金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋军，张宗新 著

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• 金融计量学
• SAS
• 金融实证
• 计量经济学
• 金融工程
• 投资分析
• 风险管理
• 时间序列分析
• 回归分析
• 金融建模

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301152102

版次：1

商品编码：10077798

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-08-01

用纸：胶版纸

页数：333

字数：504000

正文语种：中文

内容简介

　　《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》介绍了古典线性模型及其扩展、一元和多元时间序列模型以及GARCH模型、面板数据模型、事件研究法与组合价差法、利率期限结构和期权定价等金融计量的主要理论方法及其软件实现。
　　《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》目的
　　——《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》将金融学、计量经济学和统计学的知识有机结合在一起，试图帮助金融专业学生以及研究人员快速有效地将理论、方法和数据结合起来，尽快进入金融研究的领域。
　　《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》宗旨
　　——提供运用金融计量学来进行金融实证研究的方法，帮助研究者较快地使用已有的数学工具和计算机工具来验证自己的思想与观点。
　　《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》特色
　　——每个部分附有相应案例。
　　——SAS程序及数据与正文配套。
　　——教师用ppt。请教师填写书后“教师反馈及课件申请表”来函索取，我们将免费提供。

作者简介

　　宋军，复旦大学经济学院国际金融系副教授，上海金融工程学会理事。2002年上海交通大学管理学院博士毕业后在深圳证券交易所和中国社会科学院金融研究所从事应用经济学博士后研究工作，2004年到复旦大学任教。主要研究方向为：行为金融、资产定价和金融工程。承担国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金等多个项目，在《金融研究》、《经济研究》、《管理科学学报》、《经济学（季刊）》等期刊发表论文数十篇，出版专著一本。
　　张宗新，2002年吉林大学博士毕业，同年进入复旦大学金融研究院从事博士后研究，主要从事证券市场研究。2004年，博士后出站后任教于复旦大学，主要从事证券投资理论与实证的教学和研究。2001年以来，在《经济研究》、《金融研究》、《管理世界》、《经济学（季刊）》等期刊发表论文60余篇。主持国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社科基金各1项。

内页插图

目录

第1章 导论
§1．1 概述
§1．2 金融计量研究的步骤

第2章 数学基础和SAS软件基础
§2．1 统计学与概率论基础知识
§2．2 SAs软件基础
§2．3 SAS宏功能基础

第3章 古典线性回归模型
§3．1 一元线性回归模型
§3．2 资本资产定价模型的检验
§3．3 多元线性回归模型
§3．4 三因素模型和四因素模型
§3．5 reg过程介绍

第4章 古典线性回归模型的拓展
§4．1 违反古典线性回归模型的假定
§4．2 离散自变量模型及其应用
§4．3 离散因变量模型——Logit方程、Probit方程
§4．4 单变量(多变量)方差分析(M)ANOVA

第5章 一元时间序列分析
§5．1 时间序列的基本概念
§5．2 自回归移动平均模型
§5．3 平稳性与单位根检验
§5．4 单整自回归移动平均模型
§5．5 SAS时间序列数据处理简介

第6章 多元时间序列分析
§6．1 协整
§6．2 误差修正模型
§6．3 向量自回归模型
§6．4 格兰杰引导关系检验

第7章 GARCH模型
§7．1 广义自回归条件异方差模型及应用
§7．2 GARCH模型的拓展
§7．3 autoreg过程简介

第8章 面板数据分析模型
§8．1 基本概念
§8．2 混合方法、固定效应和随机效应
§8．3 案例
§8．4 tscsreg过程简介

第9章 事件研究法和组合价差法
§9．1 事件研究法
§9．2 组合价差法

第10章 利率期限结构：模型与估计
§10．1 债券收益率曲线与期限结构
§10．2 传统利率期限结构理论与实证
§10．3 收益率曲线的静态模型
§10．4 收益率曲线的动态模型

第11章 期权定价模型及其应用
§11．1 二叉树期权定价模型及其应用
§11．2 Black—Scholes期权定价模型及应用
§11．3 蒙特卡罗模拟方法在期权定价中的应用
§11．4 SAS／IML的基本操作
附录
附录1例文“国际投资者对中国股票资产的价值偏好”
附录2最小二乘法的性质推导
附录3Johansen协整检验与VAR、VECM
附录4中图分类法中的金融研究分类

