运用SAS对股票市场风险指标计算
多因子量化选股策略sas
多因子量化选股策略背景介绍随着科技的进步和金融市场的发展，投资者在选择投资标的时面临着越来越多的挑战。
传统的基本面分析和技术分析不再能够满足投资需求。
因此，多因子量化选股策略应运而生。
多因子量化选股策略是一种基于统计学和经济学原理的投资策略，旨在通过考虑多个因子因素，选取具备潜在投资价值的个股。
这种策略可以提高投资组合的收益和降低风险。
基本原理多因子量化选股策略的基本原理是通过选择和加权一系列的因子，然后构建一个综合分数，最终选择高分的个股作为投资标的。
常见的因子包括市盈率、市净率、市值、成长率、股息率、波动性等。
通过对这些因子的组合计算和分析，可以找到市场中具有较好投资潜力的股票。
策略实施步骤多因子量化选股策略的实施步骤如下：1.选择合适的因子：根据投资目标和市场条件，选择一组适合的因子进行分析。
常用的因子包括基本面因子、技术指标因子和市场因子等。
2.数据获取和清洗：从可靠的数据源获取股票和因子数据，并进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
3.因子评分和加权：根据选定的因子，对每个因子进行评分和加权。
评分可以使用统计方法，比如标准化、排名等。
加权可以根据因子的重要性和对投资组合的贡献度进行确定。
4.综合分数计算：将所有因子的得分进行综合计算，得到每支股票的综合分数。
可以使用加权求和的方式，也可以使用聚合方法，例如因子组合模型。
5.股票筛选与买入：根据综合分数，选取前几名的股票作为投资标的。
可以设置阈值，例如只选取分数最高的前20%，或者设置固定的选股数量。
然后根据预先设定的交易规则和风险控制策略进行买入操作。
6.绩效评估和调整：定期对投资组合的绩效进行评估和调整。
可以计算投资组合的收益率、风险指标等，比较其与市场平均水平的差异。
根据评估结果，进行必要的调整和优化。
风险与挑战多因子量化选股策略虽然可以提高投资组合的收益和降低风险，但也面临一些风险和挑战。
1.数据质量问题：因子数据的质量对策略的实施至关重要。
多因子量化选股策略sas
多因子量化选股策略sas一、多因子量化选股策略概述多因子量化选股策略是指通过利用多个因子对股票进行评估，从而选择出具有较高综合得分的股票作为投资对象的一种投资策略。
该策略基于大量历史数据和统计分析方法，通过建立数学模型对不同因子进行加权组合，从而实现对市场中个股的评估和选取。
二、多因子量化选股策略的优点1. 有效避免主观判断带来的误差。
多因子量化选股策略依赖于大量历史数据和统计分析方法，减少了人为主观判断带来的误差。
2. 提高投资决策效率。
通过建立数学模型，多因子量化选股策略能够快速准确地对市场中个股进行评估和排名，提高了投资决策效率。
3. 降低风险。
多因子量化选股策略能够根据不同因子对个股进行综合评估，降低了单一指标带来的风险。
三、多因子量化选股策略的核心思想1. 因子选择。
多因子量化选股策略的核心在于选择合适的因子，以评估股票的优劣。
常用的因子包括：市盈率、市净率、PEG、ROE、ROA等。
2. 因子加权。
不同因子对个股的影响程度不同，需要进行加权处理，以反映其在综合评估中的重要性。
3. 因子组合。
选取若干个因子进行组合，得到综合得分，以便对个股进行排名和选取。
四、多因子量化选股策略的实现方法1. 数据获取。
多因子量化选股策略需要大量历史数据作为基础，包括财务数据、市场数据等。
2. 因子构建。
根据选定的因子和权重，构建数学模型，并利用统计分析方法对模型进行优化和验证。
3. 选股策略执行。
根据综合得分对个股进行排名，并选择得分较高的个股作为投资对象。
五、多因子量化选股策略在SAS中的应用SAS是一款专业数据分析软件，在多因子量化选股策略中具有广泛应用。
具体实现方法如下：1. 数据获取。
SAS可以通过连接各大交易所的数据源，获取市场数据和财务数据。
2. 因子构建。
SAS可以利用SAS/STAT、SAS/ETS等模块进行因子构建和模型优化。
3. 选股策略执行。
SAS可以通过SAS/IML、SAS/OR等模块实现选股策略的执行和结果分析。
sas分析股票风险指标
sas分析股票风险指标计算1999至2019年，沪深两地股票市场系统风险系数、个股总风险和个系统风险占总风险比例三个风险指标等。
