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简介

SAS在财务研究中的应用

SAS在财务研究中的应用 0.0分

资源最后更新于 2020-10-05 18:43:23

作者:林煜恩

出版社:电子工业出版社

出版日期:2017-01

ISBN:9787121302251

文件格式: pdf

标签: 数据分析 sas

简介· · · · · ·

《SAS在财务研究中的应用》分为两部分,第一部分为第1 章到第7 章,主要针对财务管理、金融、投资领域需要用到的SAS 语法进行介绍;第二部分为第8 章到第17 章,主要针对财务实践研究中会使用的研究方法进行介绍。

《SAS在财务研究中的应用》的第二部分中提供了标准化的宏语法,在第8 章中提供了stat 以及correlation 两个宏语法,读者仅需将文档准备好,输入文档名称,希望进位到小数点后几位以及要分析的变项名称,宏语法就能够直接将叙述统计表以及相关系数表自动生成出来,第9 章提供了npar 及ttest 两个宏语法,可以快速地进行两群体的中位数及均值检定,第10 章提供了Jagaseesh and Titman 动能投资策略的语法,而第11 章到第15 章阐述了各个回归模型,以及相对应的宏语言,提供给读者进行实践分析,第16 章则针对短期及...

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目录

第1章 SAS入门介绍 1
1.1 SAS的基本接口介绍 2
1.2 SAS语法的基础架构 2
1.3 如何输入数据 4
1.4 如何输出数据 13
1.5 总结 15
第2章 SAS数据的运算与函数 16
2.1 四则运算 17
2.2 统计函数 18
2.3 随机函数 21
2.4 时间函数 22
2.5 文本变量的处理 26
2.6 总结 30
第3章 数据与变量的产生和选取 31
3.1 利用SAS产生数据 32
3.2 保留、删除变量 36
3.3 保留、删除观测值 38
3.4 抽样方法 38
3.5 总结 43
第4章 数据的排序、分组与转置 44
4.1 数据的排序(proc sort) 45
4.2 数据的分组(proc rank) 49
4.3 数据的转置 53
4.4 总结 57
第5章 数据的合并 58
5.1 垂直合并 60
5.2 水平合并 65
5.3 总结 72
第6章 SAS的数据库管理 73
6.1 文档的复制、删除与保留(proc datasets) 74
6.2 结构化查询语言 78
6.3 总结 91
第7章 宏语法(%macro) 92
7.1 基础宏语法 93
7.2 进阶宏语法 96
7.3 宏语法撰写技巧 107
7.4 总结 111
第8章 描述统计 112
8.1 常见的描述统计量 113
8.2 相关系数 121
8.3 个人化表格宏解析 126
8.4 趋势图基础语法介绍 129
8.5 离群值的处理(winsorize) 140
8.6 总结 144
第9章 两群体差异性检定 145
9.1 均值检定 146
9.2 中位数检定 151
9.3 两群体检定宏进阶用法 154
9.4 总结 156
第10章 投资组合与报酬率检定 157
10.1 投资组合股票的数目与风险 158
10.2 效率前缘的绘制 164
10.3 初探动能投资策略 168
10.4 再探动能投资策略 177
10.5 Newey and West的调整语法 185
10.6 总结 190
第11章 基础回归语法 191
11.1 回归语法介绍 192
11.2 格式化回归模型输出 201
11.3 Fama-MacBeth回归模型 212
11.4 总结 222
第12章 回归语法的应用 223
12.1 移动窗口(moving window) 224
12.2 共同基金绩效评估:移动窗口的应用 229
12.3 滚动法(Rolling) 234
12.4 Where语法有妙招 239
12.5 结构性改变 241
12.6 分段回归(piecewise regression) 246
12.7 总结 254
第13章 panel data(proc panel、proc tscsreg) 255
13.1 固定效应与随机效应的估计方法 256
13.2 panel data的实证流程 261
13.3 格式化panel data模型输出 264
13.4 总结 267
第14章 罗吉斯特模型 268
14.1 logit model(logistic regression) 269
14.2 conditional logistic regression 276
14.3 multinomial logistic regression 280
14.4 分类与概率转换 287
14.5 总结 291
第15章 tobit模型(proc lifereg) 292
15.1 受限数据(censored data)与截断数据(truncated data) 293
15.2 格式化tobit模型输出 300
15.3 总结 302
第16章 事件研究法 303
16.1 短期事件研究法 304
16.2 日历期间投资组合法 312
16.3 买进持有异常报酬率:配对投资组合法 318
16.4 买进持有异常报酬率:配对样本法 326
16.5 总结 335
第17章 特殊议题 336
17.1 均值抽样分配 337
17.2 拔靴法(Bootstrap method) 339
17.3 构建5因子与动能因子报酬率 347
17.4 总结 356