精彩书摘

　　第二部分主要介绍针对横截面数据、时间序列数据和面板数据的三大类模型。其中第3章为古典线性回归模型，第4章为古典线性回归模型的扩展，主要应用于横截面数据。第5章和第6章介绍时间序列建模方法：第5章为一元时间序列分析，第6章为多元时间序列分析，GARCH模型对时变的波动率建模也属于时间序列分析内容，在第7章介绍，第8章介绍面板数据分析模型。
　　第三部分介绍在金融计量中三个独特的研究领域：事件研究法和组合价差法、期权定价模型、利率期限结构。
　　§1．2金融计量研究的步骤
　　一般来说，金融计量研究需要经过如下几个步骤：选题和了解研究背景；金融计量建模；收集和整理数据；计算的研究计划；计算和结果分析；撰写论文；审稿后的修改。①下面将结合宋军等（2008）的论文（以下简称“例文”，全文见本书附录）②，讲解金融计量研究的步骤。
　　一、选题和了解研究背景
　　（一）阅读文献
　　金融计量研究的第一个步骤就是选择要研究的题目。这是一个非常重要的步骤。可以毫不夸张地说，提出或者选择一个好的研究问题相当于研究成功了一半。
　　在选题前，应收集和阅读大量相关文献。参考文献是研究的基础，只有在阅读大量文献的基础上，才能了解目前最前沿的研究已经到了什么程度。在文献阅读过程中，应进行深入的思考，找出他人研究的不足之处，结合对金融实践的理解，拟定自己的研究问题。
　　在阅读文献的时候，应注意文献研究的发展思路，即“文献流”的发展。应关注最早的研究是什么，然后是如何一步一步地发展的，文献和文献之间的关系是什么，后面的文献是如何在前期的文献的基础上进行扩展和补充的。然后从中找到可能的创新点。
　　在阅读论文时，最好对论文进行分类，即和你所关心的论文相关的研究是在哪些方面展开的，然后进行阅读，每阅读完一篇论文，应该进行必要的摘要，记录其主要思想、研究内容和主要结论。刚开始的文献阅读应该采用泛读的方式，即只是大范围阅读相关领域的论文。不要对每一篇论文都仔细推敲，否则就很容易陷入局部的问题而看不到全局，导致视野不够开阔。在泛读完成后，综合自身的研究，确定那些需要细读的论文。一般而言，在每个研究领域都有几篇“里程碑”性质的论文，这种论文一定要精读，领会作者的思想。

前言/序言

　　随着计量经济学的方法在金融实证研究得到更加广泛的应用，金融计量学在金融研究中的地位越来越重要。从国内期刊发表的金融论文和我国学者在国外发表金融研究的论文情况看，涉及金融计量学的研究占据了相当大的比例。而在金融计量学研究领域，SAS软件以其非凡的功能而得到广泛应用。但目前国内并没有专门介绍基于SAS的金融计量方法及其应用的书籍。为了弥补这个空白，笔者在总结多年研究心得的基础上，撰写了本书。
　　开始进入金融计量领域的新人在试图运用金融计量学的知识来进行实证研究时都感到比较困惑，不知如何开始着手进行研究。虽然有专门的金融学课程、计量经济学课程和统计学课程，但是金融学课程的重点在介绍金融理论模型和前人的实证结果，计量经济学重点介绍计量方法，统计学课程专门讲述统计方法，而真正要运用金融计量学的知识来进行实证研究，却需要将这三者有机地结合起来，即把计量方法和统计方法运用到实际金融数据上，来验证某个金融理论或描述和解释某个金融现象。已有的书籍和课程不能将这三者有机地联系起来，使得方法、理论和数据间存在不小的差距。根据笔者的经验判断，研究人员（包括各个金融机构的研究人员、高校的研究人员、金融学的硕士研究生和博士生）自己从开始入门到可以独立运用金融计量学来进行金融实证研究至少需要1—2年的时间。而个人在掌握了这样的方法之后，又无人能很好地将研究中的体会和经验总结出来，后人在学习的时候又要重新开始。
　　本书的目的是为了帮助那些希望运用金融计量学知识进行研究的研究人员、研究生和高年级的本科生快速有效地将理论、方法和数据结合起来，能够尽快进入金融研究的领域。这样，可以节约研究成本，缩短进入研究领域的时间，提高研究效率。本书的基本宗旨是提供运用金融计量学来进行金融实证研究的方法，帮助那些有自己的思想和观点的研究者能较快地使用已有的数学工具和计算机工具来验证自己的观点。总的来看，这些方法已经比较成熟，而真正稀缺的是新的思想和观点。

