套用SAS實現金融大數據研究

內容簡介

本書旨在討論如何使用SAS進行特定的金融研究問題，尤其是涉及大量數據的問題。該書假定讀者已經非常了解SAS。因此，本書不討論任何基礎知識。儘管本書中的SAS代碼是經過精心編輯以使其適應大數據處理的，但這些代碼的組成部分卻與SAS入門書籍中的一樣簡單且初步。不過，不要被簡單的代碼形式所誤導。為了充分利用SAS處理大數據的能力，深入了解SAS如何運行是至關重要的。本書從另一個更深層次的角度回顧了SAS中的所有基本編碼技術，以便讀者有能力進行大數據分析。

章涵蓋了如何設定SAS以開始大數據分析，包括準確地從各種數據源和不同的計算機平台導入數據，SAS編碼效率以及如何使代碼更強壯。第二章回顧了循環、分組和匯總等有用的工具。第三章討論如何在各種研究場景中操作表格。第四章專門介紹宏，這些宏對於進行重複的研究工作是必不可少的。後三章討論如何進行特定的研究，例如不滿足標準回歸假設的面板數據回歸，共同基金研究以及挑戰性的市場微觀結構研究。在後三章中的每一章中，還討論了該領域文獻的方法和結論。

作者簡介

韓燕，中國人民大學管理學博士，北京理工大學人文與社會學院經濟系副教授兼系主任，碩士生導師。曾在中英文各種學術期刊上發表了十幾篇學術論文。作為主持人主持國家自然科學基金2項，教育部基金1項，參與多項國家自然科學基金重點課題的研究。主要承擔本科和研究生的國際金融、財務管理和金融經濟學等課程。在研究生教學中，教學內容涵蓋了金融研究前沿的廣泛主題，其中很多內容是關於實證研究方法的。如今，大多數金融研究都是實證研究，這使得研究人員必須會使用統計軟體。之所以選擇SAS這款軟體，部分原因是因為機遇，更多是因為SAS處理大數據的能力。經過十多年的實證研究，積累了處理大量金融數據的豐富經驗。研究領域之一是市場微觀結構，該領域對研究人員的數據分析能力要求，因此她擁有許多關於數據處理的技能、見解和建議，可以與年輕一代的金融研究人員分享。金融數據的數量龐大，把越多的數據整合在一起，就可能獲得到更多的知識。但是，龐大的金融數據使其分析與小數據完全不同。例如，一個簡單的排序任務對於1T的數據就變得極為困難。因此，為了有效地處理大數據，您需要不同的技能。韓燕在實證金融研究中的長期經驗將為致力於大數據分析的讀者提供幫助。

圖書目錄

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

套用SAS實現金融大數據研究

基本介紹

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作者簡介

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