即具体计算：系统风险系数估计值 ;个股总风险估计值 ;系统风险占总风险比估计值；全市股票上述三种指标的概况统计量。
理论模型j j j m j r =α+βr +εσ=βσ+σ其中，为股票j 的超额收益；为市场超额收益；和为参数，且假定不相关。
将方差作为风险的度量，根据上述假设得到股票j 的总风险为：2222j j m εj选定时期，根据经验数据可以得模型参数的最小二乘估计以及相应估计值。
于是，系统风险占该股票总风险的比例估计值为：n n 22222ˆˆ-) (Y β(X -) i j i j m 2i =1ˆ2=i =1R =有: jm jm n n 22 (Y i -) (Y i -) 2ji =1i =1计算数据集：银行存款利率BankIr ；基准利率BchmkIr ；个股日收益Dret ；市场日收益DretM 。
时期：2019年。
样本：沪深两市场满足条件的2019年前上市所有股票日百分比收益。
剔除1年内交易小于50天的股票。
ˆσˆβˆ=R ˆσ∑∑∑∑算法实现:第一步：创建无风险利率数据集RF ；2019年市场日收益数据。
第二步：创建宏文本：Stk2019.TXT 。
第三步：计算2019年沪深两市场A 股个股风险指标。
第四步：沪深两市场个股与市场风险关系统计分析。
创建宏文本：Stk2019.TXT 。
利用选择的样本股票收益数据集Dret 创建宏。
如果要计算全部股票的风险指标，可以直接利用lstkinfo 创建宏。
Data a;Set ResDat.dret;If dif(stkcd)=0 then delete;data _null_;set a;a='%a(';b=',';c=');' ;file "Stk2019.txt" ;put a $ stkcd $ b $ lstknm $ c $ ;run;计算2019年沪深两市场个股风险指标：模型r_s=a+beta*r_m+e /* 2019年无风险利率数据集rf2019 */Data rf2019;Set rf;If year(date)=2019;Run;/* 2019市场超额收益数据集 */Data PDretM2019;Merge DretM2019 rf2019;By date;rm= Dretmc- rf;keep date rm;run;data PDretM2019; /* 收益数据缺失时，用前面交易日的数据填充 */ set PDretM2019;retainr_m;ifrm^=. Then r_m=rm;droprm;run;/* 2019年个股票超额收益数据集 */Data dret;Set ResDat.Dret;Where year(date)=2019;Run;Procsql;Create table Pdret2019 asSelect * from Dret left join rfOn Dret.date=rf.date;Run;Proc sort data= Pdret2019;By stkcd date;Run;Data Pdret2019;Set Pdret2019;r_s=dret-rf;keepstkcdlstknm date r_s;run;Procsql;Create table Capm2019 asSelect * from Pdret2019 left join PdretM2019 On Pdret2019.date=PdretM2019.date;Run;Proc sort data=capm2019;By stkcd;Run;Procsql;Create table Pdret2019 asSelect * from Dret left join rfOn Dret.date=rf.date;Run;Proc sort data= Pdret2019;By stkcd date;Run;Data Pdret2019;Set Pdret2019;r_s=dret-rf;keepstkcdlstknm date r_s;run;Procsql;Create table Capm2019 asSelect * from Pdret2019 left join PdretM2019 On Pdret2019.date=PdretM2019.date;Run;Proc sort data=capm2019;By stkcd;Run;Procsql;Create table Pdret2019 asSelect * from Dret left join rfOn Dret.date=rf.date;Run;Proc sort data= Pdret2019;By stkcd date;Run;Data Pdret2019;Set Pdret2019;r_s=dret-rf;keepstkcdlstknm date r_s;run;Procsql;Create table Capm2019 asSelect * from Pdret2019 left join PdretM2019On Pdret2019.date=PdretM2019.date;Run;Proc sort data=capm2019;By stkcd;Run;对数据集Riskl2019中个股的三种风险指标作图： %macro a(x);procgplot data= Riskl2019;plot&x*sn=1 ;symbol1 v=star i=none r=1 c=blue;proc plot data=rskindx2019 vpct=80;plot&x*sn ;%mend a;%a(r_m);%a(_rmse_);%a(_rsq_);run;2019年股票市场个股风险指标的概括统计量计算： proc univariate data=Riskl2019 noprint;var r_m _rmse_ _rsq_ ;output out=out n=n_r_m n_rmse_ n_rsq_ mean=mean_r_mmean_rmse_ mean_rsq_ median=median_r_m median_rmse_ median_rsq_ min=min_r_m min_rmse_ min_rsq_ max=max_r_m max_rmse_ max_rsq_q1=q1_r_m q1_rmse_ q1_rsq_q3=q3_r_m q3_rmse_ q3_rsq_range=range_r_mrange_rmse_ range_rsq_; data out; set out;q3_q1_r_m =q3_r_m -q1_r_m ;q3_q1__rmse_= q3_rmse_-q1_rmse_ ;q3_q1_rsq_ = q3_rsq_-q1_rsq_ ;format _numeric_ 6.4;run;。
应用spss对部分公司的财务状况做因子分析-论文
应用数理统计课程小论文应用spss对部分公司的财务状况做因子分析[摘要]spss是一套有效的统计工具软件，做数据统计方面表现出优秀的性能。
公司财务状况是决定公司发展战略的关键因素。
本文运用spss软件对部分公司的财务状况做了因子分析。
[关键字] spss 财务分析因子分析[正文]1.问题的提出在各个领域的研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。
多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。
如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。
盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。
因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。
由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。
主成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。
企业为了生存和竞争需要不断的发展,通过对企业的成长性分析我们可以预测企业未来的经营状况的趋势。
公司本期成长能力综合说明公司成长能力处于的发展阶段,本期公司在扩大市场需求,提高经济效益以及增加公司资产方面都取得了极大的进步,公司表现出非常优秀的成长性。
提请分析者予以高度重视,未来公司继续维持目前增长态势的概率很大。
从行业部看,公司成长能力在行业中处于一般水平,本期公司在扩大市场,提高经济效益以及增加公司资产方面都略好于行业平均水平,未来在行业中应尽全力扩大这种优势。
在成长能力中,净利润增长率和可持续增长率的变动,是引起增长率变化的主要指标。
