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彭寿康 著

图书标签:

• SAS
• 金融
• 数据分析
• 量化
• 统计
• 投资
• 风险管理
• 金融建模
• 时间序列
• 回归分析
• 数据挖掘

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504990945

版次：1

商品编码：12238341

包装：平装

丛书名： 金融数据分析与软件应用系列教材

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：266

字数：390000

内容简介

本书以SAS软件的应用为线索，从SAS软件使用初步、SAS与银行贷款分析、SAS与股票市场分析、SAS与股票市场技术分析、SAS与债券市场分析、SAS与银行信用风险度量、SAS与市场风险度量、SAS与银行操作风险度量等八方面具体介绍了SAS软件在各个领域的具体使用方法。

目录

第1章 SAS软件初步
1.1 SAS简介
1.1.1 SAS概况
1.1.2 SAS系统相关模块的功能简介
1.1.3 SAS系统的启动与SAS操作界面
1.1.4 退出SAS
1.2 SAS语句和SAS程序
1.2.1 SAS语句
1.2.2 SAS程序
1.2.3 SAS的结构化语句
1.2.4 SAS程序的执行
1.3 SAS数据集的创建
1.3.1 SAS数据集的结构
1.3.2 SAS数据集的创建
1.4 SAS数据集的编辑
1.4.1 在数据集中生成新变量
1.4.2 SAS表达式与SAS算术算符
1.4.3 SAS数据集的连接
1.4.4 创建子数据集
1.4.5 SAS的比较算符与逻辑算符
1.5 SAS函数
1.5.1 SAS函数的定义和表达方式
1.5.2 算术、数学函数与截取函数
1.5.3 概率函数、分位数函数与随机数函数
1.5.4 样本统计函数
1.5.5 日期函数
1.5.6 财政金融函数
1.6 本章有关的SAS基础知
1.6.1 DATA语句
1.6.2 INPUT语句
1.6.3 LABEL语句
1.6.4 CARDS语句
1.6.5 PROCPRINT语句
1.6.6 TITLE语句
1.6.7 PUT语句
1.6.8 OUTPUT语句
1.6.9 SORT语句
复习思考题

第2章 SAS与银行贷款分析
2.1 贷款的分类
2.1.1 等额还款固定利率贷款
2.1.2 不等额还款固定利率贷款
2.1.3 可调利率贷款
2.1.4 首期付款贷款
2.2 贷款的计算
2.2.1 固定利率贷款的计算
2.2.2 可调利率贷款的计算
2.2.3 首期付款贷款的计算
2.2.4 等本还款固定利率贷款的计算
2.3 贷款的比较
2.3.1 贷款比较的经济准N
2.3.2 贷款比较的SAS实现
2.4 本章有关的SAS基础知识
2.4.1 LOAN过程
2.4.2 ARRAY语句
复习思考题

第3章 SAS与股票市场分析
3.1 股票的收益率与风险
3.1.1 股票的收益率与期望收益率
3.1.2 股票市场的风险
3.2 股票市场的CAPM
3.2.1 CAPM的两种基本形式
3.2.2 单只股票的CAPM拟合与检验
3.2.3 使用CAPM回归计算股票的期望收益率
3.2.4 股票的系统性风险和非系统性风险
3.3 最优投资组合与有效边界的SAS实现
3.3.1 最优投资组合的构成与SAS实现
3.3.2 有效边界绘制的SAS实现
3.4 本章有关的SAS基础知识
3.4.1 BY语句
3.4.2 RETAIN语句
3.4.3 TRANSPOSE过程
3.4.4 MEANS过程
3.4.5 宏
3.4.6 REG过程
3.4.7 CORR过程
复习思考题

第4章 SAS与股票市场技术分析
4.1 股票市场的数据图形绘制
4.1.1 生成与检查SAS数据集
4.1.2 绘制相关数据的图形
4.2 移动平均线的计算与绘制
4.2.1 移动平均的计算
4.2.2 移动平均线的分类
4.2.3 用Data步程序计算移动平均
4.2.4 绘制原始价格序列和移动平均序列的图形
4.2.5 中心移动平均的计算与图形绘图
4.3 用交叉模式分析买卖信号
4.3.1 交叉模式简介
4.3.2 建立简单的交叉模式
4.3.3 建立移动平均的交叉模式
4.3.4 买卖信号的过滤与证实
4.4 运用交叉的波动形式
4.4.1 波动序列的构建方法
4.4.2 波动的交叉模式与买卖信号
4.5 运用移动平均的带状约束
4.6 本章有关的SAS基础知识
4.6.1 PLOT过程
4.6.2 GPLOT过程
复习思考题