《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的金融计量学学习体验，特别关注如何运用SAS这一强大的统计软件进行实际的金融数据分析。本书不仅仅是理论知识的堆砌，更强调理论与实践的结合，帮助读者掌握将复杂的金融理论转化为可操作的实证研究的能力。 本书内容涵盖： 第一部分：金融计量学基础理论 金融计量学的定义与发展： 介绍金融计量学作为一门独立学科的地位，回顾其发展历程，并阐述其在理解和预测金融市场方面的关键作用。 经典线性回归模型在金融中的应用： 详细讲解普通最小二乘法（OLS）的原理，并展示其在资产定价、市场效率检验等基础金融问题中的应用。我们将深入探讨模型的假设条件、参数估计、假设检验以及模型诊断，确保读者对经典模型有扎实的掌握。 时间序列分析基础： 介绍平稳性、自相关、偏自相关等核心概念，以及AR、MA、ARMA、ARIMA等经典时间序列模型的原理和建模方法。重点阐述这些模型如何捕捉金融数据中的时间依赖性。 数据在金融中的特性： 讨论金融时间序列数据的常见特征，如异方差性（Volatility）、非正态性（Fat Tails）、单位根（Unit Roots）、结构性断点（Structural Breaks）等。这些特征的识别和处理是进行有效金融实证研究的关键。 第二部分：SAS在金融计量学中的实践应用 SAS基础入门： 本章将带领读者快速熟悉SAS的基本语法、数据步（DATA Step）、过程步（PROC Step）以及常用SAS语句。即使是SAS初学者，也能快速上手，为后续的实证分析打下基础。 SAS数据预处理与可视化： 详细介绍如何使用SAS进行金融数据的导入、清洗、转换、合并以及缺失值处理。同时，将讲解SAS的绘图功能，如绘制时间序列图、散点图、直方图等，帮助读者直观地理解数据特征。 SAS实现经典计量模型： 运用SAS的PROC REG等过程步，演示如何实现和解释OLS回归模型。我们将结合具体的金融案例，展示如何进行假设检验、解读回归系数、评估模型拟合优度，并进行预测。 SAS实现时间序列分析： 重点讲解PROC ARIMA等过程步，演示如何识别时间序列的平稳性，如何进行模型定阶（AIC、BIC准则），以及如何估计和检验ARIMA模型。我们将通过案例说明ARIMA模型在宏观经济指标预测、股票价格趋势分析中的应用。 SAS处理异方差模型： 介绍ARCH、GARCH族模型，并展示如何使用SAS的PROC AUTOREG（配合一些手工调整）或专门的GARCH程序（如有）来实现这些模型的估计和诊断。我们将深入分析金融市场波动性的成因及其建模方法。 第三部分：高级金融计量模型与SAS实现 面板数据模型在金融中的应用： 介绍面板数据的概念，以及固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects）的原理。展示如何使用SAS的PROC PANEL等过程步来处理面板数据，例如进行跨国公司财务绩效分析、公司治理效应研究等。 联立方程模型与工具变量法： 讨论联立方程的识别与估计问题，讲解工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的原理。展示SAS如何支持IV估计，以及其在需求/供给模型、因果效应识别等金融问题中的应用。 非参数与半参数方法： 简要介绍局部多项式回归（LOESS）、核密度估计等非参数方法，以及它们在探索金融数据非线性关系方面的优势。同时，介绍半参数模型的概念。 变量选择与模型诊断进阶： 探讨在构建复杂金融模型时，如何进行变量选择（如逐步回归、LASSO等）以避免过拟合。进一步深入模型诊断，如残差分析、多重共线性诊断、异方差检验、序列相关检验等，以及如何使用SAS进行这些诊断。 SAS在非常规模型中的应用（选讲）： 根据实际需要，可能涉及SAS在其他高级模型中的应用，例如： 离散选择模型（Logit/Probit）： 用于分析违约概率、投资决策等二元或多元选择问题。 生存分析： 应用于破产预测、贷款违约期限分析等。 因子分析与主成分分析： 用于降维、构建因子模型。 第四部分：金融实证研究案例分析 本部分将精选一系列具有代表性的金融实证研究案例，贯穿全书的理论与SAS实践。每个案例都将遵循严谨的学术研究流程： 研究问题的提出与文献回顾： 明确研究目标，梳理相关理论和已有研究。 数据收集与处理： 详细说明案例所需数据的来源、收集方法以及在SAS中的预处理步骤。 模型选择与构建： 根据研究问题和数据特征，选择并构建恰当的计量经济模型。 SAS程序编写与运行： 提供完整的SAS代码，并解释关键代码的含义。 结果解读与分析： 深入分析SAS输出的实证结果，解释回归系数的经济意义，进行假设检验，并评估模型的稳健性。 