2.因子分析的一般模型设原始变量：X1,X2,X3,….Xm主成分：Z1,Z2,…Zn.则各个因子与原始变量的关系为：写成矩阵形式是：，其值X为原始变量向量，B为公因子负荷系数矩阵，Z为公因子向量，E为残差向量，因子分析的任务就是求出公因子负荷系数和残差。
一般市场风险 计算方法
一般市场风险计算方法一、引言市场风险是指投资者在金融市场中面临的不确定性和潜在的损失风险。
在投资过程中，市场风险是不可避免的，但我们可以通过一些方法和工具来计算市场风险，以便更好地控制风险并做出明智的投资决策。
二、历史波动率法历史波动率法是一种常用的计算市场风险的方法之一。
它通过分析历史数据，计算资产价格的波动率，从而衡量市场的风险水平。
具体计算步骤如下：1. 收集资产价格的历史数据，一般选择一段相对较长的时间区间，如一年或三年。
2. 计算每个时间区间的价格变动率，即当期价格与前一期价格的差异除以前一期价格。
3. 将每个时间区间的价格变动率平方，并求平均值，得到历史波动率。
4. 将历史波动率转化为年化波动率，一般乘以一个常数，如252（一年交易日的数量）。
通过历史波动率的计算，我们可以了解资产价格的波动情况，从而判断市场风险的水平。
如果历史波动率较高，则说明市场风险较大，投资者需要更加谨慎。
三、价值-at-风险法价值-at-风险（VaR）是一种常用的风险度量指标，用于计算投资组合或资产的最大可能损失。
VaR可以帮助投资者评估投资组合的风险水平，并制定相应的风险管理策略。
具体计算步骤如下：1. 收集投资组合或资产的历史数据，一般选择一段相对较长的时间区间。
2. 计算投资组合或资产的日收益率，即当期价值与前一期价值的差异除以前一期价值。
3. 根据所选时间区间的日收益率数据，计算投资组合或资产的日VaR。
常用的计算方法包括正态分布法、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。
4. 将日VaR转化为年化VaR，一般乘以一个常数，如252（一年交易日的数量）。
通过VaR的计算，我们可以了解投资组合或资产的最大可能损失，并制定相应的风险管理策略。
如果VaR较高，则说明投资组合或资产的风险水平较大，投资者需要采取相应的风险控制措施。
四、卡方检验法卡方检验法是一种常用的统计方法，用于检验资产价格变动的分布是否符合正态分布假设。
如何利用统计学方法量化金融市场的风险
如何利用统计学方法量化金融市场的风险在金融市场中，风险是一个普遍存在的概念。
投资者需要了解和评估市场的风险水平，从而做出相应的投资决策。
为了量化金融市场的风险，统计学方法提供了一种有力的工具。
本文将介绍如何利用统计学方法来量化金融市场的风险。
一、方差-协方差方法方差-协方差方法是一种常用的统计学方法，用于量化金融市场的风险。
该方法基于资产收益率的历史数据，通过计算资产之间的方差和协方差来评估投资组合的风险。
首先，收集各个资产的历史数据，计算每个资产的收益率。
然后，计算各个资产之间的协方差矩阵。
协方差矩阵反映了不同资产之间的相关性。
接下来，根据投资组合中各个资产的权重，计算投资组合的方差。
方差是衡量投资组合风险的指标，方差越大，风险越高。
最后，可以通过最小化投资组合的方差来寻找最优投资组合。
最优投资组合是指在给定风险水平下，能够获得最高预期收益的投资组合。
二、价值-at-风险方法价值-at-风险方法是另一种常用的统计学方法，用于量化金融市场的风险。
该方法通过考虑投资组合的预期收益和预期损失，来评估风险水平。
首先，计算投资组合的价值-at-风险。
价值-at-风险是指在特定的置信水平下，投资组合可能面临的最大亏损。
然后，可以通过调整投资组合的权重，寻找具有最小价值-at-风险的投资组合。
最小价值-at-风险的投资组合是指在给定预期收益的情况下，可以最大限度地降低风险。
三、模型方法除了方差-协方差方法和价值-at-风险方法，还可以利用统计学模型来量化金融市场的风险。
常用的模型包括马尔科夫链模型、GARCH模型等。
马尔科夫链模型可以通过分析资产收益率的历史数据，预测未来的市场走势。
根据马尔科夫链模型的预测结果，可以评估投资组合在不同市场情景下的风险水平。
GARCH模型是一种时间序列模型，用于对资产收益率的波动性进行建模。
通过GARCH模型，可以预测资产收益率的波动性，并据此评估投资组合的风险。
四、风险度量指标在量化金融市场的风险过程中，还有一些常用的风险度量指标，如价值-at-风险、夏普比率、信息比率等。