第5章 SAS与债券市场分析
5.1 债券价格与收益率计算
5.1.1 债券的价格
5.1.2 债券的收益率
5.2 债券价格的利率敏感性
5.2.1 债券的久期及计算
5.2.2 债券的凸度及计算
5.3 久期的应用：免疫策略
5.4 理论即期利率和远期利率
5.4.1 理论即期利率和即期收益率曲线
5.4.2 远期利率
复习思考题

第6章 SAS与银行信用风险度量
6.1 模型预测变量的选择方法
6.1.1 确定预测变量的选择范围
6.1.2 预测变量的进一步筛选
6.1.3 预测变量选择的信号噪音差方法
6.2 信用风险评估模型的构建方法
6.2.1 用线性判别分析法建立模型
6.2.2 用LOGISHC回归建立模型
6.2.3 用PROBIT过程建立模型
6.2.4 用修正的朴素贝叶斯分类法构建信用风险度量模型
6.3 消费信贷风险评估模型的构建
6.3.1 信用评分模型简9
6.3.2 信用评分卡模型中预测变量分组的基本原理与SAS实现
6.3.3 信用评分模型的构建方法与SAS实现
6.4 信用风险度量模型的评价
6.4.1 K-S统计量
6.4.2 AUC统计量
6.5 本章有关的SAS基础知识
6.5.1 TTEST过程
6.5.2 FREQ过程
6.5.3 DISCRIM过程
6.5.4 STEPDISC过程
6.5.5 LOGISTIC过程
6.5.6 PROBIT过程
6.5.7 GOTO语句和语句标号
复习思考题

第7章 SAS与银行市场风险度量
7.1 金融资产市场风险的特征
7.1.1 收益率序列的“波动集聚”现象
7.1.2 收益率序列的“厚尾”现象
7.2 VaR的不同估算方法
7.2.1 损益度量与VaR的关系
7.2.2 VaR估计的历史模拟法和参数法
7.2.3 涵盖事件风险的VaR模型
7.2.4 VaR的蒙特卡罗模拟法
7.3 VaR的事后检验方法
7.4 本章有关的SAS基础知识
7.4.1 APPEND语句
7.4.2 重复％D0语句
7.4.3 AUTOREG过程
7.4.4 MODEL过程
复习思考题

第8章 SAS与银行操作风险度量
8.1 操作风险度量的三种方法
8.1.1 操作风险度量的基本指标法
8.1.2 操作风险度量的标准法
8.1.3 操作风险度量的高级计量法
8.2 损失分布法的基本原理及SAS实现
8.2.1 损失分布法的基本原理
8.2.2 损失频率的概率分布拟合及SAS实现
8.2.3 操作风险损失强度的概率分布拟合及SAS实现
8.2.4 累计操作风险损失的概率分布的蒙特卡罗模拟和SAS实现
8.3 本章有关的SAS基础知识
8.3.1 SUMMARY过程
复习思考题

精彩书摘

　　《SAS与金融数据分析》：
　　（1）如何判断某个财务指标中是否含有可以评估企业信用风险的有价值信息，即如何选择构建借款企业信用风险评估模型的预测变量。
　　（2）对预测变量做出选择后，应该采用怎样的方法来构建信用风险评估模型。
　　同样的，当一个客户向银行提出消费贷款申请时，银行也会要求这个客户通过填写申请表的方式，向银行提供各种个人特征信息（如年龄、收入、文化程度、婚姻状况、工作年限、首期付款额、抵押物价值等），在利用这些个人特征信息对借款客户的信用风险进行评估时，银行同样需要解决两个问题：
　　（1）客户的哪些特征信息以及需要对这些信息进行怎样的编码，才能作为构建信用评分卡模型的预测变量。
　　（2）对预测变量做出选择后，应该采用怎样的方法来构建信用评分卡模型。
　　……