结论与研究局限： 总结研究发现，并探讨研究的潜在局限性以及未来研究方向。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每一个理论概念的讲解都伴随着SAS的实现过程，强调知识的应用性。 SAS操作细致入微： 提供清晰、可执行的SAS代码示例，帮助读者掌握SAS的实际操作技巧。 案例丰富且贴近现实： 选取具有代表性的金融实证案例，覆盖资产定价、风险管理、市场预测等多个领域。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，由浅入深，适合不同层次的读者。 培养批判性思维： 鼓励读者在理解模型原理的基础上，批判性地评估模型结果，培养独立研究能力。 本书的目标读者： 金融学、经济学、统计学等相关专业的本科生、研究生。 从事金融分析、投资研究、风险管理等工作的专业人士。 对金融计量学和SAS数据分析感兴趣的研究人员和实践者。 通过学习本书，读者将能够熟练运用SAS进行各类金融数据的实证分析，独立开展具有学术价值和实践意义的金融计量研究。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融领域的学术研究者，严谨的实证分析是检验理论、推动学科发展的重要手段。我一直关注能够将前沿金融计量理论与强大的SAS工具相结合的书籍。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这个标题正是我所期待的。我希望书中能够深入探讨最新的金融计量模型，例如，在处理高频数据、大数据以及非线性模型方面的进展，并提供在SAS环境中实现这些模型的具体方法。我尤其关注那些能够处理金融市场微观结构、行为金融学或者系统性风险等方面的计量模型。我希望书中能够提供清晰的SAS代码，并且对代码的逻辑和参数选择有详细的解释，使我能够理解模型的内在机制，并能根据实际研究需求进行调整和扩展。我期待这本书能够帮助我掌握运用SAS进行前沿金融实证研究的最新技术和方法，从而为我的学术研究提供有力的支撑，并为金融计量学的发展贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》，脑海中涌现的是对金融计量这门学科的既有认知，以及对SAS这一强大工具的期待。我是一名对金融市场运行机制有着浓厚兴趣的在校学生，同时也是一名在数据分析领域积极探索的学习者。在求学过程中，我接触过不少关于金融理论的书籍，也零星学习过一些统计软件的应用，但总感觉缺乏一种将理论与实践深度融合的系统性指引。我期望这本书能够像一座桥梁，将抽象的金融计量模型与实际的金融数据分析操作紧密连接起来，让我不再对那些复杂的公式感到无从下手，也让我能更自信地运用SAS去解构和预测市场的动态。我期待书中能够深入浅出地讲解各类金融计量模型的原理、假设以及适用范围，同时，更重要的是，能够提供详尽的SAS代码示例，带领我一步步完成数据导入、预处理、模型构建、结果解释直至报告撰写的全过程。我尤其关注那些能够反映金融市场特殊性的模型，比如时间序列模型在处理波动率、自相关性等问题上的应用，以及面板数据模型在分析跨国公司或多地区金融市场时的优势。希望这本书能在我攻克金融计量这门“硬骨头”的道路上，成为我最可靠的向导，帮助我建立起扎实的理论基础和熟练的操作技能，为我日后深入金融研究或投身金融行业打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对金融市场运作背后的驱动因素充满了好奇，并坚信量化分析是揭示这些驱动因素的关键。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书的标题让我眼前一亮。我不是统计学或计量经济学的科班出身，但对金融数据如何转化为有价值的信息非常感兴趣。我曾尝试阅读一些金融理论书籍，但往往在涉及到数学模型和统计推断的部分就感到吃力。同时，我也听说SAS在金融数据分析领域有着举足轻重的地位，但一直没有找到一个好的入门途径。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》似乎提供了一个完美的结合点，它承诺将金融计量学的理论与SAS的实践操作相结合。我希望这本书能够以一种非常友好和易于理解的方式，为我这样的“非科班”背景的读者解释复杂的金融计量概念，并辅以大量SAS的实际操作演示，让我能够亲手操作，感受数据分析的魅力。我希望它能引导我理解如何从原始的金融数据中提取有意义的特征，如何选择合适的模型来检验我的金融假设，以及如何解读SAS输出的结果。我期待这本书能成为我进入金融数据分析世界的第一扇门，帮助我建立起对金融计量学的基本认知和初步的应用能力，从而更好地理解和参与到金融市场的讨论中。

