
SAS中最常用的10個(gè)命令
SAS是喬伊平時(shí)學(xué)習(xí)中常用到的數(shù)據(jù)處理軟件之一。在處理大批量數(shù)據(jù)時(shí),SAS不能說太好用呢。SAS也是學(xué)習(xí)起來十分簡單的一個(gè)軟件,掌握一些基本的命令,就可以滿足日常的數(shù)據(jù)處理需求。
01
proc sort data= aout= bnodup; bystkcd date; run;
proc sort 是特別特別常用到的,因?yàn)樵S多后續(xù)命令都要求數(shù)據(jù)是按照一定格式排列的。比如下面會提到的merge和 first/last。此外,nodup允許我們使用sort命令來去除重復(fù)觀測值。
02
datad; mergeb c; bystkcd date;run;
merge 可以在數(shù)據(jù)步中實(shí)現(xiàn)兩個(gè)數(shù)據(jù)集合的合并。在by選項(xiàng)可以定義根據(jù)那些變量進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并。比如在上面給出的例子中,就是根據(jù)股票代碼(stkcd)和日期(date)進(jìn)行合并的。
03
datae; setb; bystkcd date; iffirst.date then delete; iflast.date then delete;run;
有時(shí)候,我們可能只需要一個(gè)對象所有日期的第一個(gè)或者最后一個(gè)觀測值。這時(shí)候first和last就顯得特別好用啦。先用前面所提到的sort先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序,然后在數(shù)據(jù)步先by排序的變量,接著就可以使用first和last對第一個(gè)和最后一個(gè)觀測值進(jìn)行處理。
04
proc expand data=crsp_m out=umd;
bypermno;
iddate;
convert ret = cum_return / transformin=(+1) transformout=(MOVPROD 6 -1);
quit;
如果需要滾動求和(Rolling average)或者滾動求積(Rolling product),proc expand是再方便不過了。以上面這個(gè)小程序?yàn)槔樱覀円獙rsp_m這個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,處理完成的數(shù)據(jù)集命名為umd。 上面的程序?qū)崿F(xiàn)的就是對每一只股票(permno)在一個(gè)日期(id)計(jì)算一個(gè)累積6個(gè)月收益cum_return。其中cum_return可以表達(dá)如下:
cumreturn=(1+ret?1)(1+ret?2)(1+ret?3)(1+ret?4)(1+ret?5)(1+ret?6)-1
05
data cmpst;
setcmpst_raw;
dodate = rdq-90tordq+10;
output;
end;
run;
采用事件研究方法時(shí),需要根據(jù)事件日構(gòu)建事件窗。這時(shí)候可以利用上面例子的方式利用do實(shí)現(xiàn),不過需要注意的是不要把output和end落下了,不然會報(bào)錯(cuò)的哦。上面的例子就是根據(jù)時(shí)間rdq,構(gòu)建事件窗,事件窗是事件前90天到事件后10天。
06
proc means data= crsp_mnwaynoprint;
classyear permno;
varret;
outputout =stat mean= std= ;
run;
我們還可能還常常需要求一個(gè)對象在給定時(shí)間內(nèi)某變量的均值,標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)值。這時(shí)候就用proc means。 上面的例子中,輸入是股票的月收益率,輸出送每只股票每年的月收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。加入nway是因?yàn)楸苊庠谳敵龅臄?shù)據(jù)集stat中輸出總體均值,標(biāo)準(zhǔn)差。
07
proc import out= crsp_m datafile= "C:\crsp_m.csv" dbms=csv replace; getnames=yes;run;
proc export data= results outfile="C:\results.xlsx" dbms=xlsxreplace;
label;
run;
然后我們可能常常需要導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)xlsx,xls,和csv格式的文件。一般會用到proc import 和proc export。用法就如上,不過需要注意的是,dbms需要與文件后綴名保持一致,所以記得改哦。
08
proc rank data=crsp_mout=umd group=10;
bydate;
varcum_return;
ranksmomr;
run;
在一些情景中,需要將樣本按照某一變量的大小分成幾組。 利用proc rank, 就可以輕松通過group來定義你分組的個(gè)數(shù),通過var給出分組所依據(jù)的變量。ranks 后定義了分組對應(yīng)的變量名。
09
proc univariate data=crsp_m noprint;
whereexchcd = 1 ;
varsize;
bydate sic ;
outputout= nyse_bp pctlpts= 10 20 30 pctlpre= sizedec ;
run;
proc univariate的功能和proc rank很相似, 不過它輸出的是一個(gè)樣本中某一變量的分位數(shù),根據(jù)這個(gè)分位數(shù),我們可以進(jìn)一步地對樣本進(jìn)行分組。 那在什么情況下我們會用到proc univariate呢?一個(gè)簡單的例子就是我們需要對A 樣本根據(jù)x 變量進(jìn)行分組,但是分組是基于在B樣本中x變量的分位數(shù)。 這時(shí)候先利用proc univariate B樣本得到x變量的分位數(shù),然后在用得到的分位數(shù)來對A樣本進(jìn)行分組。在讀文獻(xiàn)的時(shí)候,經(jīng)常會遇到樣本包含了NYSE,NASDAQ和AMEX三個(gè)交易所的股票,然后進(jìn)行分組的時(shí)候只用NYSE子樣本(NYSE Breakpoints)。
10
proc sql; create tablecrsp_m3as
selecta.*, b.*
fromcrsp_m2asa,nyse_bpasb
wherea.date=b.dateanda.sic = b.sic;
quit;
除了在數(shù)據(jù)步使用merge來進(jìn)行數(shù)據(jù)集的合,你還可以使用proc sql來進(jìn)行merge。他們兩者的功能相似,不過在進(jìn)行一對多的合并的時(shí)候使用merge容易出錯(cuò),所以這時(shí)候?qū)ν扑]使用sql。
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