《量化投资策略与模型解析》 一、 核心内容概述 本书致力于深入剖析现代量化投资领域的关键理论、核心策略与实战模型，旨在为读者提供一个全面、系统且极具实践指导意义的量化投资知识体系。全书围绕“从数据到策略，再到实盘”的逻辑主线展开，涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择与构建、回测优化、风险管理以及交易执行等量化投资全流程。本书不侧重于单一的编程语言或统计软件的语法教学，而是将重点放在量化投资的底层逻辑、方法论以及策略思想的深度阐述，力求帮助读者构建扎实的量化投资理论基础和独立思考能力。 二、 理论基础与模型构建 1. 金融市场微观结构与行为金融学视角： 在量化投资的起点，深刻理解金融市场的运作机制至关重要。本书将从金融市场微观结构的角度，探讨订单簿的形成、流动性供应、交易成本的来源与影响，以及市场参与者的行为模式。这部分内容将帮助读者理解价格形成背后的动态力量，为识别市场无效性或套利机会奠定理论基础。同时，我们将引入行为金融学的基本概念，分析投资者情绪、认知偏差等非理性因素如何影响市场价格，并探讨如何将这些因素融入量化模型的设计之中，以期捕捉到传统理性模型可能忽略的交易信号。 2. 时间序列分析与统计建模： 时间序列分析是量化投资的基石。本书将系统介绍时间序列数据的特性，如平稳性、自相关性、异方差性等，并详细讲解多种经典的时间序列模型，包括但不限于： ARIMA族模型（AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA）： 深入解析其原理、参数估计方法以及在金融时间序列建模中的应用，例如预测股价波动、分析宏观经济指标等。 GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）： 重点阐述其在刻画金融资产收益率的波动率聚集现象上的优势，以及如何利用这些模型进行风险度量（如VaR）和期权定价。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍状态空间模型的灵活性，以及卡尔曼滤波在处理带有观测噪声和状态转移的金融时间序列数据中的作用，例如用于估计隐藏的宏观经济状态变量或资产的真实价格。 协整分析与多元时间序列模型（VAR, VECM）： 探讨资产之间的长期均衡关系，讲解如何识别和利用资产间的协整关系进行配对交易或统计套利。 3. 机器学习在量化投资中的应用： 随着大数据和计算能力的提升，机器学习已成为量化投资不可或缺的工具。本书将重点介绍以下几种主流机器学习模型及其在金融领域的具体应用： 监督学习模型： 线性回归与逻辑回归： 作为基础模型，用于理解变量间的线性关系和概率预测。 支持向量机（SVM）： 探讨其在分类和回归任务中的强大能力，尤其是在处理高维特征时。 决策树与集成模型（随机森林，梯度提升树如XGBoost, LightGBM）： 详细讲解这些模型如何处理非线性关系、特征交互，以及其在预测股票涨跌、识别交易信号方面的应用。 神经网络与深度学习（CNN, RNN, LSTM, Transformer）： 介绍深度学习模型如何从原始数据中自动提取复杂特征，例如利用CNN分析K线图模式，利用LSTM处理序列数据进行价格预测，以及Transformer在理解文本情绪数据中的潜力。 无监督学习模型： 聚类分析（K-Means, DBSCAN）： 用于资产分组、市场状态识别等。 降维技术（PCA, t-SNE）： 用于处理高维特征、降低模型复杂度、可视化数据。 强化学习： 探讨如何将强化学习框架应用于交易代理的设计，使其能够通过与市场环境的交互来学习最优的交易策略。 4. 因子模型与资产定价： 本书将深入解析因子模型的理论基础和实证应用。 经典因子模型（CAPM, Fama-French三因子模型, 五因子模型）： 详细阐述每个因子的经济含义、构建方法以及在解释资产收益率方面的有效性。 多因子模型的构建与优化： 介绍如何通过数据挖掘和统计方法构建新的因子，以及如何优化多因子模型的因子组合以提高解释能力和预测能力。 