风险指标及衡量方法
风险指标及衡量方法风险指标是用来衡量某个投资或项目所面临的风险程度的指标。
在金融领域，风险指标是投资者在决策过程中必须考虑的重要因素之一，能够帮助投资者更好地评估潜在风险，做出相应的投资决策。
以下是一些常用的风险指标及其衡量方法：1. 波动率：波动率是衡量某个资产或投资组合价格波动程度的指标。
常用的波动率计算方法有历史波动率和隐含波动率。
历史波动率是通过计算资产或投资组合价格的标准差来衡量的，而隐含波动率是根据期权价格推导出来的预期波动率。
2. beta系数：beta系数衡量一个资产相对于市场整体波动的程度。
如果一个资产的beta系数为1，说明它的波动与市场整体波动程度相同；如果beta系数小于1，说明它的波动程度较低；而如果beta系数大于1，说明它的波动程度较高。
3. VaR（Value at Risk）：VaR是衡量一个投资在给定置信水平下可能面临的最大损失的指标。
VaR可以根据投资组合的历史数据和价格波动情况进行计算，帮助投资者了解在某个置信水平下可能面临的最大亏损金额。
4. CDD（Credit Default Distance）：CDD是衡量债券违约风险的指标。
CDD可以通过评级机构提供的违约概率和债券市场价格等数据来计算，越低的CDD值意味着债券违约风险越高。
5. 股票的市盈率：市盈率是衡量股票价格与公司盈利之间关系的指标。
市盈率可以通过将公司股票价格除以每股收益来计算，较高的市盈率意味着市场对公司未来盈利的期望较高，但也意味着风险较高。
衡量风险的方法很多，一般情况下需要综合考虑多个指标来得出综合的风险评估结果。
投资者可以根据自己的风险承受能力、投资目标和投资品种选择适合自己的风险指标及其衡量方法，以辅助自己做出更明智的投资决策。
当我们进行投资时，我们总是希望能够获得较高的回报。
然而，与高回报相关的风险也常常伴随其中。
为了更好地评估投资风险，并制定相应的风险管理策略，我们需要使用一些风险指标来衡量和度量风险的程度。
对财务分析的再认识――SAS财务分析方式
对财务分析的再认识――SAS财务分析方式【摘要】本文探讨了对财务分析的再认识，重点介绍了SAS财务分析方式。
首先阐述了SAS财务分析方式的基本原理，包括数据处理和分析方法。
接着探讨了SAS财务分析的应用范围，涵盖了企业财务、投资分析等领域。
然后对比了SAS财务分析与传统方法的优劣势，指出了其在数据处理效率和准确性上的优势和不足。
最后通过实际案例展示了SAS财务分析在解决实际问题中的应用，强调了其重要性。
结尾探讨了未来SAS财务分析的发展趋势，并总结了本文对财务分析的再认识的重要性。
通过本文的讨论，读者能深入了解SAS财务分析方式及其在实际中的应用，为财务领域的决策提供参考。
【关键词】关键词：财务分析，SAS，基本原理，应用范围，对比，优势，不足，实际案例，重要性，发展趋势。
1. 引言1.1 对财务分析的再认识――SAS财务分析方式对财务分析的再认识即是指重新审视和了解财务分析的重要性和方法，而SAS财务分析方式则是指利用SAS软件进行财务数据的处理、分析和预测。
相比于传统的财务分析方法，SAS财务分析具有更强大的数据挖掘和统计分析能力，可以更全面、全面地挖掘企业财务信息中蕴含的规律和趋势，为企业决策提供更可靠的依据。
本文将围绕SAS财务分析方式展开，探讨其基本原理、应用范围、与传统分析方法的对比、优势和不足，以及在实际案例中的应用。
通过对SAS财务分析方式的全面了解和探讨，相信可以为读者深入了解财务分析的重要性和方法提供更为全面和深入的视角。
2. 正文2.1 SAS财务分析方式的基本原理SAS财务分析方式的基本原理是基于SAS（Statistical Analysis System）软件平台进行财务数据的分析和处理。
SAS软件是一种专业的统计分析工具，具有强大的数据处理和分析能力，能够对财务数据进行多维度的分析，揭示数据背后的规律和趋势。
在SAS财务分析方式中，首先要进行数据的清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
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上海师范大学标准试卷2015 ~2016学年第1学期考试日期2016年1月8日科目统计分析与软件应用（学期论文）概率论与数理统计专业研究生15年级1班姓名李晓学号152200647我承诺，遵守《上海师范大学考场规则》，诚信考试。
