SAS在财务研究中的应用

书籍目录

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

作者简介

《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 章则针对短期及长期事件研究法做了详细的介绍，最后在第17 章则介绍了如何使用财务数据构建出Fama and French 的5 因子报酬率。

《SAS在财务研究中的应用》适用于高等院校财经类专业本科生以及硕士研究生，它提供了撰写学科论文相当好用的宏语法；而对于博士研究生而言，本书撰写的宏语法逻辑，也可以提供其在进行更进一步的模型分析时的撰写架构。另外, 《SAS在财务研究中的应用》对其他行业从事数据分析的工作人员也有一定的参考价值。

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