù)據(jù)文件整理成長(zhǎng)方形結(jié)構(gòu)，更易于數(shù)據(jù)的處理和分析SAS程序的可控分段運(yùn)行:

將需要運(yùn)行的程序段選黑，然后點(diǎn)擊運(yùn)行按鈕第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

如圖：分段執(zhí)行SAS程序“運(yùn)行”命令按鈕第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

日志文件中的信息閱讀：原數(shù)據(jù)文件出錯(cuò)的程序

datadata.p;infile'f:\fe\chap2-2-1p.csv'delimiter=','MISSOVERDSDlrecl=32767;inputdate$p;

run;/*此段程序的文件名有誤，系統(tǒng)將報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)?jiān)趫?zhí)行此段程序后觀察日志文件*/

在這段程序運(yùn)行后，在日志文件中出現(xiàn)這樣的信息：

ERROR:物理文件f:\fe\chap2-2-1p.csv不存在。NOTE:SAS系統(tǒng)由于錯(cuò)誤而停止了該步的處理。WARNING:數(shù)據(jù)集DATA.P可能不完整。該步停止時(shí)，共有0個(gè)觀測(cè)和2個(gè)變量。NOTE:“DATA語句”所用時(shí)間（總處理時(shí)間）:實(shí)際時(shí)間0.04秒CPU時(shí)間0.01秒第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)根據(jù)錯(cuò)誤進(jìn)行修改后再次執(zhí)行，得到下面日志信息

NOTE:從Infile‘f:\fe\chap2-2-1p.csv’中讀取了403條記錄。最小記錄長(zhǎng)度是10。最大記錄長(zhǎng)度是14。NOTE:數(shù)據(jù)集DATA.P有403個(gè)觀測(cè)和2個(gè)變量。NOTE:“DATA語句”所用時(shí)間（總處理時(shí)間）:實(shí)際時(shí)間0.10秒CPU時(shí)間0.00秒

數(shù)據(jù)文件的瀏覽和直接編輯:雙擊文件，則可以打開數(shù)據(jù)文件瀏覽

4.SAS語句:

由SAS關(guān)鍵詞、用戶提供信息構(gòu)成，SAS語句以分號(hào)（；）結(jié)束，如:inputxy;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)5.SAS中的data步和proc步data步:將外部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為SAS數(shù)據(jù)文件對(duì)原SAS文件進(jìn)行修改，包括長(zhǎng)生新變量、選擇觀測(cè)和選擇變量合并兩個(gè)或多個(gè)已有的數(shù)據(jù)集合，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)集將SAS數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為外部數(shù)據(jù)例：將外部數(shù)據(jù)‘f:\fe\chap2-2-1p.csv’轉(zhuǎn)化為SAS數(shù)據(jù)文件，該數(shù)據(jù)文件在邏輯庫data中，根據(jù)”libname”語句的定義，邏輯庫data和電腦文件目錄‘f:\fe’是對(duì)應(yīng)的libnamedata'f:\fe';datadata.p;infile'f:\fe\chap2-2-1p.csv'delimiter=','MISSOVERDSDlrecl=32767;inputdate$p；

run;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)產(chǎn)生一個(gè)新的數(shù)據(jù)文件data.r，根據(jù)原始價(jià)格計(jì)算對(duì)數(shù)收益率r，剔出不需要的變量和觀測(cè)。lag函數(shù)是取一階時(shí)滯函數(shù)，lag(p)表示上一期的價(jià)格。由于第一個(gè)觀測(cè)（即2006年1月4日這個(gè)觀測(cè)）沒有上一期的數(shù)值，SAS系統(tǒng)對(duì)這個(gè)觀測(cè)的r給出了空值“.”。在數(shù)據(jù)處理上，可以將這個(gè)觀測(cè)剔除。

datadata.r;setdata.p;r=log(p)-log(lag(p));/*addavariable*/keepdater;/*choosevariables*/ifr=.thendelete;/*chooseobservations*/run;datadata.rm;setdata.index;rm=log(index)-log(lag(index));/*addavariable*/dropindex;/*choosevariables*/ifrm=.thendelete;/*chooseobservations*/run;

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)將兩個(gè)數(shù)據(jù)data.r和data.rm按照時(shí)間進(jìn)行合并，由merge語句來完成，by變量date的功能是將兩個(gè)原數(shù)據(jù)文件中date相同的觀測(cè)合并到新數(shù)據(jù)data.co中的同一觀測(cè)中。

datadata.co;mergedata.rmdata.r;bydate;/*byvariables*/run;

