《高等院校現代金融系列教材·隨機模擬與金融數據處理Stata教程》 是中國金融出版社出版的圖書， ISBN是9787504952998，出版時間是2009年12月1日
基本介紹
- 中文名：隨機模擬與金融數據處理Stata教程
- 作者：張璇 著；李春濤
- 出版時間：2009年12月1日
- 出版社：中國金融出版社
- 頁數：356 頁
- ISBN：9787504952998
- 開本：16 開
內容簡介,目錄,
內容簡介
《隨機模擬與金融數據處理Stata教程》是一本關於蒙特卡洛模擬和金融研究方法的教材。作為一個界面友好、編程簡單、功能強大的統計軟體，Stata越來越引起國內用戶的關注和重視。《隨機模擬與金融數據處理Stata教程》第一部分介紹Stata軟體的安裝、幫助、基本命令和Stata的日期編碼。第二部分是蒙特卡洛模擬的入門只霸悼，首先介紹偽隨機數的產生機理，然後介紹常用的不同分布隨機樣本的Stata仿真方式。第三部分我們從蒙特卡洛模擬轉入具體數據的處理方法，我們的重點是中國金融數據的處理，在介紹過程中我們也會使用了蒙特卡洛模擬生成某些不易得到的數據作為統計處理的對象。第四部分介紹具體模型的估計和計算結果的輸出方法。第五部分燥洪通過幾個具體的實證案例介紹幾個常用的金融實證分析方法，涉及期權定價的蒙特卡洛模擬、事件研究方法和對照組研究方法等非常實用的知識。
通過這《隨機模擬與金融數據處理Stata教程》，讀者不僅能熟悉Stata編程的技巧，而且讓讀者能獨立進行數據處理和熟悉蒙特卡洛模擬的精髓。《隨機模擬與金融數據處理Stata教程》的使用對象包括社會科學的科研人員、高等學校研究生、高年級本科生。既可以作為《計量經濟學》、《套用計量經濟學》和《金融實證分析》的教學輔盛獄殃助材料，也可以獨立成為一門涉及統計軟體編程或者蒙特卡洛模擬的教學參考用書。
目錄
第一篇 stata基礎
第1章 Stata的安裝、升級和界面介紹
1.1 Stata10的安裝
1.2 Stata的升級
1.3 Stata的界面介紹
1.4 Stata10視窗介紹
第2章 幫助系統
2.1 系統幫助
2.2 網路幫助
2.3 專家幫助
第3章 Stata的日期和時間
3.1 date()函式
3.2 mdy()函式
3.3 td()函式
3.4 從日期到年、月、日等
3.5 月度和季節數據
3.6 clock()函式
第二篇 蒙特卡洛模擬
第4章偽隨機數的生兆鞏臘成
4.1 引言
4.2 線性同餘法
4.3 線性同餘法在Stata中的實現
第5章 蒲豐投針問題
5.1 試驗概述與數學推導
5.2 計算機模擬
5.3 計設匪擔算機模擬的改進
5.4 多次試驗模擬
5.5 方圓魚缸試驗
第6章 離散型隨機變數的模擬
6.1.事件空間有限的離散型隨機變數
6.2 幾何分布離散型隨機變數
6.3 泊松分布離散型隨機變數
6.4 貝努利離散型隨機變數(n次試驗成功的次數)
第7章 連續型隨機變數的模擬
7.1 均勻分布
7.2 指數分布
7.3 指數分布和常態分配(Box-Muller方法)
7.4 Gamma分布
7.5 常態分配
7.6 多維常態分配
7.7 截斷分布抽樣方法
7.8 接受一拒絕抽樣方法
第8章 數值積分方法
8.1 定積分問題
8.2 廣義積分
8.3 積分套用問題
第9章 蒙特卡洛套用
9.1 搭車問題
9.2 排隊問題
第三篇 金融數據預處理
第10章 數據讀入方法
10.1 鍵盤輸入數據
10.2 讀入Stata數據檔案
10.3 讀人制表符分割的“.txt”數據檔案
10.4 讀入固定寬度的“txt.”數據檔案
10.5 特殊數據的讀取
10.6 基糠肯講遷金經理變更數據
第11章 交易數據的下載和預處理
11.1 Wind資料庫下載交易數據
11.2 Wind交易數據的縱向合併
11.3 CSMAR資料庫交易數據的處理技巧
11.4 CSMAR股權變更數據的處理技巧
第12章 財務數據的下載和預處理
12.1 Wind上市公司財務數據的下載
12.2 Wind上市公司財務數據的合併處理
第13章 數據標籤
13.1 檔案標籤(labeldata)
13.2 變數標籤(labelvariable)
13.3 賦值標籤(labelvalues)
第14章 相關係數