签名：________总分评价项目评价标准分值得分编号内容1 格式规范论文封面、题目、摘要、关键词、正文、参考文献等符合编辑规范，正文篇幅符合规定。
202 知识运用能运用所学课程知识阐述问题；论文内容有适当的深度、广度和难度。
303 撰写情况观点鲜明，论据确凿，文章材料详实可靠，有说服力；论文结构严谨，文理通顺；层次清晰，文笔流畅；图表正确、清晰、规范。
304 编程能力SAS编程能力，要求程序具有规范性与可读性，能解决实际问题20评定成绩为：任课教师签字：年月日运用SAS 对股票市场风险指标计算摘要：理论在现实市场中的有效性值得进一步探讨，资本资产定价模型是用来确定证券均衡价格的一种预测模型，模型以其简洁的形式和理论的浅显易懂使它在整个经济学领域得到了广泛的应用，本文运用SAS 软件实现CAPM 模型在股市中的应用。
关键词：CAPM 模型 风险指标 SAS 软件 一.计算指标与环境 1）理论模型风险是投资者未来收益的一种不确定性。
通常证券市场上由资产价格波动导致的投资者收益的不确定性被人们称为纯市场风险，进行市场风险分析的基本模型一资本资产定价模型CAPM 为基础。
模型：j j j m j r a r βε=++其中，j r 为股票j 的超额收益；m r 为市场超额收益；j a 和j β为参数，且假定j β和j ε不相关。
将方差作为风险的度量，根据上述假设得到股票j 的总风险为：2222jj j m εσβσσ=+即股票j 的风险分为两部分，22j mβσ和2j εσ。
前者由市场引起的股票j 风险的度量，后者是与市场风险无关的股票j 的非系统风险。
根据传统的投资理论，系统风险不能用优化投资组合来消除，而非系统风险则是可以通过分散化投资组合来消除。
选定时期，根据经验数据可以得到模型的最小二乘估计j α，j β 以及相应估计量2j α ，2m σ 和2j εσ 。
于是，系统风险占该股票总风险的比例估计值为：有这实际上就是模型测定系数的估计值。
21jm R - 即为非系统风险所占总风险比例的2222j m jm jR βσσ= 2222112211()()()()nni j i i i jm nni i i i Y Y X X R Y Y Y Y β====--==--∑∑∑∑估计。
2）计算指标计算1999年至2005年，沪深两地股票市场系统风险指数，个股总风险和系统分风险占总风险比例三个风险指标。
即具体计算：系统风险系数估计值β；个股总风险估计值σ；系统风险占总风险比值2R ；全市股票上述三种指标的概况统计量。
3）计算环境 计算数据集；银行存款利率BankIr ； 基准利率BchmkIr; 个股日收益DretM; 市场日收益DretM ； 时期：2005样本：沪深两市场满足条件的2006年前上市的所有股票日百分比收益。
剔除1年内交易小于50天的股票。
二 计算程序运用SAS 软件对数据进行录入和做相应的处理。
1）算法实现第一步：创建无风险利率数据集RF;2005年市场日收益数据； 第二步：创建宏文本Stk2006.txt ；第三步：计算2005年沪深两市场A 股个体风险指标； 第四步：沪深两市场个股与市场风险关系统计分析； 2）计算程序创建无风险利率数据集：/*1998年7月1日后使用回购利率两周指数加权平均为基准利率*/ data a;set resdet.bahnmir;if code="B2W" and date>='1jun1998'd ; rename ir=rf;keep ir date;run ;/*1998年7月1日前用1年期银行存款利率加10%为基准利率*/ data b;set resdat.bankir; if code="dly"; run ; data c; set b;format date yymmdd10;if enddt=.t hen enddt=date();do date =begdt to enddt;output;end;run;data d;set c;if date<'1jun1998'd;keep date rf;rf=ir*1.1;/*在1年期存款利率的基础上再增加10%*/run;/*合并得到基准利率表rfyr*/data rfyr;set d a;if date<='31dec2005'd;run;/*得到日基利率表rf*/data rf;set rfyr;rf=rf/365;run;data DretM2005;set resdat.DretM;if year(date)=2005 and Exchflg='0' and Mktflg='AB';keep date Dretmc;run;创建宏文本：Stk2006.txt利用选择的样本股票收益数据集Dret创建宏。
