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內容簡介

本書以SAS軟件的應用為綫索，從SAS軟件使用初步、SAS與銀行貸款分析、SAS與股票市場分析、SAS與股票市場技術分析、SAS與債券市場分析、SAS與銀行信用風險度量、SAS與市場風險度量、SAS與銀行操作風險度量等八方麵具體介紹瞭SAS軟件在各個領域的具體使用方法。

目錄

第1章 SAS軟件初步
1.1 SAS簡介
1.1.1 SAS概況
1.1.2 SAS係統相關模塊的功能簡介
1.1.3 SAS係統的啓動與SAS操作界麵
1.1.4 退齣SAS
1.2 SAS語句和SAS程序
1.2.1 SAS語句
1.2.2 SAS程序
1.2.3 SAS的結構化語句
1.2.4 SAS程序的執行
1.3 SAS數據集的創建
1.3.1 SAS數據集的結構
1.3.2 SAS數據集的創建
1.4 SAS數據集的編輯
1.4.1 在數據集中生成新變量
1.4.2 SAS錶達式與SAS算術算符
1.4.3 SAS數據集的連接
1.4.4 創建子數據集
1.4.5 SAS的比較算符與邏輯算符
1.5 SAS函數
1.5.1 SAS函數的定義和錶達方式
1.5.2 算術、數學函數與截取函數
1.5.3 概率函數、分位數函數與隨機數函數
1.5.4 樣本統計函數
1.5.5 日期函數
1.5.6 財政金融函數
1.6 本章有關的SAS基礎知
1.6.1 DATA語句
1.6.2 INPUT語句
1.6.3 LABEL語句
1.6.4 CARDS語句
1.6.5 PROCPRINT語句
1.6.6 TITLE語句
1.6.7 PUT語句
1.6.8 OUTPUT語句
1.6.9 SORT語句
復習思考題

第2章 SAS與銀行貸款分析
2.1 貸款的分類
2.1.1 等額還款固定利率貸款
2.1.2 不等額還款固定利率貸款
2.1.3 可調利率貸款
2.1.4 首期付款貸款
2.2 貸款的計算
2.2.1 固定利率貸款的計算
2.2.2 可調利率貸款的計算
2.2.3 首期付款貸款的計算
2.2.4 等本還款固定利率貸款的計算
2.3 貸款的比較
2.3.1 貸款比較的經濟準N
2.3.2 貸款比較的SAS實現
2.4 本章有關的SAS基礎知識
2.4.1 LOAN過程
2.4.2 ARRAY語句
復習思考題

第3章 SAS與股票市場分析
3.1 股票的收益率與風險
3.1.1 股票的收益率與期望收益率
3.1.2 股票市場的風險
3.2 股票市場的CAPM
3.2.1 CAPM的兩種基本形式
3.2.2 單隻股票的CAPM擬閤與檢驗
3.2.3 使用CAPM迴歸計算股票的期望收益率
3.2.4 股票的係統性風險和非係統性風險
3.3 最優投資組閤與有效邊界的SAS實現
3.3.1 最優投資組閤的構成與SAS實現
3.3.2 有效邊界繪製的SAS實現
3.4 本章有關的SAS基礎知識
3.4.1 BY語句
3.4.2 RETAIN語句
3.4.3 TRANSPOSE過程
3.4.4 MEANS過程
3.4.5 宏
3.4.6 REG過程
3.4.7 CORR過程
復習思考題

第4章 SAS與股票市場技術分析
4.1 股票市場的數據圖形繪製
4.1.1 生成與檢查SAS數據集
4.1.2 繪製相關數據的圖形
4.2 移動平均綫的計算與繪製
4.2.1 移動平均的計算
4.2.2 移動平均綫的分類
4.2.3 用Data步程序計算移動平均
4.2.4 繪製原始價格序列和移動平均序列的圖形
4.2.5 中心移動平均的計算與圖形繪圖
4.3 用交叉模式分析買賣信號
4.3.1 交叉模式簡介
4.3.2 建立簡單的交叉模式
4.3.3 建立移動平均的交叉模式
4.3.4 買賣信號的過濾與證實
4.4 運用交叉的波動形式
4.4.1 波動序列的構建方法
4.4.2 波動的交叉模式與買賣信號
4.5 運用移動平均的帶狀約束
4.6 本章有關的SAS基礎知識
4.6.1 PLOT過程
4.6.2 GPLOT過程
復習思考題

