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瑞银是全球的理财金融机构，也是全球一流的投资银行和证券公司兼资产管理公司。
“市场中再也没有‘永远的王者’，客户的需求正在推动市场发生变化，”瑞银市场战略与开发部客户分析服务负责人Daniel Ruegge说。
由SAS金融分析帮助瑞银深入洞察自己的客户和客户行为，从中找出新的销售、营销和产品开发机会。
Ruegge博士表示，在SAS的帮助下，瑞银有机会“持续利用深入的客户、市场和竞争信息来制定鲜明的、不同于其它竞争对手的、可持续发展的业务战略，促进集团未来的收入和利润增长。我们能够清楚地了解不同地区以及使用我们各种产品和解决方案的不同客户群体的行为。我们的当地业务经理拥有很大的灵活性，而且我们可以为他们提供支持。而这一切都是通过揭示实践并共享收集到的信息来实现的。”
他说，“SAS是能够在所有方面都满足瑞银需求的方法。通过SAS，我们可以快速实现既定的业务目标并对概念进行论证。然后就可以快速扩大业务规模。SAS的速度和强大的功能连同其它功能，是你在任何其它供应商那里都无法找到的。而且，它使用起来也非常方便：我们的分析师可以很轻松地适应采用软件后的工作，不必为技术而烦恼。我们可以通过向有针对性的抽样客户发送信函的方式对我们的业务猜想进行验证，确保为客户提供正确的产品和服务。我们可以把工作重点放在客户需求上而不是把大量时间浪费在诸如数据准备这类工作上。”
通过SAS，瑞银的数据准备时间缩短了60%，而在特定领域开展的向潜在客户进行有针对性信函投送业务方面，成功赢得客户的比例增加了30-40%。
“最后一步就是对绩效进行衡量：我们可以对SAS对销售业绩的影响进行量化，把重点放在能够为我们带来回报的产品和活动上。分析师还可以发现不应该做的事情，例如对特定区域的定价结构进行更改。通过这些知识，进一步加强了我们在金融领域的地位。让所有这些东西都结合起来是SAS的主要优势所在。”
SAS在金融领域的应用已经占据不可替代的位置！
金融业的SAS实际运用特训
时间：2016年4月2-5日 (四天)
地点：北京市海淀区首都体育学院
费用：4500元 / 3200元 (凭全日制学生证优惠价)
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：
第1天上午 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：多个SAS金融常见的小案例分析（覆盖银行、证券基金、保险等易遇到的各种数据分析情形）
第1天下午 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. 10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。
第2天上午 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。
第2天下午 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。
第3天上午 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
第3天下午 金融的SAS随机模拟和VaR度量
1. 随机变量和统计抽样的分布模拟实例
2. 随机游动、异方差、ARIMA和GARCH模型的分布模拟实例
3. SAS的蒙特卡罗模拟及其计算实例
4. VaR的概念、检验和度量方法
5. 案例：
a. 外汇看跌期权避险问题的抉择（选讲）；
b. 债券及其组合的VaR的计算实例；
c. GARCH模型在股票VaR中的计算实例；
d. 交易数据的综合分析（选讲）。
第4天上午 期权定价模型及其应用
1. 期权定价的方法的理论基础及应用（含二叉树、Black-Scholes模型和Monte Carlo模拟）；
2. 案例：
a. 期权的二叉树定价的SAS实现；
b. 隐含波动率的测量；
c. B-S期权定价模型的SAS求解；
d. 用蒙特卡罗模拟方法进行期权定价。
第4天下午 事件研究和组合价差法
1. 事件研究的目的、概念和步骤
2. 组合价差法的基本思路和步骤
3. 案例：
a. 恒生指数ETF的推出对我国沪深股指期货的影响；
b. 异常股票收益的监测；
c. 开放式和封闭式基金业绩持续性分析。
优惠：
现场班老学员9折优惠；
同一单位三人以上同时报名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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本文标题：瑞士银行（UBS）通过SAS促进收入增长并建立长期的客户关系
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