在每月末以过去 24 个月(至少有 12 个月的有效数据)作为滚动窗口,将投资组合收益率对FMI因子与 Fama-French 三因子模型进行滚动回归。请详细说明相对应的SAS代码
时间: 2024-09-29 13:05:49 浏览: 10
在SAS中进行这种滚动窗口的回归分析,通常涉及到时间序列数据处理、循环和统计回归两个步骤。以下是一个基本的SAS代码示例,假设我们已经有一个名为`returns`的数据集,其中包含投资组合收益率(`ret`)和FMI因子(`fmi_factor`)以及FF三因子(`ff_factors`):
```sas
/* 假设data set name is returns with columns ret, fmi_factor, and ff_factors */
data returns;
/* ... 数据加载和清洗 ... */
run;
* 创建一个日期变量,例如'date';
data returns;
set returns;
date = _n_; * 使用当前观测数作为日期(假定从0开始);
run;
proc sort data=returns out=_sorted_data_ ascending=date;
run;
* 使用一个宏来迭代24个月的数据窗口并进行回归
%macro rolling_regression(start_date, end_date);
proc reg data=_sorted_data_ where=date >= &start_date and date <= &end_date;
model ret = fmi_factor ff_factors / noest;
output out=rolling_results(where=(date>=&start_date and date<=&end_date)) residual=resid;
quit;
%mend rolling_regression;
* 首次运行的起始日期,比如24个月前
data first_date;
set returns nobs=n;
last_date = n - 24; * 由于我们是从最新数据开始滚动,所以24个月之前的日期是最后一次观测减去24
run;
call execute('rolling_regression(&last_date.,.)'); * 这行会触发第一次回归
* 循环进行剩下的23个月
do i = 23 to n-1 by 1;
call execute('rolling_regression(&i., &i+1)'); * 每次迭代增加一个月
end;
* 结果汇总和分析
proc means data=rolling_results var=resid mean stderr min max;
run;
```
请注意,这个代码片段只是一个简化的示例,实际应用中可能需要进一步调整以适应具体需求,如异常值处理、缺失值填充等。同时,SAS的具体语法可能会因为版本的不同而有所变化。