行业因子、风格因子、情绪因子等： 探讨不同类型因子的构建方法和应用场景。 因子有效性检验与动态变化： 分析因子在不同市场环境下的有效性，以及如何处理因子失效的问题。 三、 量化交易策略设计与实战 1. 策略类型详解： 本书将系统介绍各类经典的量化交易策略，并深入分析其背后的逻辑、适用场景以及构建方法： 趋势跟踪策略： 如移动平均线交叉、MACD、ADX等指标的应用；如何结合趋势强度指标过滤信号。 均值回归策略： 如配对交易（协整、统计套利）、均值回归指标的应用；如何识别“超调”和“反弹”。 统计套利策略： 包含但不限于ETF套利、期现套利、跨市场套利等，强调其风险控制和执行效率。 事件驱动策略： 如根据财报发布、政策变动、并购重组等事件进行交易，强调事件影响的预测和时间点的把握。 高频交易策略（HFT）： 介绍微观结构交易、延迟套利、做市商策略等，强调速度、低延迟和风险管理。 机器学习驱动策略： 探讨如何利用机器学习模型直接生成交易信号，或作为传统策略的辅助工具。 2. 数据处理与特征工程： 在量化投资中，数据的质量和预处理的有效性直接决定了策略的成败。本书将详细讲解： 数据获取与清洗： 介绍不同类型金融数据的来源（价格、成交量、宏观经济数据、新闻文本、社交媒体情绪等），以及如何处理缺失值、异常值、错误数据。 特征工程： 讲解如何从原始数据中提取有意义的特征，包括： 技术指标： RSI, KDJ, Bollinger Bands, Momentum等指标的构建与应用。 价格形态与模式识别： 识别K线图上的经典形态（如头肩顶、双底等）。 统计特征： 收益率、波动率、偏度、峰度、滚动统计量等。 因子暴露： 计算资产在不同因子上的暴露度。 文本与情绪特征： 利用自然语言处理（NLP）技术从新闻、报告、社交媒体中提取情绪指标、主题词等。 序列特征： 构建滞后项、滚动均值、滚动方差等。 特征选择与降维： 介绍过滤法、包裹法、嵌入法等特征选择技术，以及PCA、LDA等降维方法，以提高模型效率和泛化能力。 3. 模型回测与优化： 一个有效的量化策略必须经过严格的回测和优化。本书将重点讲解： 回测框架与要素： 介绍构建回测系统需要考虑的各个方面，如数据管理、信号生成、订单模拟、交易成本、滑点模拟等。 回测指标详解： 详细解析各类评估回测结果的指标，包括： 收益类指标： 年化收益率、累计收益率、夏普比率、索提诺比率、Calmar比率等。 风险类指标： 最大回撤（MDD）、波动率、Beta、Alpha等。 交易类指标： 胜率、盈亏比、平均持仓时间、交易频率等。 过拟合的识别与规避： 深入分析过拟合产生的原因，并介绍交叉验证、样本外测试、稳健性检验等方法来规避过拟合。 参数优化： 探讨网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等参数优化技术，以及如何在优化过程中平衡模型性能与稳健性。 策略的稳健性检验： 如蒙特卡洛模拟、历史数据分割测试、不同市场周期下的表现评估等。 4. 风险管理与头寸确定： 风险管理是量化投资的生命线。本书将强调风险控制在策略设计与执行中的核心地位： 风险度量： VaR (Value at Risk), CVaR (Conditional Value at Risk), 波动率度量。 头寸规模确定： Kelly准则、固定分数模型、固定风险单位模型等，以及如何根据市场波动率和模型置信度动态调整仓位。 止损与止盈策略： 各种类型的止损（百分比止损、技术位止损、时间止损）和止盈策略。 仓位管理与组合风险： 如何通过分散化、相关性分析来管理投资组合的整体风险。 黑天鹅事件应对： 探讨在极端市场条件下，量化策略可能面临的风险以及应对预案。 5. 交易执行与实盘部署： 将策略从理论走向实盘，需要精细化的执行与持续的监控。 交易接口与委托类型： 介绍市价单、限价单、止损单等不同委托类型的特点与适用场景，以及与交易所交易接口的对接。 滑点管理与交易成本控制： 分析影响滑点的因素，并探讨降低交易成本的策略。 