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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書內(nèi)容基于SAS EG平臺(tái)，采用項(xiàng)目管理的過(guò)程流方式，介紹數(shù)據(jù)分析及量化投資策略。書中提供了作者編寫的autoexec命令文件，可以讓SAS在運(yùn)行時(shí)就自帶實(shí)用的宏語(yǔ)句，讀者不需要編寫復(fù)雜的語(yǔ)句，只要按照書中的指導(dǎo)步驟，就可以輕松地完成數(shù)據(jù)分析，對(duì)投資策略效果進(jìn)行檢驗(yàn)，并且可以將所有的數(shù)據(jù)表格結(jié)果輸出到Word文件中。

作者簡(jiǎn)介

　　林煜恩，漢族，吉林大學(xué)商學(xué)院講師，研究領(lǐng)域?yàn)樾袨榻鹑趯W(xué)、投資組合、公司治理、公司理財(cái)和企業(yè)社會(huì)責(zé)任，長(zhǎng)期針對(duì)CRSP、COMPUSTAT、IBES、TEJ、CSMAR等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)分析，并針對(duì)這些數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)了完整的SAS編程并進(jìn)行財(cái)務(wù)實(shí)證研究，作者Email：sas@jlu.edu.cn。

圖書目錄

目錄

第1篇基礎(chǔ)篇
第1章 SAS EG基礎(chǔ)界面\t2
1．1 SAS EG菜單\t2
1．2 過(guò)程流與項(xiàng)目管理\t6
1．3 小結(jié)\t13
第2章數(shù)據(jù)分析小工具\(yùn)t14
2．1 SAS自帶宏語(yǔ)法與本書提供的自帶宏\t15
2．2 直接輸出成Word的報(bào)表\t20
2．3 E-mail功能\t23
2．4 每天都要做的工作――排程\t28
2．5 小結(jié)\t32
第2篇數(shù)據(jù)處理篇
第3章數(shù)據(jù)說(shuō)明\t34
3．1 股票報(bào)酬率數(shù)據(jù)\t34
3．2 財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)\t37
3．3 公司治理數(shù)據(jù)\t40
3．4 小結(jié)\t41
第4章數(shù)據(jù)處理宏\t42
4．1 變量轉(zhuǎn)換宏\t42
4．2 移動(dòng)窗口描述性統(tǒng)計(jì)宏\t47
4．3 領(lǐng)先/滯后宏\t52
4．4 神奇的縮尾宏\t55
4．5 數(shù)據(jù)缺失處理\t57
4．6 行業(yè)變量的計(jì)算\t61
4．7 小結(jié)\t64
第3篇量化投資篇
第5章常見(jiàn)的投資策略\t66
5．1 規(guī)模投資策略\t66
5．2 價(jià)值投資策略\t75
5．3 動(dòng)能投資策略\t81
5．4 定投\t91
5．5 小結(jié)\t94
第6章 Lewellen投資策略\t95
6．1 二維投資策略\t95
6．2 化腐朽為神奇的預(yù)測(cè)報(bào)酬率\t101
6．3 小結(jié)\t106
第7章定價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)套利模型\t107
7．1 定價(jià)模型\t107
7．2 風(fēng)險(xiǎn)套利模型\t118
7．3 小結(jié)\t126
第4篇基礎(chǔ)實(shí)證篇
第8章描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)分析\t129
8．1 描述性統(tǒng)計(jì)表\t129
8．2 相關(guān)分析\t134
8．3 描述性統(tǒng)計(jì)宏\t137
8．4 小結(jié)\t141
第9章樣本分配趨勢(shì)與組合差異性檢定\t142
9．1 樣本分配趨勢(shì)\t142
9．2 兩群體差異性檢定\t147
9．3 組合差異性檢定\t148
9．4 小結(jié)\t153
第10章回歸實(shí)證\t154
10．1 辨認(rèn)被解釋變量\t154
10．2 以股利支付進(jìn)行回歸\t161
10．3 交互作用模型\t173
10．4 中介回歸宏\t178
10．5 小結(jié)\t185
第11章論文實(shí)證\t186
11．1 基礎(chǔ)論文宏\t186
11．2 中介論文宏\t195
11．3 調(diào)節(jié)論文宏\t202
11．4 小結(jié)\t207
第5篇內(nèi)生性檢驗(yàn)篇
第12章解釋變量?jī)?nèi)生性的解決之道\t210
12．1 連續(xù)型變量的解決方案\t211
12．2 二元變量的解決方案\t218
12．3 小結(jié)\t223
第13章樣本選擇性問(wèn)題\t225
13．1 傾向得分匹配\t225
13．2 雙重差分法\t231
13．3 小結(jié)\t240