sas语句及解释.doc

2语法： TSCSREG过程的语法格式为： PROC TSCSREG options; ID cross-section-id-variable time-series-id-variable; MODEL dependent = regressor-variables / options; label: TEST equation ,equation. ; 2.1 TSCSREG语句PROC TSCSREG的选项如下： DATA= SAS-data-set 指定SAS数据集。这个数据集必须事先按照先单位，后时间的顺序排列好。 TS= number 用于balanced data。如果没有ID语句，这个TS语句是必需的。指明每个横截面单位的时间序列个数T。 CS= number 用于banlanced data.指明横截面单位个数N。 OUTEST= SAS-data-set 指定一个输出数据集，保存估计的结果。 这个数据集里包含许多内容。可以包含估计结果，系数的协方差矩阵。这个可以由IML过程读入进行一些计算。 OUTCOV COVOUT 把估计的协方差矩阵输出到OUTEST=指定的输出数据集中。 OUTCORR CORROUT 把估计的协方差矩阵输出到OUTEST=指定的输出数据集中。2.2 ID 语句ID cross-section-id-variable time-series-id-variable; ID语句指明数据集中的单位变量，时间变量。例如： proc sort data=a; by state date; run; proc tscsreg data=a; id state date; . etc. . run; ID语句可用在unbalanced data中。此时SAS的处理方法是取最小的Ti为T,丢掉其他数据。 2.3 MODEL 语句MODEL response = regressors / options; 指明解释变量，被解释变量。 选项如下： CORRB CORR 打印参数估计的相关矩阵。 COVB VAR 打印参数估计的协方差矩阵。 FIXONE 估计fix-one模型。 FIXTWO 估计fixt-wo模型。 RANONE 估计random-one模型。 RANTWO 估计random-two模型。 FULLER 用于估计random-two模型，仅用于BALANCED DATA。结果和RANTWO完全相同。 PARKS 估计一阶自相关模型。使用Parks方法。 DASILVA 估计混合方差成分滑动平均模型。使用Da Silva方法。 M= number 在Da Silva方法中指明滑动平均阶数。不得超过T-1，默认为1。 PHI 在Parks方法中，打印观测的协方差矩阵。 RHO 在Parks方法中，打印估计的一阶自相关系数。 NOINT NOMEAN 模型不要截距项。 2.4 TEST语句 label: TEST equation ,equation. ; 在前面指定的各种模型中，检验线性假定。使用的是F检验。使用方法和REG过程相同。INTERCEPT可以作为关键字出现，表示截距项系数。例子： proc tscsreg; model y = x1