实盘监控与异常处理： 建立有效的实盘监控体系，及时发现和处理策略运行中出现的异常情况。 策略再优化与迭代： 强调量化策略不是一成不变的，需要根据市场变化和数据反馈进行持续的优化和迭代。 四、 目标读者与价值 本书适合以下读者群体： 金融从业人员： 包括基金经理、交易员、分析师、量化研究员等，希望系统提升量化投资理论和实战技能。 对量化投资感兴趣的在校学生： 金融、数学、统计、计算机等专业的学生，为进入量化投资领域打下坚实基础。 有一定编程和统计基础的个人投资者： 希望通过系统学习，掌握量化投资方法，提升投资决策的科学性和纪律性。 本书的价值在于： 理论与实战的深度融合： 不仅讲解理论模型，更注重将其应用于实际交易策略的设计与执行。 方法论的系统构建： 提供一个清晰的学习路径和思考框架，帮助读者掌握量化投资的核心方法论。 独立思考能力的培养： 引导读者深入理解策略背后的逻辑，而非简单套用公式，培养独立分析和解决问题的能力。 前沿技术的介绍： 涵盖机器学习、深度学习等前沿技术在量化投资中的应用，帮助读者掌握最新发展趋势。 风险意识的强化： 将风险管理贯穿全书，强调其在量化投资中的核心地位。 通过阅读本书，读者将能够建立起一套完整的量化投资知识体系，掌握设计、开发、回测、优化和部署量化交易策略的关键技能，并能够以更科学、更理性的方式进行金融市场投资。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的金融数据分析书籍，应该能够将抽象的理论与具体的实践无缝连接。《SAS与金融数据分析》这本书名，就传递了这样的信息，让我对其充满了期待。我希望这本书能够深入浅出地讲解SAS在金融数据分析中的应用，让读者在理解SAS强大的统计功能的同时，也能清晰地掌握其在金融领域的具体实现。例如，我希望书中能够详细阐述SAS在处理金融时间序列数据时的各种技术，如ARIMA模型、ARCH/GARCH模型等，并提供相应的SAS代码实现，让我能够亲手验证其有效性。我也期待书中能够介绍SAS在构建金融风险管理模型方面的应用，例如如何利用SAS进行信用评分卡的设计，如何进行市场风险度量（如VaR），以及如何进行流动性风险的管理。对于我而言，这本书的实用性是衡量其价值的重要标准。我希望书中能够提供丰富的、具有实际操作意义的金融案例，并且能够对SAS代码的每一个步骤都进行详细的解释，让我能够理解其背后的逻辑，并能够将学到的知识迁移到其他金融分析场景中。我更希望这本书能够引领我探索SAS在金融科技领域的最新应用，例如如何利用SAS结合大数据和人工智能技术，进行股票价格预测、欺诈检测、客户行为分析等。这本书能否成为我学习SAS与金融数据分析的“最佳伴侣”，将取决于它能否提供足够专业、全面且具有启发性的内容，帮助我真正地掌握SAS在金融数据分析中的核心技能，并将其转化为解决实际金融问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在金融行业摸爬滚打的从业者，我深知数据分析在金融决策中的重要性，也见证了SAS在各个领域，尤其是金融统计分析方面不可撼动的地位。然而，时至今日，仍有许多人对SAS的金融应用知之甚少，或者仅仅停留在理论层面。《SAS与金融数据分析》这本书的出现，恰好填补了这一市场空白。我关注这本书，并非仅仅因为它是一本介绍SAS的书，更因为它将SAS的强大功能聚焦于“金融数据分析”这一具体且极具价值的应用领域。我迫切地想知道，这本书是否能够清晰地阐述SAS在进行数据预处理、特征工程、模型构建、结果评估等一系列金融数据分析流程中的具体应用。例如，在处理高频交易数据时，SAS能否提供高效的工具来清洗、转换和汇总海量数据？在进行信用风险评估时，SAS是否能够帮助我们构建更加精准的违约预测模型，并进行敏感性分析？在进行市场情绪分析时，SAS又能否与自然语言处理技术相结合，从海量的文本数据中提取有用的信息？我非常期待书中能够提供丰富的、具有实际操作意义的案例，这些案例最好能够涵盖信贷、股票、债券、衍生品等多个金融子领域，并且能够深入地展示SAS的强大功能如何在这些领域发挥作用。