SAS內(nèi)部數(shù)據(jù)也可輸出為外部數(shù)據(jù)

data_null_;setdata.co;file'f:\fe\co.txt';putdater1rm;run;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

proc步：對(duì)已有數(shù)據(jù)文件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并輸出結(jié)果，最常見的是排序、打印和求單變量的統(tǒng)計(jì)量等下面對(duì)文件data.co執(zhí)行排序，排序的關(guān)鍵變量為dateProcsortdata＝data.co；bydate；Run;

SAS程序包括：（1）將外部數(shù)據(jù)集合變成SAS數(shù)據(jù)集；（2）執(zhí)行data步，對(duì)于數(shù)據(jù)集進(jìn)行一定的變換、刪除等預(yù)處理，將同一時(shí)間、同一對(duì)象的自變量和應(yīng)變量放入到同一個(gè)觀測(cè)中。（3）執(zhí)行proc步（回歸、時(shí)間序列等），生成結(jié)果；（4）對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，提取有用信息，形成最后的報(bào)表。

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)6.主要BASESAS程序

排序過程sort:將數(shù)據(jù)按照一個(gè)或者多個(gè)變量排序，排序后的數(shù)據(jù)替代原數(shù)據(jù)，例如將數(shù)據(jù)return按照date和code排序

procsortdata=return;bydatecode;/*第一排序變量date，第二排序變量code*/run;反向排序變量后加入“descending”選項(xiàng)procsortdata=return;bydatedescendingcode;run;將排序后的數(shù)據(jù)寫入新數(shù)據(jù)集合

procsortdata=returnout=return1;bydatedescendingcode;run;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

單變量過程UNIVARIATE:對(duì)上例中變量rm畫直方圖，并填充顏色。在左上角插入正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果，添加擬合曲線，在右上角加入均值和標(biāo)準(zhǔn)差的圖標(biāo)。

procunivariatedata=demo.rm;varrm;histogramrm/cfill=ltgraynormal(color=yelloww=3percents=20406080midpercents);insetmeanstd="StdDev"/pos=neformat=6.3cfill=ywh;insetnnormal(ksdpval)/pos=nwformat=6.3;run;

輸出結(jié)果如下：

rm的直方圖和擬合曲線的輸出結(jié)果

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)在上面的收益率數(shù)據(jù)中，需要按月輸出日收益率的均值，標(biāo)準(zhǔn)差和t統(tǒng)計(jì)量（均值=0）。程序如下：datadata.rm_month;setdata.rm;month=substr(date,1,6);run;procunivariatedata=data.rm_month;varrm;bymonth;outputout=data.rm_statmean=rm_meanstd=rm_stdt=test;run;相關(guān)性過程CORR:計(jì)算變量的描述性統(tǒng)計(jì)量和兩個(gè)變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。也可以計(jì)算三個(gè)非參數(shù)相關(guān)系數(shù),秩序相關(guān)系數(shù),偏相關(guān)系數(shù)和Cronbach系數(shù)alpha.第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

例：計(jì)算股票和指數(shù)的收益率的相關(guān)性

Odshtml;proccorrdata=data.cooutp=data.corr_stat;/*定義了輸入數(shù)據(jù)集和結(jié)果輸出數(shù)據(jù)集*/VARrmr1；run;odshtmlclose;結(jié)果輸出：CORR過程的運(yùn)行結(jié)果簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量變量N均值標(biāo)準(zhǔn)偏差總和最小值最大值rm4020.004060.018631.63067-0.099490.06039r14020.004870.030691.95964-0.104620.20122Pearson相關(guān)系數(shù),N=402當(dāng)H0:Rho=0時(shí)，Prob>|r|

