SAS：財金計量之應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• SAS
• 計量經濟學
• 金融
• 時間序列
• 迴歸分析
• 統計建模
• 數據分析
• 量化金融
• 投資分析
• 風險管理

作者簡介

王萬成

　　學曆：
　　BBA, 中興大學
　　MBA, 政治大學
　　MS in Accounting, Columbia University
　　PhD in Accounting, Syracuse University, Syracuse, NY, USA

　　現職：
　　中山大學 企管係 專任教授

現代金融理論與實踐：從基礎到前沿 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的金融學知識體係，涵蓋瞭從基礎的金融市場運作原理到前沿的金融工程與風險管理技術。本書結構清晰，內容詳實，既適閤金融專業的學生作為教材，也適閤金融機構從業人員進行深入學習和參考。 第一部分：金融學基礎與市場機製 第一章：金融學的核心概念與演進 本章係統梳理瞭金融學的基本定義、研究範疇及其在現代經濟體係中的核心地位。我們將探討貨幣的時間價值理論，這是所有金融分析的基石，包括復利、現值、年金等關鍵概念的精確計算與應用。同時，本章迴顧瞭金融理論從古典經濟學到現代投資組閤理論的發展脈絡，為理解後續更復雜的模型奠定理論基礎。 第二章：金融市場與機構概述 本章聚焦於金融市場的結構、功能及其運作機製。詳細剖析瞭貨幣市場、資本市場（包括股票市場和債券市場）的特徵、參與者及其在資源配置中的作用。此外，本書深入探討瞭主要的金融中介機構，如商業銀行、投資銀行、保險公司和資産管理公司的職能與監管框架，闡述瞭它們如何通過中介活動提高金融體係的效率。 第三章：資産定價理論的基石 本章詳細介紹瞭資産定價的基礎模型。首先，闡述瞭無套利定價原理，這是構建所有衍生品定價模型的基礎。隨後，重點講解瞭現代投資組閤理論（MPT）的核心內容，包括收益率的度量、風險的量化（方差與標準差）、有效前沿的構建。CAPM（資本資産定價模型）作為描述係統性風險與期望收益之間關係的基石模型，將在本章得到詳盡的數學推導與實際案例分析。 第二部分：固定收益證券分析與管理 第四章：債券的基礎結構與收益率分析 本章專門緻力於固定收益證券——債券的研究。詳細介紹瞭債券的類型（如國庫券、公司債、市政債等）、票麵利率、到期收益率（YTM）的計算方法，以及債券價格與利率之間的反嚮關係。本章還引入瞭久期（Duration）和凸性（Convexity）的概念，用以衡量債券組閤對利率變動的敏感度。 第五章：利率風險管理與主動管理策略 針對債券組閤管理人麵臨的利率風險，本章探討瞭更高級的風險管理技術。除瞭傳統的久期匹配策略外，還介紹瞭基於情景分析和利率期限結構分析（如即期利率和遠期利率）的投資策略。本章將分析如何利用利率期貨和互換等工具對衝利率風險，並討論收益率麯綫形態對宏觀經濟預期的指示作用。 第三部分：權益投資與公司金融 第六章：股票估值方法與實踐 本章提供瞭係統化的股票估值框架。首先，介紹瞭基於現金流摺現（DCF）的絕對估值方法，包括股利貼現模型（DDM）和自由現金流模型。隨後，詳細闡述瞭相對估值法，重點分析市盈率（P/E）、市淨率（P/B）、企業價值/息稅摺舊攤銷前利潤（EV/EBITDA）等關鍵指標的適用場景和局限性。 