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SAS软件的一些基本操作.doc

1、一、会计研究中的STATA运用 - Clive Lennox的个人网站http://ihome.ust.hk/~accl/Phd_teaching.htm - 为中山大学会计系所授课程 · 课件和演示用数据 二、高惠璇等编译,SAS系统 BASE SAS软件使用手册,中国统计出版社,1997; • 高惠璇等编译,SAS系统 SAS/STAT软件使用手册,中国统计出版社,1997; • 这两本书类似于字典,用来查,而不是用来读; 三、将EXCEL数据导入SAS 比如,要将H盘SAS目录中的profit.xls文件导入SAS,并命名为profit; 打开SA

2、S,在编辑器中写入程序: proc import out=profit datafile="H:\SAS\profit.xls" dbms=excel2000 replace; run; 结果:在SAS逻辑库的Work中,就会出现profit数据集; 四、右键点开profit数据集查看数据集情况; • 将Accper转变成年度; data profit;set profit; year=substr(accper,1,4)+0; 字符加0直接转换为数字格式。 run; • 五、数据排序:如果想剔除重复的观测值,可以

3、 • 加nodupkey,noudupkey可省略 • - 对profit数据按照stkcd和year进行排序; proc sort data=profit nodupkey; by stkcd year; run; • 变量改名 data profit1;set profit; rename stkcd=code; run; • 六、数据横向合并:在对两个或多个数据集进行merge时,需要首先按照关键变量如公司代码和年度)进行排序; • - 比如,要将P

4、rofit和solvency进行merge: 先将solvency.xls文件导入SAS proc import out=solvency datafile=“H:\SAS\solvency.xls" dbms=excel2000 replace; run; data solvency;set solvency; year=substr(accper,1,4)+0; run; proc sort; by stkcd year;run; 省略时,默认对最近的数据集进行排序 data fin_ratio;merge profi

5、t(in=a) solvency; by stkcd year; if a; run; 注意:data x1;merge tmp1(in=a) tmp2;by var1 var2;if a;run - 表示已tmp1为基础进行合并,合并后的数据集样本数同tmp1相同; data x1;merge tmp1 tmp2;by var1 var2;run - 包括了tmp1和tmp2的所有观测值; data x1;merge tmp1(in=a) tmp2(in=b) ;by var1 var2; if a=1 and b=1;run - 只包括t

6、mp1和tmp2中共有的观测值; • 七、纵向合并(append) data x1; set tmp1 tmp2; Run; - SAS自己会去找对应的变量; • 八、产生新的虚拟变量 比如,要从fin_ratio产生一个2006以后的虚拟变量,即年度在2006年后的,取值为1,否则为0; 则: data fin_ratio;set fin_ratio; after2006=0; 先对after2006变量赋0值。 if year>=2006 then after2006=1; run; • 九、剔除变量空缺的观测值; •

7、 CSMAR数据集中,有些变量空缺,导入SAS为“.”,有些无点,为一个空格,则可以通过如下命令剔除这些数据缺失的观测值: - 比如,希望剔除fin_ratio数据中,ROS缺失的样本; proc sort data=fin_ratio;by ros;run; data tmp1;set fin_ratio; if ros=. or ros=" " then delete; run; 假如要把ROS,ROA,ROE的缺失样本同时删除: data tmp2;set fin_ratio; if ros+roa+roe=. then delete; run; S

8、AS的一些基本算符: + - * / = 等于 ~= 不等于 > >= < <= SAS的函数分类可以参见高惠璇SAS BASE 1997 pp.70-74 • 十、SAS日期函数 • 在CSMAR的数据库中,导出的日期文件一般为yyyy-mm-dd,如1999-12-31日,这是一个文本格式,那么,如何将其转化为标准的日期格式呢? • 比如,我们经常要计算公司上市年龄,上市公司年龄等于各个财政年度末减去IPO日期所间隔的天数,然后除于365得到上市年龄,比如,一个公司1995-05-23日IPO,则2007年12月31日时,他的上市

9、年龄多少? - SAS日期值函数:Mdy(month,day,year); 如mdy(12,31,1991)=11687,11687代表1991-12-31日同1960-1-1所间隔的天数; - 还原出sas日期值的函数: 假定date是一个SAS日期值,则year(date)得到年,month(date)得到月,day(date)得到日; - 现在,我们要计算Fin_ratio数据集中,各公司财政年末同1990-05-07(假定所有公司IPO日期都是这天)的时间距离; data tmp1;set fin_ratio(keep=stkcd accper ros);

10、 ipodate=mdy(5,7,1990); run; data tmp2;set tmp1; fiscal_year=substr(accper,1,4)+0; fiscal_month=substr(accper,6,2)+0; fiscal_day=substr(accper,9,2)+0; fiscaldate=mdy(fiscal_month,fiscal_day,fiscal_year); age=(fiscaldate-ipodate)/365; run; • 十一、对数据进行winsorize处理:Winsorize的原理:如果一个样本某变量的值大于