Rmr1

rm1.000000.65666<.0001

r10.65666<.00011.00000

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)秩序過程RANK：對(duì)數(shù)據(jù)集中的原變量進(jìn)行秩序分析，并據(jù)需求產(chǎn)生一個(gè)新的秩序變量，該變量把數(shù)值從小到大排序，給最小值賦予1，給第二小值賦予2，直到最大值n。

rank語句以“procrank”引導(dǎo)，并跟隨ranks、var和by三個(gè)一般語句。var語句后跟隨的變量（var變量）通常是原變量ranks語句后則跟隨導(dǎo)出數(shù)據(jù)集中的秩序變量例：sashelp.class數(shù)據(jù)為班級(jí)學(xué)生的性別、身高和體重。下面先按性別分組，對(duì)男生和女生的身高產(chǎn)生秩序變量rank_height，得rank1；然后再按照性別和rank_height分組，得到體重的秩序變量rank_weightprocsortdata=sashelp.class;bysexheight;run;procrankdata=sashelp.classout=rank1groups=2;ranksrank_height;varheight;bysex;run;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)procsortdata=rank1;bysexrank_height;run;procrankdata=rank1out=rank2groups=3;ranksrank_weight;varweight;bysexrank_height;run;例：數(shù)據(jù)data.u中包含了A-H兩地上市公司股票的A股市場(chǎng)的每月平均溢價(jià)率數(shù)據(jù)。希望對(duì)每月根據(jù)溢價(jià)率大小將股票分為等分的五組

procrankdata=data.uout=data.urankgroups=5;/*定義輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)以及分組個(gè)數(shù)*/ranksrk;/*產(chǎn)生的新秩序變量*/varu;/*原變量*/bymth;/*分組變量*/run;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)分組前后的數(shù)據(jù)集分別為：溢價(jià)率數(shù)據(jù)集秩序過程產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)集data.urank第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)非參數(shù)檢驗(yàn)NPAR1WAY過程：基于Wilcoxon得分的簡(jiǎn)單線性秩統(tǒng)計(jì)量可用于檢驗(yàn)一個(gè)變量的分布在不同的組中是否具有相同的位置參數(shù)。主語句以“procnpar1waywilcoxon”引導(dǎo)，并跟隨by、class、var三個(gè)一般語句。例：procsortdata=sashelp.class;byage;procnpar1waywilcoxondata=sashelp.class;byage;classsex;varheightweight;outputout=npar1way;data_null_;setnpar1way;file"c:\npar1way.csv"delimiter=',';putage_var_z_wilp2_wilpt2_wil_kw_p_kw;run;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)畫圖過程GPLOT和GCHART:下面三個(gè)程序分別繪制了收益率的折線圖、直方圖和餅狀圖

procgplotdata=data.co;/*繪制折線圖*/symboli=join;plotrm*date/vref=0;run;procgchartdata=data.co;/*繪制直方圖*/vbarr;run;procgchartdata=data.co;/*繪制餅狀圖*/pier/type=percent;run;輸出結(jié)果分別是：第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)2.3SAS宏功能基礎(chǔ)：核心就是通過對(duì)文字或程序段進(jìn)行迭代，簡(jiǎn)化程序