第七章：公司金融基礎與資本結構決策 本章轉嚮微觀層麵，探討公司如何進行投融資決策。核心內容包括資本預算技術（如NPV、IRR），以及最優資本結構理論，涵蓋瞭Modigliani-Miller定理的經典論述及其在稅收、破産成本影響下的修正。此外，本章也討論瞭籌資決策中債務與股權融資的權衡。 第四部分：衍生工具與風險對衝 第八章：期貨與遠期閤約的原理與應用 本章開始深入研究衍生品市場。首先區分瞭期貨與遠期的定義、特點和交易製度。重點闡述瞭套期保值（Hedging）策略在商品、匯率和利率風險管理中的具體應用。本章將詳細推導遠期價格的確定公式，並分析最小方差對衝比率的計算方法。 第九章：期權定價與策略 期權作為最靈活的衍生工具，在本章得到重點關注。本書將詳細介紹看漲期權和看跌期權的內在價值與時間價值。核心內容是Black-Scholes-Merton (BSM) 模型的完整推導過程，並討論模型假設的局限性。此外，本章還將介紹多種期權組閤策略，如跨式、勒式、蝶式等，以及它們在不同市場預期下的損益特徵。 第十章：金融風險管理與監管框架 本章將視角擴展到機構層麵的風險管理。係統介紹瞭市場風險、信用風險、操作風險的定義與度量方法，例如在市場風險管理中，將詳細介紹基於曆史模擬法、參數法和濛特卡洛模擬法的VaR（風險價值）計算。最後，本章會概述巴塞爾協議（Basel Accords）等國際監管框架對金融機構資本充足性和風險管理的要求。 第五部分：金融時間序列分析與前沿主題 第十一章：金融數據的計量經濟學基礎 本章為金融時間序列分析做準備。復習瞭經典迴歸模型的假設與局限性，並引入瞭時間序列分析中必須麵對的平穩性檢驗（如ADF檢驗）。重點講解瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）模型的構建與識彆，為更復雜的波動率建模打下基礎。 第十二章：波動率建模與GARCH族應用 金融資産波動率是風險管理的核心輸入。本章專注於波動率的異方差性特徵，並係統介紹如何使用廣義自迴歸條件異方差模型（GARCH）。詳細闡述瞭標準GARCH、EGARCH（指數GARCH）和GJR-GARCH模型，分析杠杆效應在波動率預測中的重要作用，並通過實例展示如何利用這些模型進行波動率的滾動預測。 第十三章：固定收益的計量模型：期限結構與利率模型 本章探討瞭用於解釋和預測利率期限結構的先進模型。除瞭Vasicek和Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 等短期利率模型外，本書還將介紹HJM（Heath-Jarrow-Morton）框架，該框架允許對整個遠期利率麯綫進行建模，是固定收益衍生品定價更精確的基礎。 第十四章：資産組閤的優化與績效評估 本章迴歸投資組閤管理，引入更現實的約束條件。介紹Black-Litterman模型，該模型結閤瞭市場均衡觀點與投資者的主觀觀點，以構建更穩健的資産配置。同時，本章詳細闡述瞭風險調整後的績效評估指標，如夏普比率、特雷諾比率以及信息比率，並討論瞭投資業績歸因分析的方法論。 全書力求理論的嚴謹性與應用的實踐性相結閤，每一章節都配有豐富的數學推導和清晰的案例說明，旨在培養讀者運用量化工具解決實際金融問題的能力。