第5章 SAS與債券市場分析
5.1 債券價格與收益率計算
5.1.1 債券的價格
5.1.2 債券的收益率
5.2 債券價格的利率敏感性
5.2.1 債券的久期及計算
5.2.2 債券的凸度及計算
5.3 久期的應用：免疫策略
5.4 理論即期利率和遠期利率
5.4.1 理論即期利率和即期收益率麯綫
5.4.2 遠期利率
復習思考題

第6章 SAS與銀行信用風險度量
6.1 模型預測變量的選擇方法
6.1.1 確定預測變量的選擇範圍
6.1.2 預測變量的進一步篩選
6.1.3 預測變量選擇的信號噪音差方法
6.2 信用風險評估模型的構建方法
6.2.1 用綫性判彆分析法建立模型
6.2.2 用LOGISHC迴歸建立模型
6.2.3 用PROBIT過程建立模型
6.2.4 用修正的樸素貝葉斯分類法構建信用風險度量模型
6.3 消費信貸風險評估模型的構建
6.3.1 信用評分模型簡9
6.3.2 信用評分卡模型中預測變量分組的基本原理與SAS實現
6.3.3 信用評分模型的構建方法與SAS實現
6.4 信用風險度量模型的評價
6.4.1 K-S統計量
6.4.2 AUC統計量
6.5 本章有關的SAS基礎知識
6.5.1 TTEST過程
6.5.2 FREQ過程
6.5.3 DISCRIM過程
6.5.4 STEPDISC過程
6.5.5 LOGISTIC過程
6.5.6 PROBIT過程
6.5.7 GOTO語句和語句標號
復習思考題

第7章 SAS與銀行市場風險度量
7.1 金融資産市場風險的特徵
7.1.1 收益率序列的“波動集聚”現象
7.1.2 收益率序列的“厚尾”現象
7.2 VaR的不同估算方法
7.2.1 損益度量與VaR的關係
7.2.2 VaR估計的曆史模擬法和參數法
7.2.3 涵蓋事件風險的VaR模型
7.2.4 VaR的濛特卡羅模擬法
7.3 VaR的事後檢驗方法
7.4 本章有關的SAS基礎知識
7.4.1 APPEND語句
7.4.2 重復％D0語句
7.4.3 AUTOREG過程
7.4.4 MODEL過程
復習思考題

第8章 SAS與銀行操作風險度量
8.1 操作風險度量的三種方法
8.1.1 操作風險度量的基本指標法
8.1.2 操作風險度量的標準法
8.1.3 操作風險度量的高級計量法
8.2 損失分布法的基本原理及SAS實現
8.2.1 損失分布法的基本原理
8.2.2 損失頻率的概率分布擬閤及SAS實現
8.2.3 操作風險損失強度的概率分布擬閤及SAS實現
8.2.4 纍計操作風險損失的概率分布的濛特卡羅模擬和SAS實現
8.3 本章有關的SAS基礎知識
8.3.1 SUMMARY過程
復習思考題

精彩書摘

　　《SAS與金融數據分析》：
　　（1）如何判斷某個財務指標中是否含有可以評估企業信用風險的有價值信息，即如何選擇構建藉款企業信用風險評估模型的預測變量。
　　（2）對預測變量做齣選擇後，應該采用怎樣的方法來構建信用風險評估模型。
　　同樣的，當一個客戶嚮銀行提齣消費貸款申請時，銀行也會要求這個客戶通過填寫申請錶的方式，嚮銀行提供各種個人特徵信息（如年齡、收入、文化程度、婚姻狀況、工作年限、首期付款額、抵押物價值等），在利用這些個人特徵信息對藉款客戶的信用風險進行評估時，銀行同樣需要解決兩個問題：
　　（1）客戶的哪些特徵信息以及需要對這些信息進行怎樣的編碼，纔能作為構建信用評分卡模型的預測變量。
　　（2）對預測變量做齣選擇後，應該采用怎樣的方法來構建信用評分卡模型。
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