第5章 分布滞后与动态模型§5.1 分布滞后模型很多经济模型在回归方程中有滞后项，例如，因为修建桥和高速公路需要很多时间，所以公共投资对GDP 的影响有一个滞后期，而且这个影响可能会持续数年；研发新产品需要时间，而后把这个新产品投入生产也需要时间；在研究消费行为时，一个工资的变化可能影响好几期的消费。
在消费的恒久收入理论中，消费者会用若干期去决定真实可支配收入的变化是暂时的还是永久的。
例如，今年额外的咨询费收入明年是否还会继续？同样，真实可支配收入的滞后值会在回归方程中出现，是因为消费者在平滑其消费行为时十分重视他自身的终身收入。
一个人的终身收入可以用他过去和现在的收入来推测。
换句话说，回归关系可以写为：T t X X X Y t s t s t t t ,,2,1110 =+++++=--εβββα （5.1） 其中，t Y 代表被解释变量Y 在第t 期的观测值，t s X -代表解释变量X 第t s -期的观测值，α为截距项，0β，1β，…，s β是t X 当期和滞后期的系数。
方程（5.1）式就是分布滞后模型因为它把收入增长对消费的影响分为s 期。
X 的一个单位变化对Y 的短期影响由0β来表示，而X 的一个单位变化对Y 的长期影响由(s βββ+++ 10)来表示。
假设我们观察从1955年到1995年的t X ，1t X -为相同的变量，但是提前一期的，也就是1954-1994。
因为1954年的数据观察不到，我们就从1955年开始观察1t X -，到1994年结束。
这意味着当我们滞后一期时，t X 序列将从1956年开始到1995年结束。
对于实际的应用来说，也就是当我们滞后一期时，我们将从样本中丢失了一个观测值。
所以如果我们滞后s 期，将丢失s 个观测值。
更进一步，对于每一个滞后值，都要估计出一个额外的β值。
因此，自由度会产生双重损失，即观测值数目的减少（因为引进滞后项），以及所需估计的参数增加。
第5章SAS服务过程摘要：SAS服务过程不直接给出统计值，但常被用于准备或整理统计资料。
主要包括PRINT、SORT、TRANSPOSE、FORMAT、STANDARD、PLOT和SCORE 等过程。
§5.1 PRINT过程PRINT过程的功能是将SAS数据集的记录（观察值）以一定的方式显示或打印出来（输出），可以显示或打印其全部的变量或部分变量，也可打印出数值变量的总和。
利用此过程，可以创建从简单列表到可进行数据汇总的各种报告的各种不同的表单。
一、过程格式PROC PRINT [选择项];VAR 变量表;ID 变量表;BY 变量表;PAGEBY 变量;SUM 变量表;SUMBY 变量;二、语句说明1．PROC PRINT语句选择项DA TA= 指定输入数据集。
N 打印观察值的个数。
ROUND 小数打印时的输出格式，缺省为2位小数。
LABEL 在输出的第一行中，用变量的标签代替变量名。
SPLIT= 指定列间的分隔符。
NOOBS 不输出观察值的序号。
UNIFORM 要求所有输出页均采用同一格式。
2．PROC PRINT过程中常用语句V AR语句规定只输出变量表中给定的变量。
ID语句用规定的变量代替观察的序号。
BY语句指定分组的变量。
PAGEBY语句指定分页变量（必须已经使用BY语句）。
SUM输出变量表中所列变量的和。
SUMBY语句当BY语句中的变量发生变化时对其求和（必须已经使用BY语句）。
例如：data aa;input xh$ x1 x2;y= x1+x2*0.7;cards;001 25 65002 24 70003 14 35004 26 80005 23 45proc print label noobs;label xh="学号" x1="考察" x2="考试" y="总分";run;DATA h;INPUT x$ a b@@;CARDS;zhangsan 1 2.2lisi 2 4.3wangwu 2 4.56liuliu 1 2.45;PROC SORT;BY a;PROC PRINT NOOBS ROUND; ID x;BY a;SUM b;SUMBY a;RUN;输出结果：--------- A=1 -------- X Bzhangsan 2.20liuliu 2.45----A 4.65--------- A=2 -------- X Blisi 4.30wangwu 4.56-----A 8.86=====13.51§5.2 SORT过程SORT过程可将数据集中的观察值按一个或多个变量的值进行排序，以便其他的SAS过程利用BY语句对其进行分组处理。
