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Macro CUSUM - Analyse des Résidus Récursifs

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Cette macro implémente la méthode de Brown, Durbin et Evans (1975). Elle utilise le langage matriciel IML pour effectuer des régressions récursives, mettant à jour la matrice inverse et les coefficients pas à pas pour générer des statistiques de stabilité (CUSUM, CUSUMSS). Les résultats sont stockés dans une table SAS© avec des étiquettes appropriées.
Analyse des données

Type : EXTERNE


La macro attend une table SAS en entrée (paramètre &data, défaut _last_) contenant la variable cible (&yvar) et les régresseurs (&xvars).

1 Bloc de code
PROC IML Data
Explication :
Le cœur du traitement : PROC IML charge les données en matrices, effectue l'inversion et la mise à jour récursive des paramètres de régression pour calculer les résidus, puis exporte les résultats. Un Data Step final applique les labels.
Copié !
1%macro cusum(
2 DATA=_last_, /* name of input data set */
3 yvar=, /* response variable */
4 xvars=, /* predictor variables */
5 out=cusum /* name of output data set */
6 );
7 
8PROC IML;
9 use &DATA;
10 read all var {&xvars} into x[ colname=xname ];
11 read all var {&yvar} into y[ colname=yname ];
12 close &DATA;
13 /* ... Calculs matriciels et récursivité ... */
14 create &out from x [ colname=rnames ];
15 append from x;
16QUIT;
17 
18DATA &out;
19 SET &out;
20 label
21 residual='Recursive residual'
22 cusum='CUSUM value'
23 cusumss ='Cumulative SS';
24%mend;
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Informations de Copyright : JPS--25OCT79; Brown, Durbin, and Evans (1975)


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Le Conseil de l'Expert
Expert
Simon
Expert SAS et fondateur.
« L'implémentation de la méthode de Brown, Durbin et Evans via PROC IML permet d'aller bien au-delà des régressions standards en analysant la stabilité des paramètres dans le temps. La force de cette macro réside dans l'utilisation du calcul matriciel pour mettre à jour récursivement les coefficients : au lieu de recalculer tout le modèle à chaque itération, elle ajuste l'inverse de la matrice et les résidus pas à pas. Les statistiques CUSUM (sommes cumulées des résidus récursifs) et CUSUMSS (sommes des carrés) sont des outils de diagnostic essentiels pour identifier des ruptures structurelles ou des changements de régime dans vos séries temporelles, signalant précisément le moment où le modèle cesse d'être stable. »