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insert into bills
  select
    *--简化
  from  ixqdwdel d
  inner join (select s.entity,s.deal_no,s.step_open_date,
        nvl(nvl(s.offering_date,s.rel_date_b),s.rel_date_a) rel_date
        from ixqdwstp s where s.entity=entity_c and s.step_id = 'ISS000'
        and s.step_status='4') iss
        on iss.entity=d.entity and iss.deal_no=d.deal_no
  inner join ixqdwcna c --customer info
        on d.customer_id=c.customer_id and d.entity=c.entity
  inner join (select * from (select x.entity,x.currency_code,x.rate_1/10000000 rate,x.rate_2/10000000 rate2,
            dense_rank() over (partition by x.entity,x.currency_code order by x.date_key) d,x.date_key
             from ixqap098 x
            where x.entity=entity_c ) a where a.d=1) x
        on d.entity=x.entity and d.deal_curr=x.currency_code
  left join (select * from
       (select l.*,dense_rank() over(partition by l.deal_no order by substr(l.step_id,4,3) desc)seq
       from ixqdwolc l where l.entity=entity_c) l where l.seq=1) l --LC/LG
       on d.entity=l.entity and d.deal_no=l.deal_no
  left join ixqdwicd i on d.deal_no=i.deal_no and d.entity=i.entity and i.step_id='ISS000'
  
  left join ixqdwdpr p
       on d.entity=p.entity and d.deal_no=p.deal_no and p.step_id='ISS000' and p.party_code='ISB' 
  left join ixqdwexs be
       on p.party_id=be.party_id and be.entity=p.entity and p.party_ext=be.extension_no
  left join ixqdwdpr rp
       on d.entity=rp.entity and d.deal_no=rp.deal_no and rp.step_id='ISS000' and rp.party_code='RMB'
  
  left join ixqdwexs ber
       on rp.party_id=ber.party_id and ber.entity=rp.entity and rp.party_ext=ber.extension_no
  left join (select * from (select s.*,dense_rank() over(partition by s.deal_no order by s.time_stamp desc) seq
       from ixqdwstp s where s.entity=entity_c and s.step_status='4'
       and (s.step_id like 'PAY%' or s.step_id like 'ACP%')) s where seq=1) doc
       on d.entity=doc.entity and d.deal_no=doc.deal_no
  inner join (select * from (select s.*,dense_rank() over(partition by s.deal_no order by s.time_stamp desc) seq
       from ixqdwstp s where s.entity=entity_c and s.step_status='4') s where seq=1) ls
       on d.entity=d.entity and d.deal_no=ls.deal_no
  left join (select trim(ld.owner_id) owner_id,ld.limit_key,ld.limit_no,
            ld.limit_categ_desc,ld.deal_no,ld.entity from (
       select ld.*,lm001.limit_categ_desc,dense_rank()
       over(partition by ld.entity,ld.deal_no order by ld.limit_key) seq from
       ixqdwlde ld inner join ixqlm001 lm001
       on ld.entity=lm001.entity and ld.limit_key=lm001.limit_categ_code
       where ld.entity=entity_c and lm001.funded_unfunded='U'
       ) ld where seq=1 )lm
      on d.entity=lm.entity and d.deal_no=lm.deal_no     
  
  left join ixqdwchg ch on d.entity=ch.entity and d.deal_no=ch.deal_no
          and ch.entity=entity_c and (ch.charge_id like '90%1')
          and ch.step_type ='ISS'
  left join ixqap129 ap129--
            on ch.entity=ap129.entity and ch.charge_id=ap129.debit_credit_id
            and ch.charge_curr = ap129.currency_code
  

  where d.entity=entity_c
  and d.product in ('01','02','11','12')
  and d.last_rel_step_id not like 'BKF%'
  and length(trim(d.customer_id))=10
  and translate(trim(d.customer_id),'\1234567890','\') is null
  ;

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随机过程：

依赖于时间t的一族(无限多个)随机变量，记为{X(t),t∈T} ，t也可以为次序、间隔等

对于每一个t，X(t)是一个随机变量，也称为在t时刻的过程状态，对于一些t∈T，X(t)的所有可能取值的全体成为随机过程的状态空间

对随机过程{X(t),t∈T} 进行一次试验，即在T上进行一次全程观测，其结果为t的函数，记为x(t),称之为样本函数或样本曲线

随机过程分类：

1)如果对于任意时刻的状态时连续变量，则该随机过程为连续型随机过程，如果为离散型变量，则为离散型随机过程

2)如果时间是连续的，则为连续参数随机过程，如果时间是离散的，则为离散参数过程或随机序列

3)根据分布特性划分：平稳过程，独立增量过程，马尔可夫过程

随机过程的统计描述

随机变量X(t)的分布函数一般与t有关，记为F_X(x,t)=P{X(t)<=x}，称之为随机过程的一维分布函数，n维分布函数为X(t1),X(t2)....X(tn) n个变量的联合分布

数字特征：

X(t)是一随机变量，其均值一般与t有关，记为υ_X(t) = E[X(t)] ，称之为随机过程的均值函数，υ_X(t) 为t时刻所有样本函数的函数值平均，成为集平均或统计平均