评分☆☆☆☆☆

随着金融市场的全球化和信息化的不断深入，跨市场、跨资产类别的分析变得越来越重要。我一直在寻找一本能够提供系统性解决方案的书籍，来帮助我应对这些挑战。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书的标题直接点出了其核心内容，让我看到了希望。我期望书中能够涵盖如何使用SAS进行面板数据分析，以便研究不同国家或地区金融市场之间的联动关系，或者分析不同金融产品在不同市场环境下的表现。我希望书中能够详细讲解如何处理面板数据中的时间效应和个体效应，以及如何利用SAS进行相关的统计推断。此外，我也希望书中能够介绍如何利用SAS进行时间序列的协整分析，以探究不同金融资产之间存在的长期均衡关系，这对于资产配置和套利策略的制定具有重要意义。我期待通过学习这本书，能够提升我的跨市场、跨资产分析能力，让我能够更全面地理解金融市场的复杂动态，并为我的投资决策提供更宏观的视角。

评分☆☆☆☆☆

作为一名热衷于金融市场研究的独立投资者，我深知信息不对称和市场波动性是影响投资决策的两大挑战。我一直在寻找一种系统性的方法来分析市场数据，以期在复杂的市场环境中做出更明智的投资决策。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书的出现，仿佛为我量身定做。我希望这本书能够深入浅出地讲解金融计量学中的核心模型，特别是那些能够帮助我理解和预测市场波动的模型。例如，我非常关心如何使用SAS来构建和评估条件异方差模型（如GARCH模型），以量化资产的风险水平，并据此调整我的投资组合。此外，我也希望书中能提供关于如何利用SAS进行基本面分析的实证研究方法，例如，如何将财务报表数据与市场表现相结合，通过计量模型发现潜在的投资机会。更重要的是，我期待书中能够提供实际的SAS代码，让我能够直接套用，并在此基础上进行自己的数据探索和模型调整。我希望通过学习这本书，能够提升我的金融数据分析能力，让我能够更科学地评估投资风险，更有效地发掘投资价值，最终实现更稳健的投资回报。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在金融行业摸爬滚打多年的从业者，我深知数据分析能力在现代金融工作中的核心地位。过去，我主要依赖Excel和一些基础的统计软件进行日常的数据处理和报告撰写。然而，随着金融市场日益复杂化和数据量的爆炸式增长，我感到现有工具已不足以支撑更深层次的分析需求，尤其是对于那些需要处理高频数据、非线性关系或者进行复杂风险建模的场景。我一直在寻找一本能够系统性地介绍金融计量模型，并能实操演示如何运用SAS来解决实际金融问题的权威教材。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这个书名立刻吸引了我，因为它准确地击中了我的痛点——既有金融计量学理论，又有SAS实操。我希望这本书能提供一套完整的分析框架，从如何准确地提取和清洗金融数据开始，到如何选择和应用恰当的计量模型，再到如何对模型结果进行严谨的解读和评估，最终形成有价值的业务洞察。我特别期待书中能涵盖一些高级的计量技术，比如如何处理异方差、序列相关性、非平稳性等时间序列问题，以及如何运用SAS进行因子分析、主成分分析等降维技术，这些都是我在工作中经常遇到的挑战。我希望通过学习这本书，能够显著提升我的数据分析能力，使我能够更有效地应对复杂的金融问题，为我的职业发展注入新的动力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，金融的本质在于风险与收益的权衡，而这种权衡的度量和分析离不开精密的计量方法。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书的名字让我立刻对其产生了浓厚的兴趣。我一直认为，理论的构建需要实证的支撑，而SAS作为一款功能强大的统计分析软件，无疑是进行金融实证研究的得力助手。我希望能在这本书中找到关于如何将经典的金融计量模型，比如资产定价模型、回归分析模型，在SAS环境中进行落地实现的方法。我希望书中能够详细讲解SAS的命令语法，以及如何将数据导入、处理、分析，最终得到清晰的图表和统计结果。我尤其关注那些能够解释金融市场异常现象的模型，例如，是否存在“三因子模型”或者“五因子模型”等在SAS中的应用案例，以及如何通过SAS分析来检验这些模型的有效性。我期待这本书能够帮助我建立起一套完整的金融实证研究流程，让我能够独立地进行金融数据的挖掘和分析，并从中得出有价值的研究结论，为我对金融市场的理解提供更深层次的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融学专业的研究生，我对金融计量学及其在实证研究中的应用有着强烈的学习欲望。