如果要计算全部股票的风险指标，可以直接利用lstkinfo创建宏。
data a;set resdat.dret;if dif(stkcd)=0thendelete;data null;set a;a='%a(';b=',';c=');";file "stk2006.txt";put a $ stkcd $ b $ lstknm $ c $;run;计算2005年沪深两市场个股风险指标：模型r_s=a+beta*r_m+e/*2005年无风险利率数据集rf2005*/data rf2005;set rf;if year(date）=2005；run;/*2005市场超额收益数据集*/data pdretm2005 rf2005;merge dretm2005 rf 2005;by date;rm=dretmc-rf;keep date rm;run;data pdretm2005;set pdretm2005;retain r_m;if rm^=.t hen r_m=rm;drop rm;run;data dret;set resdat.dret;where year(date)=2005;run;procsql;createtable pdret2005 asselect * from dret leftjoin rfon dret.date=rf.date;run;procsort data=pdret2005;by stkcd date;run;data pdret2005;set pdret2005;r_s=dret-rf;keep stkcd llstknm date r_s;run;procsql;create able capm2005 asselect * from pdret2005 leftjoin pdretm2005 on pdret2005.date=pdretm2005.date;run;procsort data=capm2005;by stkcd;run;/*计算个股风险指标；数据集capm2005*/ procreg data=capm2005 outset=d cp noprint; model r_s=r_m;by stkcd;run;data d;set d;if(_edf_+_p_)<50thendelete;data riiskl2005(keep=sn obs_rms_r_m_rsq_stkcd label="2005年个股与市场风险指标"）；set d;sn=_n_;obs=(_edf_+_p_);label sn='个股序号';label obs='观测个数';label _rmse_='个股风险度';label r_m='系统风险估计值beta';label _rsq_='系统风险占总风险比例';run;2005年股票市场个股风险指标的概括统计量计算：procunivariate data=riskl2005 nopprint;var r_m_rmse__rsq_;outputout=out n=n_r_m n_rmse_ n_rsq_;mean=mean_r_m mean_rmse_ mean_rsq_median=median_r_m median_rmse_median_rsq_min=min_r_m min_rmse_ min_rsq_max=max_r_m max_rmse_ max_rsq_q1=q1_r_m q1_rmse_ q1_rsq_q3=q3_r_m q3_rmse_ q3_rsq_range=range_r_m range_rmse_ range_rsq_;data out;set out;q3_q1_r_m=q3_r_m-q1_r_m;q3_q1_rmse_=q3_rmse_-q1_rmse_;q3_q1_rsq_=q3_rsq_-q1_rsq_;format_n参考文献：[1]朱世武.编程技术教程.清华大学出版社.2007[2]朱世武.金融计算与建模.清华大学出版社.2007。