第 1 章 緒論
第 2 章 SAS資料檔之處理
第 3 章 SAS函數
第 4 章 基本統計量分析
第 5 章 陣列
第 6 章 PROC REG程序
第 7 章 PROC GLM程序
第 8 章 迴歸診斷
第 9 章 啞變數
第10章 無母數統計
第11章 非綫性迴歸
第12章 受限應變數迴歸模型(一)
第13章 受限應變數迴歸模型(二)
第14章 聯立方程式
第15章 結構方程式
第16章 時間序列分析(一)
第17章 時間序列分析(二)
第18章 棋盤式資料分析
第19章 財務與會計之應用—幾個例子

序

　　近十幾年來，SAS軟體係統的發展見證瞭學術與商業這兩個領域發展與變化。從開始的統計分析係統到現在無所不包的企業資料分析決策係統，SAS（賽仕）從原先的統計分析係統（Statistical Analysis System），演化到現在被賦予一個廣泛的意義—「The Power to Know（創造、提供知識的力量）」，以協助做正確的決策。

　　科學研究講究的是證據，而計量（metrics）則是證據、科學研究的核心，從最早自然科學的各種具體衡量，到現在社會科學抽象意念的建構，都涉及計量，作為研究的初步，進一步的分析、推論、進而決策纔是最後的目的。

　　SAS係統可以說是發展最迅速、運用最廣泛的統計、決策分軟體係統，它的發展建立在於其所提供産品能迅速地迴應使用者的需求。十幾年來學術研究的競爭與SAS的發展兩者間在某種程度的相依。學術上，SAS提供各領域計量分析的工具。

　　學習計量方法最好的方式就是將理論模型配閤資料，作實際的演練與觀察，從實際資料的演練過程中，內化理論的內涵，並有意外的發現。SAS軟體的角色除瞭是一個運算的軟體工具外，該公司與網路社群對各主題所提供計量模型、程式說明文件與實際應用資料，讓軟體使用者得以簡便地就理論模型作實際的演練，大大地提升學習成效，作為一個計量模型研究的工具而言，它應該是一個不錯的選擇。

　　本書從學習者的角度安排主題內容，先介紹經濟、計量模型，再以例子說明SAS程式，最後為結果的解釋。書本並附有資料光碟，讀者可以利用書中的SAS程式碼與光碟資料作練習。

　　學術的競爭如同企業的競爭，實驗或實證科學為現代科學研究的核心，資料分析又為實證科學的要素。作者接觸SAS已有二十年，見證SAS這段期間的演進，鑑於SAS在資料計量與分析上的強大功能，本書以SAS為核心，介紹財金計量上一些常見的基本問題，希望有效地協助讀者運用SAS係統作計量分析。

评分☆☆☆☆☆

我尤其喜歡書中在風險管理部分的內容。在當前金融市場波動加劇的背景下，有效的風險管理已經成為金融機構生存的關鍵。這本書詳細介紹瞭如何利用SAS來構建各種風險度量模型，如VaR（在險價值）、CVaR（條件在險價值），以及如何利用SAS進行壓力測試和情景分析。書中提供的SAS代碼不僅能夠計算齣風險值，還能夠深入分析風險的來源和驅動因素，這對於我評估投資組閤的風險敞口、製定風險控製策略非常有幫助。它讓我能夠更具象化地理解風險，而不僅僅是停留在理論概念層麵。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣在金融行業工作的人來說，時間就是金錢，效率至關重要。SAS軟件的強大之處在於其處理海量數據的能力以及高度的可定製性。這本書在書中給齣的SAS代碼示例，很多都考慮到瞭效率和可重復性。例如，它演示瞭如何編寫SAS宏來自動化重復性的數據分析任務，如何組織SAS代碼以提高可讀性和可維護性。在處理金融數據時，我們常常需要處理多年的曆史數據，甚至來自多個交易所的實時數據，能夠熟練運用SAS的這些高級功能，將極大地提升我們進行量化研究和策略開發的工作效率，這對於我來說，是書中非常實用的一部分。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門技術，尤其是像SAS這樣強大的工具，最重要的一點就是要能落地，能夠解決實際問題。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅僅是停留在軟件功能的介紹，而是將SAS的各種過程和函數融入到解決具體的金融問題之中。從基本的經濟學原理解釋，到SAS代碼的編寫，再到結果的解讀和分析，書中提供瞭一個完整的框架，讓我在學習過程中能夠清晰地看到每一步的意義和價值。我個人在讀完這本書後，感覺自己對SAS在金融領域的應用有瞭更係統、更深入的認識，也更自信地運用它來處理我工作中的實際問題瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書讓我耳目一新的是它對於SAS軟件在財金計量領域的深入剖析。我之前也接觸過SAS，但更多是用於一些基本的數據處理和統計分析，對於它在金融風險管理、資産定價、投資組閤優化等專業領域的強大功能，一直有些模糊。這本書就像一位經驗豐富的老師，一步步地引導我如何利用SAS強大的宏語言、各種統計和計量經濟學過程（如PROC REG, PROC ARIMA, PROC VAR, PROC GLM等），來解決實際的金融問題。特彆是書中對於時間序列分析在金融領域的應用，例如如何用SAS構建ARIMA模型來預測股票價格，或者如何使用VAR模型分析不同資産間的聯動關係，都給齣瞭非常詳盡的SAS代碼示例和步驟解析。

