近期现场/远程培训 储备SSCI论文发表的能力:经典范例与困境突破
讲师介绍
蔡立耑(Terry Tsai),美国伊利诺伊大学金融硕士,华盛顿大学经济学硕士、博士,厦门大学王亚南经济研究院金融学教师,在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。
生长于台湾,求学于美国,在台湾的信息与金融业担任高级顾问,不仅拥有扎实的金融理论基础,而且具备广阔的国际视野与前沿的研究理念!
主持多项金融大数据研究项目,涉及SAS、R、Matlab、Mathematica、Java 与C#、F# 等多种统计分析工具与编程语言。在数据处理、数据分析以及数据可视化等数据科学领域有丰富的经验和独到的见解。
亲身实践各种金融应用,主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究,例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。
学员对象
1. 从事证券、基金、资产管理等金融行业需要进行资产配置和交易的专业人士;
2. 有志于从事证券、基金、资产管理等金融行业的学生和学习者;
3. 需要进行资产配置、量化投资与交易的金融投资者;
4. 需要进行经济、金融数据处理、数据分析以及数据可视化的学生、研究生、研究人员以及各行业专业人士;
5. 希望快速掌握SAS 基础和并训练金融相关应用能力的本科生、研究生以及专业人士;
6. 在金融、财务、资讯、市场营销、人力资源管理中等各个领域涉及较多数据处理和分析的专业人士;
7. 希望提升统计分析实战能力的专业数据分析人员,或者有志于进入数据分析行业的学生;
课程目标
1. 帮助学员快速掌握SAS 软件和SAS 数据处理与分析中的基本概念,熟悉SAS 数据处理和分析的思维方式,能够动手应用SAS 解决各种数据分析与各类金融分析问题;
2. 帮助学员快速掌握金融领域的背景知识,帮助学员从直觉上认识到统计学模型的原理和想对应的金融应用方法,进一步将SAS 统计编程与分析技术实践到金融投资领域;
3. 通过深入浅出的讲解,为学员构建良好的直觉与高效的思维方式,熟练运用SAS 提供的工具来进行资产配置、量化交易,并由能力根据个人判断和偏好形成自己的量化投资策略。
完成学习的学员将能够
1. 熟练地导入、导出基本形式的数据;
2. 灵活地运用SAS 提供的函数、语句和过程对数据进行筛选和分析;
3. 产生专业的报告表和图表来突出数据中的信息;
4. 用宏编程对数据进行批量处理;
5. 计算金融资产的收益指标等金融变量;
6. 回归分析对数据进行统计分析;
7. 利用时间序列模型分析时间序列数据;
8. 对数据进行统计检验并进行相关的统计推断;
9. 实现基于历史数据的资产选择和配置;
10. 实现量化交易策略设计与回溯检验,并能设计和实施符合自己需求的风险管理方案。
课程特色
本课程的内容既可以帮助初学者快速熟悉SAS 的基本概念和应用,也适合有一定SAS 应用经验的学员快速回顾SAS 基础知识并查缺补漏。课程内容通俗易懂,课程讲解深入浅出,知识和应用并重,理论与现实问题相结合。
每个章节都有许多涉及现实情境和现实数据的小案例,可以帮助学员巩固知识点。同时,每章节末还提供现实案例和练习供学员课后练习。学员完成练习的过程中可以巩固知识面,因为点面结合才能打下扎实的基础,从而综合运用。
本课程的终极目标是帮助学员形成系统的SAS 数据分析思维,灵活掌握SAS 提供的工具,提高分析能力与解决问题的能力,这样才能高效解决现实中的遇到的各类问题。本课程就是为了引导学员了解SAS 数据处理和分析的思维方式,灵活掌握统计学工具,最终能够解决现实中的金融资产配置、量化投资、风险管理等综合问题。
教学心得
我在美国和中国大陆的教学过程中,常常发现许多同学非常具有潜力,对研究或金融实务充满热忱,也有许多惊艳的想法和创新。但很多都苦于不熟悉合适的工具,导致这些深具潜力的想法最终不了了之,非常可惜。
SAS 是统计分析工具大家族中的一员,不少学员也同时掌握了R 等其他统计分析工具。但是SAS的思维方式与其他工具有较大的差异,如果还用R 或Matlab 的编程思维方式来学习和使用SAS,这就仿佛在用开坦克的思维方式驾驶飞机,这并不是最合适的思维方式,往往导致解决问题的效率更低,因此用合适的思维方式学习和探索SAS 将事半功倍!另外,SAS 与学习金融也是两种不同的思维训练过程,将这两种学习心得融合需要时间一点一滴积累。本课程就是为了减少学员学习过程尝试错误所带来的挫折感并节省时间成本,在最短的时间内入门SAS,掌握初步的知识和技能,形成适合SAS 工具的思维方式,并开始在不断的应用和积累中探索广阔的SAS 世界。