1.宏變量：用于迭代文字或程序段內(nèi)容的變量介紹最簡(jiǎn)單的迭代：%letCity1=Shanghai;%letCity2=Beijing;%put&City1;%putCity1;%put&City1&City2City1City2"&City1"'&City1';在這段程序中，宏變量City1和City2分別在前兩個(gè)語句中被賦值，而第三個(gè)語句中，%put用于顯示宏變量City1所代替的內(nèi)容。其中，宏變量City1前的&符號(hào)表示對(duì)宏變量的引用。執(zhí)行前三句程序后日志中將顯示Shanghai的字樣。執(zhí)行第四個(gè)語句，日志中出現(xiàn)的是City1，而不是Shanghai。最后一個(gè)語句請(qǐng)自行嘗試，可以看到單引號(hào)和雙引號(hào)對(duì)于宏變量的作用是完全不同的。第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)在宏定義語句中，等號(hào)后所出現(xiàn)的文字或程序段最前面和最后面的連續(xù)空格將被程序自動(dòng)的剔除。下面的三個(gè)語句完全等價(jià)：%letCity1=Shanghai;%letCity1=Shanghai;%letCity1=Shanghai;因此，若需對(duì)以空格開頭或結(jié)尾的文字進(jìn)行引用，則需用到函數(shù)%str()%letCity1=%str(Shanghai);%putIlove&City;得到的是IloveShanghai，其中l(wèi)ove和Shanghai中的空格來自于宏變量City1的第一個(gè)字符。如果在宏變量后直接相連文字，則SAS對(duì)其解析就將遇到麻煩：如&City1Daily，系統(tǒng)會(huì)將City1Daily視作另一個(gè)宏變量的名字，而不會(huì)將其視作宏變量City1后緊跟Daily。SAS程序規(guī)定用一個(gè)句點(diǎn)“.”將宏變量與其后所緊跟的字符分開。因此，正確的表達(dá)為：&City1.Daily。而若想用宏表達(dá)一個(gè)二級(jí)文件名Shanghai.Daily，則需要用兩個(gè)句點(diǎn)：&City1..Daily。第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)如果%和&出現(xiàn)，則需要用函數(shù)%nrstr()進(jìn)行宏變量的定義；而%str()中如果出現(xiàn)不對(duì)稱引號(hào)則需要在前面加上一個(gè)%。%letaa=%str(Shanghai%'s);%letbb=%nrstr(%put);%letcc=&aa;%letdd=%nrstr(%aa);%put&bb&cc;%put&bbⅆ%Eval()對(duì)整形的數(shù)字字符進(jìn)行運(yùn)算，且運(yùn)算結(jié)果將被截為整數(shù)。%Sysevalf()不僅能對(duì)浮點(diǎn)的數(shù)字字符進(jìn)行運(yùn)算，還可以對(duì)運(yùn)算結(jié)果的格式進(jìn)行調(diào)整。請(qǐng)自行嘗試下面這段程序:第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)%leta=%eval(5/3);%letb=%eval(10.0+20.0);/*INCORRECT*/%letc=%sysevalf(5/3);%letd=%sysevalf(10.0+20.0);%lete=2.5+3;%put%sysevalf(&e,boolean);%put%sysevalf(&e,integer);%put%sysevalf(&e,ceil);%put%sysevalf(&e,floor);%put&eequals%sysevalf(&e);下面介紹對(duì)宏變量的二次及多次引用。在下面的程序中，以宏變量n代表數(shù)字1，而以宏變量var代表字符City，執(zhí)行最后三個(gè)語句的結(jié)果是相同的。兩個(gè)相連的連字符&&的含義為：先解析后面的部分，并將解析的結(jié)果作為一個(gè)宏變量名的整體。第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)%letCity1=Shanghai;%letCity2=Beijing;%letn=1;%letvar=city;%put&City1;%put&&City&n;%put&&&var&n;2.宏程序和宏函數(shù)：以%macro語句來實(shí)現(xiàn)，區(qū)別在于%macro語句是否包含參數(shù)。如果%macro語句包含參數(shù)，則為一個(gè)宏程序；否則為一個(gè)宏函數(shù)，需要用戶輸入?yún)?shù)或變量。一段完整的%macro語句包括定義宏和調(diào)用宏兩個(gè)階段。定義宏的格式為：%macroMAC<(參數(shù)1,參數(shù)2,…)>;……%mendMAC;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

其中，MAC為用戶自定義的宏參數(shù)名。而在調(diào)用宏的過程中，只需在宏前面加上百分號(hào)%，如：“%MAC;”。在下例中，名為fund的宏中包含code1、code2、maturity和scales四個(gè)參數(shù)。首先定義數(shù)據(jù)集data1_&code1，然后定義了數(shù)據(jù)集data2_&code1，并將其與data1_&code1合并為data_&code1。%macrofund(code1,code2,maturity,scale);datadata1_&code1;infile"D:\fund\data\data1\%str(&code1).%str(&code2).csv"delimiter=","dsdmissover\lrecl=32767firstobs=2;inputcodename$datephslnv;date=mdy(substr(date,9,2),substr(date,11,2),substr(date,5,4));formatdateyymmdd10.;t=mdy(substr(&maturity,9,2),substr(&maturity,11,2),substr(&maturity,5,4))-date;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)

scale=&scale/100000000;dis=-log(p/nv);lag_dis=lag(dis);keepcodenamedatedishsltscalelag_dis;run;datadata2_&code1;infile"d:\fund\data\data2\%str(&code1).%str(&code2).csv"delimiter=","dsdmissoverlrecl=32767firstobs=2;inputcodename$datenv;date=mdy(substr(date,9,2),substr(date,11,2),substr(date,5,4));formatdateyymmdd10.;r=log(nv)-log(lag(nv));lag_r=lag(r);keepcodenamedaterlag_r;run;datadata_&code1;mergedata1_&code1data2_&code1;bycodenamedate;ifdate<='18oct2002'dthendelete;run;%mend;第二章.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和SAS軟件基礎(chǔ)下面的程序則可以將一個(gè)含有四個(gè)字段、上百個(gè)基金基礎(chǔ)信息的數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)化為上百行的宏調(diào)用程序%fund(…)。data