11、该变量的99分位数,则该样本的值被强制指定为99分位数的值;类似的,如果一个样本某变量的值小于该变量的1分位数,则该样本该变量的值被强制指定为1分位数的值; • 任务:对fin_ratio中的ROS,ROE,ROA,Current和Acid按上下1%进行winsorize处理; • Proc means: 对数据进行描述性统计;noprint: 统计结果不在SAS中显示; • Var: 指定需要分析的变量; • by: 按什么条件进行分析(e.g., by year , 分年度进行分析); • Output out=tmp2: 将分析结果保存于tmp2中; • p1:变量1分位数

12、的值 p1=x1-x5: 5个变量1分位数的值(-不是减号); • p99: 变量99分位数的值; • data tmp1;set fin_ratio; d=1;run; proc means noprint; var roa roe ros current acid; by d; output out=tmp2(drop=_freq_ _type_) p1=x1-x5 p99=y1-y5; data tmp3; merge tmp1 tmp2; by d; array z{1:5} roa roe ros current acid; A

13、rray: 指定一组变量(向量); 如这里:z[1]便为roa, x[1]为x1,即roa的1分位数; y[1]为y1, 即roa99分位数; 由于需要winsorize五个变量,因此需要循环5次; array x{1:5} x1-x5;array y{1:5} y1-y5; do i=1 to 5; if z[i]y[i] then z[i]=y[i]; end;drop i d x1-x5 y1-y5; run; • 十二、希望对一组样本进行描述性统

14、计,包括均值、中位数、标准差等,可以采用proc means 和proc univariate模块; • 比如,希望对fin_ratio进行描述性统计: proc means data=fin_ratio; var roa roe ros current acid after2006; run; • 如果希望按年度或按行业分组进行描述性统计: proc sort data=fin_ratio; by year indcd;run; proc means data=fin_ratio; var roa roe ros current acid after

15、2006; by year indcd; run; • 十三、如果希望保存每组样本的某个统计量(如均值,中位数或者标准差),则可以使用如下程序: • 比如,希望计算1990-2006年按年和行业均值(中位数)调整后的ROA和ROS,则程序如下: *由于indcd行业分类太细,我们只想使用22个行业,即C类分到二级代码,其余都使用一级代码 data tmp1;set fin_ratio(keep=stkcd year indcd roa ros); if substr(indcd,1,1)="C" then ind=substr(indcd,1,2); if s

16、ubstr(indcd,1,1)~="C" then ind=substr(indcd,1,1); drop indcd; run; 产生各年、各行业ROA和ROS的均值和中位数; proc sort data=tmp1;by year ind;run; proc means noprint; var roa ros; by year ind; output out=tmp2 mean=mean_roa mean_ros median=median_roa median_ros; run; 合并tm1和tmp2,以计算均值\中位数调整后的roa和ros;

17、 data tmp3;merge tmp1 tmp2; by year ind; run; data tmp4;set tmp3; roa_mean_adj=roa-mean_roa; roa_median_adj=roa-median_roa; ros_mean_adj=ros-mean_ros; ros_median_adj=ros-median_ros; run; 十四、如果还想看看样本更全面的统计变量,可以使用proc univariate命令,这个命令还可以顺带检验样本的均值(中位数)是否异于0; proc univariate

18、 data=fin_ratio; var ros roa; run; 十五、CAR的计算程序: (一) 理论依据: 在事件研究(event study)中,计算累计非正常报酬(CAR)是个常见问题;两种计算CAR的方法:参考文献: Chen, Su and Zhao, 2000, CAR; 1、市场均值调整: 事件日的个股回报减去当天的市场回报; 2、市场调整法: 首先要估算个股的Beta系数,然后根据CAMP模型计算事件日的CAR; 十六、查找重复记录并删除 (1)、查找重复的记录数(转载自 data b; input id $ a

19、b c; cards; 001 1 2 20 002 2 3 18 003 3 4 35 004 4 5 40 002 2 3 27 006 5 6 40 004 4 5 60 ; run; proc summary data=b nway; class id a b; output out=c (drop=_type_ where=(_freq_>1)); run; proc print data=c; run; 结果如下: Obs id

20、 a b _FREQ_ 1 002 2 3 2 2 004 4 5 2 (2)核查后剔除重复的记录数(转载自 仍采用上述例子 proc sort data=b nodupkey out=d; by id a b; run; proc print data=d; run; 结果: Obs id

21、 a b c 1 001 1 2 20 2 002 2 3 18 3 003 3 4 35 4 004 4 5 40 5 006 5 6 40 十七、分组后的第一条记录和最后一条记录 data tmp2; set tmp2; by stkcd; if first.stkcd then tqa=.; if last.stkcd then tqb=.; run;

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