我的毕业论文方向涉及对股票市场波动性的量化研究，这需要我掌握一系列高级的时间序列模型，并能熟练运用统计软件进行数据分析。此前，我阅读了一些关于时间序列分析的理论书籍，但总觉得在实际操作层面缺乏指导。SAS作为业内广泛使用的统计分析软件，其在金融计量领域的强大功能一直是我渴望掌握的。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书的出现，无疑为我解决这一难题提供了绝佳的契机。我期望这本书能系统地介绍金融时间序列模型，如ARIMA、GARCH族模型等，并详细阐述它们在刻画金融资产收益率和波动率方面的优势。更重要的是，我希望书中能够提供详尽的SAS代码示例，一步步指导我如何使用SAS实现这些模型的估计、检验和预测。我希望通过学习这本书，能够让我不仅理解模型的理论框架，更能掌握在SAS环境中运用这些模型进行实证研究的实际操作技巧，从而顺利完成我的毕业论文，并为我未来进一步深入金融计量研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融工程领域的学习者，我对利用数学工具和计算能力来解决复杂的金融问题有着天然的偏好。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书恰好契合了我对理论与实践深度结合的追求。我希望这本书能够详细阐述金融计量学中的各种模型，例如，关于期权定价的Black-Scholes模型，或者关于风险管理的VaR模型，并清晰地展示如何在SAS环境中实现这些模型的计算和应用。我期待书中能够提供高质量的SAS代码示例，能够指导我完成从数据准备到模型运行，再到结果解释的整个过程。我尤其对那些能够处理非线性关系、多变量交互作用以及复杂概率分布的模型感兴趣，并希望通过SAS能够更有效地探索这些模型在实际金融场景中的应用。我希望这本书能够帮助我将金融工程的理论知识转化为实际的分析能力，使我能够更自信地应对金融市场中的挑战，并为我未来在金融工程领域的发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在金融决策过程中，对不确定性的量化和管理至关重要。我一直在寻找能够帮助我更深入理解和应用风险管理技术的书籍。《金融计量方法系列教材·金融计量学：基于SAS的金融实证研究》这本书的出现，让我看到了解决这一问题的希望。我希望书中能够详细讲解如何利用SAS来构建和应用各种风险度量模型，例如，VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）以及各种压力测试模型。我期待书中能够提供关于如何使用SAS来估计这些模型的参数，以及如何对模型进行有效性检验的详细步骤。此外，我也希望书中能够介绍如何利用SAS来模拟金融市场的极端情况，从而评估投资组合在不利市场条件下的表现。我希望通过学习这本书，能够系统地掌握运用SAS进行风险量化和管理的方法，从而在实际工作中更有效地识别、评估和控制金融风险，为金融机构的稳健运营提供坚实的技术保障。

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《金融计量学：基于SAS的金融实证研究》特色

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正在看，以后再告诉你

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——每个部分附有相应案例。

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挺好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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很好，看完又买2本送人

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好~~非常的棒~！！~

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质量很好，值得购买的好书

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sas是我心中永远的痛

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质量还不错，主要是大促销有优惠券是买的，还挺便宜的