<p>《质化方法在教育研究中的应用:个案研究的扩展》在质化方法的研究设计、资料收集与分析及报告的撰写等一系列基本问题上为读者提供了充满实践智慧的指导和建议。与一般的同类书相比,《质化方法在教育研究中的应用:个案研究的扩展》有两个特点,其一,作者在论述的始终都贯穿了一些案例进行说明,使论述显得很系统、清晰。其二,《质化方法在教育研究中的应用:个案研究的扩展》将个案研究方法放在了一个特殊的位置,即在每一个研究方法之后都特别讲述了其在个案研究中的运用,这对于对个案方法有偏爱的朋友有特殊帮助。</p>
SAS在财务研究中的应用
✍ Scribed by 林煜恩
- Publisher
- 电子工业出版社
- Year
- 2017
- Tongue
- Chinese
- Leaves
- 368
- Category
- Library
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✦ Synopsis
《SAS在财务研究中的应用》分为两部分,第一部分为第1 章到第7 章,主要针对财务管理、金融、投资领域需要用到的SAS 语法进行介绍;第二部分为第8 章到第17 章,主要针对财务实践研究中会使用的研究方法进行介绍。
《SAS在财务研究中的应用》的第二部分中提供了标准化的宏语法,在第8 章中提供了stat 以及correlation 两个宏语法,读者仅需将文档准备好,输入文档名称,希望进位到小数点后几位以及要分析的变项名称,宏语法就能够直接将叙述统计表以及相关系数表自动生成出来,第9 章提供了npar 及ttest 两个宏语法,可以快速地进行两群体的中位数及均值检定,第10 章提供了Jagaseesh and Titman 动能投资策略的语法,而第11 章到第15 章阐述了各个回归模型,以及相对应的宏语言,提供给读者进行实践分析,第16 章则针对短期及长期事件研究法做了详细的介绍,最后在第17 章则介绍了如何使用财务数据构建出Fama and French 的5 因子报酬率。
《SAS在财务研究中的应用》适用于高等院校财经类专业本科生以及硕士研究生,它提供了撰写学科论文相当好用的宏语法;而对于博士研究生而言,本书撰写的宏语法逻辑,也可以提供其在进行更进一步的模型分析时的撰写架构。另外, 《SAS在财务研究中的应用》对其他行业从事数据分析的工作人员也有一定的参考价值。
✦ Table of Contents
扉页
版权
推荐序一
推荐序二
前言
目录
第1章 SAS入门介绍
1.1 SAS的基本接口介绍
1.2 SAS语法的基础架构
1.3 如何输入数据
1.4 如何输出数据
1.5 总结
第2章 SAS数据的运算与函数
2.1 四则运算
2.2 统计函数
2.3 随机函数
2.4 时间函数
2.5 文本变量的处理
2.6 总结
第3章 数据与变量的产生和选取
3.1 利用SAS产生数据
3.2 保留、删除变量
3.3 保留、删除观测值
3.4 抽样方法
3.5 总结
第4章 数据的排序、分组与转置
4.1 数据的排序(proc sort)
4.2 数据的分组(proc rank)
4.3 数据的转置
4.4 总结
第5章 数据的合并
5.1 垂直合并
5.2 水平合并
5.3 总结
第6章 SAS的数据库管理
6.1 文档的复制、删除与保留(proc datasets)
6.2 结构化查询语言
6.3 总结
第7章 宏语法(%macro)
7.1 基础宏语法
7.2 进阶宏语法
7.3 宏语法撰写技巧
7.4 总结
第8章 描述统计
8.1 常见的描述统计量
8.2 相关系数
8.3 个人化表格宏解析
8.4 趋势图基础语法介绍
8.5 离群值的处理(winsorize)
8.6 总结
第9章 两群体差异性检定
9.1 均值检定
9.2 中位数检定
9.3 两群体检定宏进阶用法
9.4 总结
第10章 投资组合与报酬率检定
10.1 投资组合股票的数目与风险
10.2 效率前缘的绘制
10.3 初探动能投资策略
10.4 再探动能投资策略
10.5 Newey and West的调整语法
10.6 总结
第11章 基础回归语法
11.1 回归语法介绍
11.2 格式化回归模型输出
11.3 Fama-MacBeth回归模型
11.4 总结
第12章 回归语法的应用
12.1 移动窗口(moving window)
12.2 共同基金绩效评估:移动窗口的应用
12.3 滚动法(Rolling)
12.4 Where语法有妙招
12.5 结构性改变
12.6 分段回归(piecewise regression)
12.7 总结
第13章 panel data(proc panel、proc tscsreg)
13.1 固定效应与随机效应的估计方法
13.2 panel data的实证流程
13.3 格式化panel data模型输出
13.4 总结
第14章 罗吉斯特模型
14.1 logit model(logistic regression)
14.2 conditional logistic regression
14.3 multinomial logistic regression
14.4 分类与概率转换
14.5 总结
第15章 tobit模型(proc lifereg)
15.1 受限数据(censored data)与截断数据(truncated data)
15.2 格式化tobit模型输出
15.3 总结
第16章 事件研究法
16.1 短期事件研究法
16.2 日历期间投资组合法
16.3 买进持有异常报酬率:配对投资组合法
16.4 买进持有异常报酬率:配对样本法
16.5 总结
第17章 特殊议题
17.1 均值抽样分配
17.2 拔靴法(Bootstrap method)
17.3 构建5因子与动能因子报酬率
17.4 总结
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