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SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM)系统:
其主要功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等; 主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据管理;数据呈现;数据分析。 由于其功能的强大,在国际上已被誉为统计分析的标准软件,在各个领域得到广泛应用,尤其是正在日益迅猛发展的金融行业: 从行业分布上看,SAS银行业解决方案的收入继续保持领先,增长率达10%,占SAS行业解决方案收入的28%。 从2005年开始,许多组织机构开始致力于通过SAS软件解决公司治理和法规遵从性等问题,主要涉及金融行业的巴塞尔II和美国爱国者法案(USA Patriot Act. )。 金融业的SAS实际运用特训 时间:2017年4月29-5月1日 (三天) 地点:上海市南京东路培训教室 费用:3300元 /2800元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价) 安排:上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00 我要报名 讲师介绍: 覃老师,2001年开始使用SAS进行金融产品开发和金融数据分析,曾经在某一世界500强金融企业负责产品分析和数据建模工作,使用SAS完成了很多产品开发及其数据分析的项目。 他开发的产品通过数据分析和建模体现创新性,曾领跑国内同类产品销售收入业绩多年,其利用SAS工具和金融建模思想较大程度地推进了业务的发展。 覃老师对SAS的培训有丰富的实战经验,讲授SAS课程多年,理论和实践相结合,培训学员无数,能够帮助即使是零基础的学员在短时间内掌握和使用好SAS,深刻理解金融和方法工具实现,并能学以致用,每次都受到学员高度好评。 课程目标: 不仅仅是搭建数据挖掘平台,更重要是让培训对象在理解数据所包含的业务含义的基础上进行分析工作。通过这种方法使帮助学员切实的解决了很多工作中的实际问题,提升了从数据角度去思考的能力。 课程特色: 1. 注重SAS的基础操作和数据的特征相结合,注重数据分析的理论和业务的实际理解相结合,帮助学员在短时间内掌握金融业数据分析业务最核心的解决方案和思路; 2. 使用工作中实际遇到的问题作为案例分析讲解,让学员在工作中对数据分析很快上手,提升业务的数据分析实际能力。 课程适用人群: 1.零基础学员,想涉足金融数据分析领域者; 2.在公司从事数据分析工作者,想系统地进行学习或者提高数据分析的高度和技能。
课程大纲: 一, 金融的SAS基础(上)课程目标:掌握SAS的数据整理、变量和观测值的汇总等关键语句 1. 利用数据步进行数据获取整理:结合实例分析(含set, by, merge, put, infile, keep, retain, array等等重要语句) 2. 利用过程步进行数据汇总整理:结合案例分析(含print, means, SQL, report, datasets, sort等等重要语句) 3. 案例:全面覆盖SAS 常见的数据整理经典案例 二, 金融的SAS基础(下) 课程目标:掌握SAS的函数、编程和宏变量等关键语句 1. 利用循环与控制进行数据分析:结合实例分析(含if-then, select, do, go to, continue, leave等等重要编程语句) 2. 利用函数功能:结合案例分析(含各种重要函数) 3. SAS的宏变量(宏参数、宏函数、宏语句和宏的应用) 4. 案例: a. 多个SAS金融常见的小案例分析; b. 信用卡还款计算; c. 客户交易的数据分析。 三, SAS金融的线性模型经典应用案例分析 1. 金融线性模型的SAS分析 2. 案例: a. 中国股票市场的CAPM模型的检验(投资业绩评价、α系数、β系数); b. 中国股市的三因素模型分析(Fama、French); c. 基金经理业绩的量化比较分析; d. 银行理财产品收益的预期比较分析。 四, SAS金融时间序列应用分析 1. 金融时间序列的基本概念和理论基础(含平稳和单位根检验、ARIMA模型、协整、误差修正模型、格兰杰检验等重要金融时间序列内容) 2. SAS金融的时期和时间的处理 3. 案例: a. 从白噪声时间序列到ARMA序列的随机模拟; b. 单位根检验指数实例; c. ARIMA模型建模实例及其预测; d. 指数的协整检验实例; e. ECM模型的参数估计实例; f. Granger检验。 五, SAS收益计算、收益波动率计算和最优投资组合 1. 股票收益的SAS计算(含单个股票、多股票和投资组合收益计算) 2. 固定收益证券的SAS计算(含内生收益、到期收益、债券久期和凸度的计算等) 3. 收益波动率SAS计算的各种情形 4. 线性规划和非线性规划的最优投资组合 5. 案例:多个SAS金融收益和波动率计算的案例分析、最优投资组合经典情形分析 六, 金融的SAS随机模拟和风险度量 1. 随机变量和统计抽样的分布模拟实例 2. SAS的蒙特卡罗模拟及其计算实例 3. VaR的概念、检验和度量方法 4. 案例: a. 债券及其组合的VaR的计算实例; b. GARCH模型在股票VaR中的计算实例; c. 交易数据的综合分析(选讲)。 优惠: 现场班老学员9折优惠; 以上优惠不叠加。
联系方式: 魏老师 QQ:1143703950 Tel:010-68478566 Mail:vip@pinggu.org |
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