方差函数：Var[X(t)]=E{X(t)-E[X(t)]^2}=R(t,t)-υ(t)^2

自相关函数：R(t1,t2)=E[X(t1)X(t2)]

协方差函数：C(t1,t2)=Cov[X(t1)X(t2)]=R(t1,t2)-υ(t1)υ(t2)

二维随机过程：

设X(t),Y(t)依赖于同一个参数t的随机过程，对于t，(X(t),Y(t))是二维随机变量，{(X(t),Y(t)),t∈T}为二维随机过程

独立增量过程：对于0<=s<t,称X(t)-X(s)为在区间(s,t]上的增量，如果对于任意n个区间对应的n个增量相互独立则这个随机过程为独立增量过程

特别的对于h和0<=s+h<t+h,X(t+h)-X(s+h)和X(t)-X(s)具有同样的分布，则称为增量具有平稳性，相对应的独立增量过程为齐次的或时齐的

 平稳随机过程：

对于认为的n(=1,2...),t1,t2,...tn和任意实数h，当t1+h,t2+h,...tn+h∈T 时，n维随机变量(X(t1),X(t2)...X(tn))

和(X(t1+h),X(t2+h)...X(tn+h)) 具有相同的分布函数，称这个随机过程为平稳随机过程，简称平稳过程，当参数为离散参数集时，也称平稳时间序列。

如果随机过程前后的环境和主要条件都不随时间的推移而变化，则一般认为该过程是平稳的。

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1.可线性化的非线性模型
先根据散点图和实际业务含义用类似的函数描绘这个图形（多元函数怎么办？），然后对不同的函数进行线性化变形，对线性化后的方程进行ols估计，再在不同的模型中择优。
择优的标准：LR,SC,AIC （这些值为负如何比较？）

2.非线性模型
NLS是常用方法。
操作：在nls估计的方程中写入y=c(1)+c(2)/x (预先判断为双曲线模型)，方程必须写完整，不能写成y c(1) c(2)/x。

（如何知道确定为双曲线模型？）--根据模型的实际含义，比如以下关于产量的估计可以利用Cobb-Douglas函数。

Cobb Douglas production function生产函数:
Y = AL^αK^β
 Y = output
 L = labor input
 K = capital input
A, α and β are constants determined by technology

NLS注意事项：
1).参数初始值:
如果参数估计值出现分母为0等情况将导致错误，解决办法是：手工设定参数的初始值及范围，比如生产函数中的c(2)肯定是介于0-1之间的数字。
eviews5.1中并没有start 的选项，只有iteration的次数和累进值得选择。只能通过param c(1) 0.5 c(2) 0.5来设置？
2).迭代及收敛
eviews用Gauss Seidel迭代法求参数的估计值。迭代停止的法则：基于回归函数或参数在每次迭代后的变化率，当待估参数的变化百分比的最大值小于事先给定的水平时，就会停止迭代。当迭代次数到了迭代的最大次数时也会停止，或者迭代过程中发生错误也会停止。

参数检验：
1.Wald检验
检验Cobb-Douglas生产函数用的模型是log(Y)=c(1)+c(2)log(L)+c(3)log(K)。验证c(2)+c(3)=1。
对数化之后的模型常数项与log(L)的系数并不显著，在这种前提下做Wald检验有效吗？
在AL^αK^β形式下做Wald检验，得到的两个p值更小，为什么还需要做对数化的模型？

2.遗漏(omitted)变量检验
检验添加某些变量后，新变量是否对因变量的解释有显著贡献。
原假设是新变量都是不显著的。
检验统计量：LR=-2[logL(θ^)-logL(θ)]
LR服从自由度为m的开方分布，m代表约束条件（？）个数，比如增加变量的数目
eviews中的操作：coefficient test-Omitted variables-Log likelihood 添加想添加的变量，比如在log(Y)=c(1)+c(2)log(L)+c(3)log(K)中检验log(M)的影响，得到两个p值都大于0.05说明不能拒绝原假设，即认为M耕地面积同产量是没有影响的。
注：在指数模型中做ommitted variables检验报错：Equation must be specialed by list for this test。即只能变量相加的形式。

3.冗余变量检验
与遗漏变量检验相反，操作点击Reduntant variables
零假设是去除的变量不显著，所以p值为0说明得拒绝原假设。

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Chow Forecast Test: Forecast from 1976Q4 to 1996Q4				
				
F-statistic	58.75106	    Prob. F(81,96)		0.000000
Log likelihood ratio	706.2089	    Prob. Chi-Square(81)		0.000000
				
				
Test Equation:				
Dependent Variable: M1				
Method: Least Squares				
Date: 12/28/07   Time: 14:49				
Sample: 1952Q1 1976Q3				
Included observations: 99				
				
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.  
				
C	79.48708	9.548572	8.324499	0.0000
PR	-61.77553	67.08647	-0.920834	0.3594
GDP	0.640974	0.043420	14.76210	0.0000
				
R-squared	0.993132	    Mean dependent var		191.2278
Adjusted R-squared	0.992989	    S.D. dependent var		61.36912
S.E. of regression	5.138545	    Akaike info criterion		6.141251
Sum squared resid	2534.846	    Schwarz criterion		6.219891
Log likelihood	-300.9919	    F-statistic		6941.009
Durbin-Watson stat	0.377960	    Prob(F-statistic)		0.000000
				

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