14.1 命令格式與缺陷
14.2 手動解決方案
14.3 修改Ado檔案的解決方案
第四篇 模型估計與結果輸出
第15章 線性回歸分析與結果輸出
15.1 引言
15.2 數據準備
15.3 數據描述與基本統計量
15.4 利用圖形了解數據
15.5 線性回歸分析
15.6 線性回歸結果的輸出
15.7 預測
第16章 定性變數回歸分析
16.1 二元選擇問題
16.2 數據介紹
16.3 線性回歸方法
16.4 Probit模型
16.5 Probit回歸結果的輸出
16.6 邊際效應
16.7 Logit回歸
16.8 順序臘探頁擊選擇模型oprobit(ologit)回歸
第五篇 金融實證研究方法專題
第17章 期權定價問題
17.1 期權及期權定價模型簡介
17.2 Black-Scholes期權定價模型
17.3 用蒙特卡洛模擬計算期權價格
17.4 修正的B-S期權定價模型
第18章 股票價格與指數的同步性
18.1 問題概述
18.2 數據說明
18.3 同步性的計算及程式
18.4 完整的程式
18.5 模型設定
18.6 最小二乘回歸結果
18.7 工具變數回歸
第19章 事件研究方法
19.1 數據準備：分析師評級歷史記錄
19.2 累積超額收益率(CAR)的計算
第20章 對照組研究方法
20.1 方法概述
20.2 規模相近
20.3 行業相同
20.4 數據模擬
20.5 對照組研究編程方法
參考文獻
後記
第7章 連續型隨機變數的模擬
7.1 均勻分布
7.2 指數分布
7.3 指數分布和常態分配(Box-Muller方法)
7.4 Gamma分布
7.5 常態分配
7.6 多維常態分配
7.7 截斷分布抽樣方法
7.8 接受一拒絕抽樣方法
第8章 數值積分方法
8.1 定積分問題
8.2 廣義積分
8.3 積分套用問題
第9章 蒙特卡洛套用
9.1 搭車問題
9.2 排隊問題
第三篇 金融數據預處理
第10章 數據讀入方法
10.1 鍵盤輸入數據
10.2 讀入Stata數據檔案
10.3 讀人制表符分割的“.txt”數據檔案
10.4 讀入固定寬度的“txt.”數據檔案
10.5 特殊數據的讀取
10.6 基金經理變更數據
第11章 交易數據的下載和預處理
11.1 Wind資料庫下載交易數據
11.2 Wind交易數據的縱向合併
11.3 CSMAR資料庫交易數據的處理技巧
11.4 CSMAR股權變更數據的處理技巧
第12章 財務數據的下載和預處理
12.1 Wind上市公司財務數據的下載
12.2 Wind上市公司財務數據的合併處理
第13章 數據標籤
13.1 檔案標籤(labeldata)
13.2 變數標籤(labelvariable)
13.3 賦值標籤(labelvalues)
第14章 相關係數
14.1 命令格式與缺陷
14.2 手動解決方案
14.3 修改Ado檔案的解決方案
第四篇 模型估計與結果輸出
第15章 線性回歸分析與結果輸出
15.1 引言
15.2 數據準備
15.3 數據描述與基本統計量
15.4 利用圖形了解數據
15.5 線性回歸分析
15.6 線性回歸結果的輸出
15.7 預測
第16章 定性變數回歸分析
16.1 二元選擇問題
16.2 數據介紹
16.3 線性回歸方法
16.4 Probit模型
16.5 Probit回歸結果的輸出
16.6 邊際效應
16.7 Logit回歸
16.8 順序選擇模型oprobit(ologit)回歸
第五篇 金融實證研究方法專題
第17章 期權定價問題
17.1 期權及期權定價模型簡介
17.2 Black-Scholes期權定價模型
17.3 用蒙特卡洛模擬計算期權價格
17.4 修正的B-S期權定價模型
第18章 股票價格與指數的同步性
18.1 問題概述
18.2 數據說明
18.3 同步性的計算及程式
18.4 完整的程式
18.5 模型設定
18.6 最小二乘回歸結果
18.7 工具變數回歸
第19章 事件研究方法
19.1 數據準備：分析師評級歷史記錄
19.2 累積超額收益率(CAR)的計算
第20章 對照組研究方法
20.1 方法概述
20.2 規模相近
20.3 行業相同
20.4 數據模擬
20.5 對照組研究編程方法
參考文獻
後記
