数据分析与量化投资——基于SAS的应用
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数据分析与量化投资——基于SAS的应用

林煜恩 (作者) 

  • 书  号:ISBN 978-7-121-37320-6
  • 出版日期:2019-10-01
  • 页  数:
  • 开  本:
  • 出版状态:上市销售
  • 维护人:黄爱萍
本书基于SAS EG平台下,采用项目管理的过程流方式来介绍数据分析以及量化投资策略方法,书中提供了作者撰写的autoexec命令文件,可让SAS在运行时,就自带实用的宏语句,让用户不需要在自行编写复杂的语句,只要轻轻松松依照书上的指导步骤,就可以快速完成数据分析,对投资策略效果进行检验,并且将所有的数据表格结果输出到Word文件,直接可以打印提交。
以SAS宏语句为主,藉由SAS EG的项目过程流来进行分析,更贴近实务工作者的需要,对于科研工作人员也提供了基础的编程宏语句,可以进行大量的分析,而对于初次接触编程软件的学生而言,本书提供的宏语法大大的降低了编程的复杂度,且能够与将来工作衔接。




前 言


自2015年入职吉林大学以来,已经过了4个年头,在这4年里我承担了研究方法的课程,在讲授研究方法内容时出现了一些难题,如果仅仅讲授研究方法的内容,那么部分学生可能无法了解这些内容是如何实现的。我想这也是一些承担研究方法课程的老师面临的难题,主要是在课程设计中,我们无法同时让学生学习程序语言和掌握研究方法材料,这启发我对SAS编程进行进一步的思考,究竟是让学生掌握初级的SAS语言,让他们由基础慢慢进步,还是直接将SAS编程提升到新的高度,以宏语法为主,让他们了解我所编写的宏语法,只要掌握这些宏语法,就能够完成实证。
在这样的构想之下,从2017年开始,我开发了autoexec程序,并将多年来编写(与收集)的宏语法都打包进去,同时修正了《SAS在财务研究中的应用》书中的一些宏语法,并且让这些宏语法可以在SAS 9.4 M3中运行,也使用了SAS EG平台进行分析,让不熟悉编程的读者可以利用类似于SPSS的点击功能去完成统计分析,更重要的是可以调用本书中提供的宏语法快速进行分析。
本书主要内容如下:
第1章介绍SAS EG模块的基础界面,并阐述SAS EG的过程流与项目式管理;第2章介绍自动运行宏文件,以弥补SAS在菜单功能上的不足,并且介绍如何将程序运行结果输出为Word文档、在SAS中发送电子邮件的命令功能,以及SAS EG的排程设计。
第3章介绍本书后续章节中所要使用的数据,包括报酬率数据、财务报表数据和公司治理数据;第4章介绍数据处理的宏语法,分别是变量转换宏、移动窗口转换宏、领先/滞后宏、缩尾宏、缺失值处理宏以及行业变量计算宏。这6种宏在进行数据分析时是最常遇到的,因此本书特别将其写成标准化的宏,让读者了解其用法,以便在日后可以随时随地调用。
第5章探讨关于基本投资策略的绩效;第6章介绍Lewellen投资策略,一次性考虑多个投资变量,并借此建立投资组合;第7章介绍能够获利的投资组合。
第8章介绍描述性统计宏,可以生成实证研究中的描述性统计表和相关系数表;第9章介绍样本分配趋势宏、两群体差异性检验宏和组合差异性检验宏;第10章介绍回归宏语法架构,在设置中可以运行5种基础回归方法,以及使用回归宏语法;第11章综合了第8~10章的内容,设计出基础论文宏、中介论文宏和调节论文宏,通过运行论文宏,可以直接生成实证论文中的基础表格,这对于研究分析者而言,可以节省很多制表的时间。
第12章讲述解释变量内生性的解决之道,第13章讲述样本选择性问题。
读者可以在http://www.broadview.com.cn/37320处下载本书提供的资源文件。

林煜恩
2019年6月30日于吉林大学匡亚明楼

目录





目 录


第1篇 基础篇
第1章 SAS EG基础界面 2
1.1 SAS EG菜单 2
1.2 过程流与项目管理 6
1.3 小结 13
第2章 数据分析小工具 14
2.1 SAS自带宏语法与本书提供的自带宏 15
2.2 直接输出成Word的报表 20
2.3 E-mail功能 23
2.4 每天都要做的工作——排程 28
2.5 小结 32
第2篇 数据处理篇
第3章 数据说明 34
3.1 股票报酬率数据 34
3.2 财务报表数据 37
3.3 公司治理数据 40
3.4 小结 41
第4章 数据处理宏 42
4.1 变量转换宏 42
4.2 移动窗口描述性统计宏 47
4.3 领先/滞后宏 52
4.4 神奇的缩尾宏 55
4.5 数据缺失处理 57
4.6 行业变量的计算 61
4.7 小结 64
第3篇 量化投资篇
第5章 常见的投资策略 66
5.1 规模投资策略 66
5.2 价值投资策略 75
5.3 动能投资策略 81
5.4 定投 91
5.5 小结 94
第6章 Lewellen投资策略 95
6.1 二维投资策略 95
6.2 化腐朽为神奇的预测报酬率 101
6.3 小结 106
第7章 定价模型和风险套利模型 107
7.1 定价模型 107
7.2 风险套利模型 118
7.3 小结 126
第4篇 基础实证篇
第8章 描述性统计与相关分析 129
8.1 描述性统计表 129
8.2 相关分析 134
8.3 描述性统计宏 137
8.4 小结 141

第9章 样本分配趋势与组合差异性检验 142
9.1 样本分配趋势 142
9.2 两群体差异性检验 147
9.3 组合差异性检验 148
9.4 小结 153
第10章 回归实证 154
10.1 辨认被解释变量 154
10.2 以股利支付进行回归 161
10.3 交互作用模型 173
10.4 中介回归宏 178
10.5 小结 185
第11章 论文实证 186
11.1 基础论文宏 186
11.2 中介论文宏 195
11.3 调节论文宏 202
11.4 小结 207
第5篇 内生性检验篇
第12章 解释变量内生性的解决之道 210
12.1 连续型变量的解决方案 211
12.2 二元变量的解决方案 218
12.3 小结 223
第13章 样本选择性问题 225
13.1 倾向得分匹配 225
13.2 双重差分法 231
13.3 小结 240



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