我希望这本书不仅仅是软件操作手册，更是一本能够提升我金融数据分析能力的“实战宝典”。它应该能够教会我如何利用SAS的统计模型、计量经济学方法以及机器学习算法，来解决金融领域中遇到的复杂问题，并从中发现新的商业机会。我更希望这本书能够突破传统分析方法的局限，引领我探索SAS在当前新兴的金融科技领域，如区块链、大数据、人工智能等方面的应用潜力。这本书的理论深度和实践指导性，将是我决定是否将其列为案头常备读物的关键。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的老兵，我始终保持着对新技术和新方法的学习热情。《SAS与金融数据分析》这本书的出现，对于我而言，无疑是一次与时俱进的宝贵机会。SAS在金融分析领域有着深厚的根基，而随着金融市场的不断发展和数据量的爆炸式增长，如何更高效、更精准地利用SAS进行数据分析，已经成为行业内的重要课题。我非常期待这本书能够系统地梳理SAS在金融数据分析中的最新应用和最佳实践。例如，它是否会详细介绍SAS在进行宏观经济数据分析时的策略，如如何利用SAS构建经济预测模型，以及如何分析通货膨胀、利率等关键经济指标对金融市场的影响？它是否会深入探讨SAS在资产配置和投资组合优化方面的应用，比如如何利用SAS进行因子投资策略的回测和实证分析？我特别关注书中是否会引入SAS在处理大数据和人工智能在金融领域的应用，如如何利用SAS进行自然语言处理，分析财经新闻和社交媒体情绪对市场的影响，或者如何利用SAS构建机器学习模型进行股票市场预测。我希望这本书能够提供具有深度和广度的内容，不仅停留在基础操作层面，更能触及SAS在构建复杂金融模型、进行风险管理以及提升交易效率等方面的实际应用。我期待这本书能够成为一本能够帮助我“温故而知新”，并引领我走向金融数据分析前沿的“指路明灯”。这本书的价值，将取决于它能否提供真正具有启发性、实用性且面向未来的内容，帮助我不断提升自己在金融数据分析领域的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我来说，犹如在茫茫的金融数据分析知识海洋中，发现了一座指引方向的灯塔。《SAS与金融数据分析》这个书名，精准地击中了我在金融行业工作多年来，一直想要提升的技能痛点。我深知，在当今大数据时代，金融机构的核心竞争力越来越依赖于对海量金融数据的深度挖掘和有效利用。而SAS作为金融领域最权威、最常用的数据分析工具之一，其掌握程度直接关系到从业者的职业发展。然而，现实情况是，许多金融从业者，包括我在内，虽然对金融理论和业务流程了如指掌，但在如何高效、精准地利用SAS进行金融数据分析方面，仍存在着不小的鸿沟。我期待这本书能够详细阐述SAS在处理不同类型金融数据时的最佳实践，例如，如何利用SAS对宏观经济数据进行时间序列分析，预测经济走势；如何利用SAS对上市公司的财务报表进行深入分析，评估其内在价值；如何利用SAS对客户的交易行为进行聚类和画像，制定个性化的营销策略。我更希望书中能够深入讲解SAS在构建各类金融模型方面的应用，比如，如何利用SAS进行期权定价模型（如Black-Scholes模型）的实现与分析，如何利用SAS进行信贷评分卡的开发与优化，以及如何利用SAS进行高频交易策略的回测与优化。我非常看重这本书的案例分析，希望它能够提供真实、贴近市场实际的金融案例，并通过SAS程序一步步地展示解决方案的构建过程。我希望这本书能够提供一些进阶的SAS分析技术，例如SAS的宏语言、SAS/STAT、SAS/ETS等模块在金融领域的深度应用，甚至触及SAS在机器学习、人工智能在金融领域的最新探索。这本书能否成为我提升金融数据分析能力的“秘密武器”，将取决于它能否提供足够详细、易于理解且实用的指导，帮助我克服在SAS应用上的瓶颈，真正地将SAS转化为驱动金融决策的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

