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Using SAS in Financial Bigdata Research(应用SAS实现金融大数据研究)
¥ ×1
1Basic Rules when Using SAS
1.1Build Our Own Research Database
1.2Importing and Exporting Data
1.3Managing Libraries and Data Sets
1.4Enhancing SAS Efficiency
1.5Best Practice to Make Our Codes and Data More Robust
2Advanced Usage of SAS
2.1Loops and Arrays
2.2BY statement
2.3Lag and Dif
2.4Date and Times Formats and Informats
2.5PROC MEANS
3Manipulating Tables
3.1Concatenating Tables
3.2Merging Tables in SQL procedure
3.3Merging Tables in DATA Step Using MERGE Statement
3.4Modifying Tables
3.5Transposing Tables
3.6Subsetting Tables
4SAS Macros
4.1Understanding the Basics of SAS Macros
4.2How SAS Executes a Macro
4.3The Coding Rules in Macros That are Different From Other SAS Codes
4.4Return The Total Number of Observations
4.5Existence of A Macro Variable and The Zero Observation of A Dataset
5Using SAS to Execute Financial Research Methodologies
5.1Storing Results Generate by SAS Procedures
5.2Summarizing Data and Statistical Tests
5.3Regressions
5.4Simulation Methods
5.5Event Studies
6Research on Mutual Funds
6.1The Major Research Questions in Mutual Fund Studies
6.2Calculating Fund Returns
6.3Calculating Fund Alpha’s Using a Macro
6.4Calculating Fund Flows
7Market Microstructure Research
7.1Research on Decomposing Bid-ask Spread and Estimating PIN
7.2Estimating the Microstructure Measures
参考文献
本书旨在讨论如何使用SAS进行特定的金融研究问题,尤其是涉及大量数据的问题。该书假定读者已经非常了解SAS。因此,本书不讨论任何基础知识。尽管本书中的SAS代码是经过精心编辑以使其适应大数据处理的,但这些代码的组成部分却与SAS入门书籍中的一样简单且初步。不过,不要被简单的代码形式所误导。为了充分利用SAS处理大数据的能力,深入了解SAS如何运行是至关重要的。本书从另一个更深层次的角度回顾了SAS中的所有基本编码技术,以便读者有能力进行大数据分析。
章涵盖了如何设置SAS以开始大数据分析,包括准确地从各种数据源和不同的计算机平台导入数据,SAS编码效率以及如何使代码更强壮。第二章回顾了循环、分组和汇总等有用的工具。第三章讨论如何在各种研究场景中操作表格。第四章专门介绍宏,这些宏对于进行重复的研究工作是必不可少的。后三章讨论如何进行特定的研究,例如不满足标准回归假设的面板数据回归,共同基金研究以及挑战性的市场微观结构研究。在后三章中的每一章中,还讨论了该领域文献的方法和结论。
韩燕,中国人民大学管理学博士,北京理工大学人文与社会学院经济系副教授兼系主任,硕士生导师。曾在中英文各种学术期刊上发表了十几篇学术论文。作为主持人主持国家自然科学基金2项,*基金1项,参与多项国家自然科学基金重点课题的研究。主要承担本科和研究生的国际金融、财务管理和金融经济学等课程。在研究生教学中,教学内容涵盖了金融研究前沿的广泛主题,其中很多内容是关于实证研究方法的。如今,大多数金融研究都是实证研究,这使得研究人员必须会使用统计软件。之所以选择SAS这款软件,部分原因是因为机遇,更多是因为SAS处理大数据的能力。经过十多年的实证研究,积累了处理大量金融数据的丰富经验。研究领域之一是市场微观结构,该领域对研究人员的数据分析能力要求,因此她拥有许多关于数据处理的技能、见解和建议,可以与年轻一代的金融研究人员分享。金融数据的数量庞大,把越多的数据整合在一起,就可能获得到更多的知识。但是,庞大的金融数据使其分析与小数据完全不同。例如,一个简单的排序任务对于1T的数据就变得极为困难。因此,为了有效地处理大数据,您需要不同的技能。韩燕在实证金融研究中的长期经验将为致力于大数据分析的读者提供帮助。
商品名称: | Using SAS in Financial Bigdata Research(应用SAS实现金融大数据研究) | 开本: | 16开 |
作者: | 韩燕 著 | 定价: | 62.00 |
ISBN号: | 9787568297370 | 出版时间: | 2021-06-10 |
出版社: | 北京理工大学出版社 | 印刷时间: | 2021-06-02 |
版次: | 1 | 印次: | 1 |
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