评分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書在處理金融數據的細膩度。很多時候，金融數據都存在著非平穩性、異方差性、序列相關性等問題，直接應用標準的計量模型往往會得齣有偏差的結果。這本書在介紹各種模型之前，都花瞭大量的篇幅講解如何對金融數據進行預處理，包括單位根檢驗（ADF, PP檢驗）、協整檢驗（Johansen檢驗）、以及如何處理模型中的異方差（如ARCH, GARCH模型）。書中通過SAS代碼展示瞭如何靈活運用這些工具來診斷和解決數據中存在的各種問題，這對於我這樣的初學者來說，無疑是一本絕佳的實踐指南，讓我對數據的“清潔”和“診斷”有瞭更深刻的理解，也避免瞭在後續建模中走彎路。

评分☆☆☆☆☆

這本書在講解復雜的財金計量模型時，並沒有迴避其背後的理論基礎，但又不像純理論書籍那樣枯燥。它將SAS代碼的實現與模型背後的經濟含義巧妙地結閤起來。比如，在講解Black-Scholes期權定價模型時，它不僅給齣瞭SAS實現的代碼，還詳細解釋瞭模型中的各個參數的含義，以及如何在SAS中靈活調整這些參數來觀察期權價格的變化。這種理論與實踐的深度融閤，讓我能夠理解“為什麼”要這樣做，而不僅僅是“怎麼”去做。這種循序漸進的講解方式，讓我在掌握SAS操作的同時，也鞏固瞭對金融計量理論的理解。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，《SAS：財金計量之應用》這本書的優點在於它能夠將SAS這個強大的工具與金融計量學的理論精髓完美結閤，並且注重實操和應用。對於想要深入瞭解如何運用SAS進行金融數據分析、風險管理、資産定價等工作的讀者來說，這本書絕對是一本值得推薦的寶藏。它不僅能夠幫助你掌握SAS的具體操作技巧，更能讓你深刻理解財金計量模型背後的邏輯和在實際金融市場中的應用價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書在內容組織上也做得相當齣色，邏輯性很強。它從基礎的數據準備和描述性統計開始，逐步深入到時間序列分析、麵闆數據模型、風險管理模型等更復雜的領域。每個章節的學習都像是為下一章打下堅實的基礎，讓你能夠感受到知識的層層遞進。而且，書中提供的SAS代碼示例都相對獨立，但又能夠串聯起整個財金計量分析的流程。即使我隻想學習某個特定的模型，也能快速找到對應的章節並理解其在SAS中的實現方式，這使得本書既適閤係統性學習，也方便按需查閱。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對金融領域的量化分析都抱有濃厚的興趣，尤其是如何將復雜的統計模型運用到實際的金融決策中，這對我來說是個充滿魅力的挑戰。我平時也閱讀瞭不少關於金融計量經濟學的書籍，但很多都停留在理論層麵，要麼公式堆砌，要麼例子陳舊，很難將理論與當下瞬息萬變的金融市場相結閤。最近剛好在書店翻到《SAS：財金計量之應用》這本書，書名就非常吸引我，因為它點明瞭“SAS”這個業界常用的軟件工具，並且強調瞭“財金計量”的“應用”，這正是我一直尋找的，能夠將理論知識落地，並且具備實用性的參考。

评分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點是它對於模型評估和驗證的重視。在財金計量領域，僅僅構建一個模型是不夠的，更重要的是要評估模型的錶現，並確保其在實際應用中的穩健性。書中在介紹完各個模型後，都會強調如何利用SAS來進行模型診斷，比如檢驗模型的殘差是否滿足假設，如何進行樣本外預測，以及如何使用各種評價指標（如MSE, MAE, AIC, BIC）來比較不同模型的優劣。這種嚴謹的科學態度，讓我學到如何更負責任地使用計量模型，避免過度擬閤和誤導性的結論。