在金融数据的海洋中遨游，我一直渴望找到一艘能够稳定航行，且装备精良的船。而《SAS与金融数据分析》这本书，在我看来，极有可能成为我理想中的那艘船。《SAS与金融数据分析》这一书名，直接点明了它的核心价值——将SAS强大的数据处理和分析能力，与金融领域的实际应用深度融合。对于我这样一名长期在金融机构从事分析工作的专业人士而言，SAS并非一个陌生的名字，但如何将其功能发挥到极致，尤其是在复杂多变的金融数据分析场景中，却是我一直探索的课题。我非常期待这本书能够深入讲解SAS在处理金融数据时，所具备的独特优势。例如，SAS在数据清洗、转换和整合方面的强大能力，对于处理金融市场中杂乱无章、格式各异的数据至关重要。我希望能详细了解SAS如何有效地进行时间序列数据的平稳性检验、季节性分解和趋势分析，为后续的模型构建奠定基础。更重要的是，我希望这本书能够提供SAS在构建各类金融模型方面的详尽指导，涵盖资产定价、风险管理、投资组合优化、信用评分以及市场预测等多个关键领域。我尤其关注书中是否会提供SAS在进行蒙特卡洛模拟，以及应用计量经济学方法（如VAR模型、GARCH模型）进行金融分析的实操案例。我期待书中能够提供清晰、可执行的SAS代码，并对代码背后的统计学和金融学原理进行深入浅出的解释，让我能够真正理解“为什么”以及“如何做”。这本书能否成为我提升金融数据分析能力，应对日益复杂的金融市场挑战的“利器”，将取决于它能否提供足够专业、全面且具有前瞻性的内容，帮助我将SAS的潜能转化为实实在在的分析成果。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在努力转型为金融数据分析师的在校研究生，SAS对我而言，既是学术研究的利器，也是未来职业发展的基石。坦白说，在接触到《SAS与金融数据分析》这本书之前，我对SAS的理解大多停留在课堂上老师讲授的基础概念和一些简单的程序编写。我清楚SAS在金融界有着举足轻重的地位，但如何将它真正地运用到复杂的金融数据分析场景中，我始终感到有些力不从心。《SAS与金融数据分析》这本书名，直接点出了我最迫切的需求——将SAS的强大功能与金融数据的实际分析需求相结合。我特别希望这本书能够详细讲解SAS在处理金融数据特有的挑战时，如数据量庞大、数据维度高、数据噪声多、数据格式多样等问题时，所提供的解决方案。例如，书中是否会介绍SAS在进行时间序列分析时，如何有效地处理季节性、趋势性和非平稳性？在构建资产定价模型时，SAS又能否帮助我们进行大量的蒙特卡洛模拟，以评估模型的稳健性？我渴望从这本书中学习到如何利用SAS进行因子挖掘，识别驱动股票收益的关键因素，并构建有效的投资组合。我也希望书中能有关于SAS在进行市场风险度量（如VaR, ES）以及信用风险度量（如PD, LGD, EAD）方面的详细讲解和实际代码演示。更重要的是，我希望这本书能够提供一些前沿的金融数据分析方法，例如如何利用SAS进行机器学习在金融风控、欺诈检测、客户画像等方面的应用。我需要的是一本能够让我真正动手实践，并且能够理解其背后原理的书籍。如果书中能够提供清晰的SAS代码示例，并且对代码的每一个步骤都进行详尽的解释，那么这本书无疑将成为我学习SAS与金融数据分析的宝贵财富，帮助我顺利地完成从理论学习到实际应用的关键一步，为我未来的职业生涯奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融数据分析充满热情，并且正在努力学习相关技能的初学者。在接触到《SAS与金融数据分析》这本书之前，我一直对如何系统地学习SAS在金融领域的应用感到迷茫。《SAS与金融数据分析》这个书名，准确地击中了我的学习痛点，让我看到了学习SAS在金融分析方面的希望。《SAS与金融数据分析》这本书，我最期待的是它能够为我提供一个清晰的学习路径，从SAS的基础操作和语法，逐步过渡到在金融数据分析中的高级应用。我希望书中能够详细讲解SAS如何处理股票、债券、期货、期权等各类金融产品的价格数据，如何进行数据清洗、转换和标准化。我也非常期待书中能够介绍SAS在构建各种金融模型方面的应用，比如如何利用SAS进行技术指标的计算和分析，如何利用SAS进行回归分析来研究影响股价的因素，以及如何利用SAS进行时间序列分析来预测市场趋势。对于初学者而言，清晰易懂的代码示例和详细的步骤解释至关重要。我希望书中能够提供大量的SAS代码示例，并且对每一个代码块的作用和逻辑都进行详细的说明，让我能够跟着书中的指引一步步地进行实践。此外，我希望这本书能够涵盖一些金融数据分析中的实际案例，例如如何利用SAS对一个投资组合进行风险评估，或者如何利用SAS来分析某个上市公司的财务状况。这本书的出现，对我来说，无疑是一份宝贵的学习资源，我希望它能够帮助我建立起扎实的SAS金融数据分析基础，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我这样渴望在金融领域深耕，又对统计分析工具稍显陌生的读者，打开了一扇新的大门。