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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。
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