我一直认为，在快速变化的金融市场中，数据的力量不容忽视，而SAS作为一款强大的统计分析软件，其在金融数据分析领域的应用潜力更是巨大。然而，市面上关于SAS的入门书籍大多侧重于软件本身的功能介绍，或是通用的统计学原理讲解，很少有能够将SAS的强大能力与金融实际应用紧密结合的书籍。因此，当我看到《SAS与金融数据分析》这本书名时，心中便燃起了莫大的希望。这本书承诺将SAS的统计分析方法论与金融数据的特性相结合，这正是我梦寐以求的。我期望它能带领我一步步理解如何用SAS来处理股票价格、交易量、宏观经济指标等一系列金融数据，并从中挖掘出有价值的洞察。例如，在风险管理方面，我希望能学习到如何利用SAS构建VaR模型，评估投资组合的风险敞口；在投资策略方面，我希望能够了解如何利用SAS进行因子分析，寻找具有投资价值的因子，并构建量化交易策略；在市场预测方面，我希望能学习到如何利用SAS对市场趋势进行建模和预测，从而做出更明智的投资决策。这本书的内容深度和广度，能否真正地将SAS的功能转化为金融领域的实操技能，是我最期待解答的疑问。我相信，一个好的金融数据分析师，不仅需要深厚的金融理论基础，更需要熟练掌握数据分析工具，而SAS无疑是其中的佼佼者。这本书如果能够在这方面提供详实的指导，将是我在这个领域取得突破的关键。我尤其关注书中对于SAS具体代码实现的讲解，是否能够清晰易懂，哪怕是初学者也能循序渐进地掌握。同时，对于金融案例的选取，是否能够贴近实际，能够反映当前金融市场的热点和挑战，也将是衡量这本书价值的重要标准。总而言之，我怀揣着极大的期待，希望《SAS与金融数据分析》能够成为我探索金融数据分析世界的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注金融科技发展的观察者，我对于能够将前沿技术与传统金融领域深度融合的实践性书籍尤为感兴趣。《SAS与金融数据分析》这本书的出现，恰好满足了我这一需求。SAS在金融领域拥有悠久的历史和广泛的应用基础，而金融数据分析更是当前金融业的核心竞争力所在。我非常期待这本书能够详细介绍SAS在处理和分析各种金融数据类型时的优势和独到之处。例如，它是否能够深入讲解SAS如何有效地处理高维度的金融时间序列数据，例如股票价格、汇率、利率等，并从中提取有意义的模式？它是否会提供SAS在构建风险管理模型中的具体应用，比如如何利用SAS来计算风险价值（VaR）和预期损失（ES），以及如何进行压力测试和情景分析？我尤其关注书中是否会介绍SAS在机器学习和人工智能在金融领域的应用，例如如何利用SAS构建股票价格预测模型，如何利用SAS进行欺诈检测，或者如何利用SAS进行客户信用风险评估。我希望这本书能够提供丰富的、具有实际操作意义的SAS代码示例，并对代码的逻辑和实现思路进行清晰的解释，让我能够亲手实践，并在实践中加深理解。这本书能否成为我深入理解SAS在金融数据分析领域应用的“敲门砖”，将取决于它能否提供足够专业、全面且具有前瞻性的内容。我期待这本书不仅能够让我掌握SAS的基本操作，更能够让我理解SAS背后强大的统计学和计量经济学原理，并将这些原理应用到解决复杂的金融问题中。我希望通过阅读这本书，能够提升我分析金融市场、评估投资风险、优化投资组合的能力，从而在金融科技浪潮中占据一席之地。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在瞬息万变的金融市场中，数据分析是理解市场、把握机会的关键。《SAS与金融数据分析》这本书的出现，正是我一直在寻找的那本能够帮助我深化这一理解的“宝藏”。SAS作为一款在金融领域拥有广泛应用的统计分析软件，其强大的功能和灵活的应用性，让我对其在金融数据分析方面的潜力充满好奇。我期待这本书能够详细地介绍SAS在处理各类金融数据时的技巧和方法，例如如何有效地清洗、转换和整合海量的股票、债券、期货等交易数据，如何利用SAS进行数据可视化，以更直观地理解数据的分布和特征。更重要的是，我希望书中能够深入地讲解SAS在构建各类金融模型方面的应用，比如如何利用SAS进行因子分析，识别驱动市场波动的关键因素；如何利用SAS构建风险度量模型，准确评估投资组合的风险敞口；以及如何利用SAS进行市场趋势预测，为投资决策提供科学依据。我非常看重书中是否能够提供真实、贴近市场实际的金融案例，并通过SAS程序一步步地展示解决方案的构建过程。我希望这本书能够帮助我将SAS的强大功能转化为实实在在的分析能力，从而能够更准确地理解金融市场，做出更明智的投资决策。这本书的出现，对我而言，无疑是打开了一扇新的学习之门，我期待它能够成为我提升金融数据分析技能，在金融领域取得更大成就的“得力助手”。