因此,本课程的目的在于接受训练的学员可以快速有效地掌握SAS 在金融应用中所需的知识和技能,让每个学员能够在熟练应用合适工具的过程中充份发挥自己的研究潜能。
课程大纲
第一天:SAS 快速入门
SAS 系统简介(1 小时)
帮助学员快速熟悉SAS 软件的环境和基本概念以及使用方法,从一个小程序对SAS 数据导入、简单统计、图表绘制的整个流程形成基本图景。
1. 第一个SAS 小程序详解
2. 导入导出数据
3. 简单的描述性统计
4. 几种快速绘图的方法
5. 练习:个股数据统计与绘图
SAS 常用函数(1 小时)
熟悉SAS 常用函数,能够灵活地进行数据变换、数学运算、金融计算,灵活处理字符与格式的变化。
1. 常用数学函数
2. 常用字符函数
3. 常用统计函数
4. 常用金融函数
5. 常用日期函数
6. 练习:净现值与内部收益率计算
SAS 常用语句(1 小时)
熟悉SAS 的常用语句,实现数据筛选、变量筛选以及其他多种金融数据的清理和汇总方法,也可以根据需要产生新的数据或统计指标。
1. IF 语句筛选数据
2. SET 语句引入数据集
3. KEEP/DROP 语句筛选变量
4. DO 循环语句
5. RETAIN 语句保持变量值
6. ARRAY 数组语句
7. WHERE 语句条件筛选
SAS 常用过程(2 小时)
熟练运用各种常用过程进行数据的描述性统计、统计量的计算、数据排序以及各种常见的绘图方法。了解SQL 语句并能使用SQL 语句进行数据整合、合并与查询等操作。
1. 打印过程:PROC PRINT
2. 排序过程:PROC SORT
3. 均值过程:PROC MEANS
4. 单变量过程:PROC UNIVARIATE
5. 统计图表绘制过程:PROC SGPLOT
6. 函数编译过程:PROC FCMP
7. 数据查询过程:PROC SQL
8. 练习:生成财务指标数据总览
SAS 宏编程与批量数据处理(1 小时)
使用宏程序批量处理数据,大幅减少重复性工作,提高工作效率。
1. SAS 宏编程与批量数据处理
2. 宏编程基础
3. 宏变量的声明和引用
4. 宏的声明和调用
5. 练习:应用SAS 宏从数据库批量导入日股票交易数据
第二天:统计学与资产配置
统计学原理(1 小时)
掌握统计学的基本原理,形成良好的统计直觉,了解
1. 参数估计
2. 假设检验
3. 统计推断
4. 统计解释
线性回归模型(2 小时)
掌握线性回归模型在金融中的应用方法,熟悉REG 过程的使用方法,能够快速计算回归系数等参数,并能快速进行一般的回归分析、模型检验与统计推断。
1. PROC REG 线性回归过程
2. 练习:计算个股beta 值
3. 练习:计算市场各行业的beta 值
4. 练习:筛选具有显著超额收益率(alpha)的股票
5. 练习:三因素模型
资产配置理论与实践(3 小时)
掌握资产定价模型的原理、资产配置理论,能够用SAS 工具对证券市场中的历史数据做处理获得资产的风险——收益信息,并根据该信息实现资产最优配置。
1. 资产定价模型
2. 资产配置理论
3. 资产配置的实现
4. 练习:A 股市场资产配置实例
第三天:时间序列模型与量化投资
时间序列分析(2 小时)
掌握时间序列分析中基本的自回归模型以及异方差模型并能够估计模型系数,通过时间序列模型来分析时间序列数据。
1. AR 自回归模型
2. MA 移动平均模型
3. ARMA 模型
4. GARCH 模型
5. 练习:时间序列模型模拟、拟合与残差分析
常用时间序列检验(1 小时)
掌握协整检验与格兰杰因果检验的实现方法,能够对一般数据进行统计检验并产生统计推断结论。
1. 协整检验
2. 格兰杰因果检验
3. 练习:GDP 增长率与CPI/PPI 的时序关系分析
量化投资与统计套利(3 小时)
通过SAS 的综合应用进行统计套利交易策略设计与回溯检验,并能评价交易策略的相关指标来判断策略质量,能够控制交易风险,让金融交易策略更加系统和稳健。
1. 统计套利原理
2. 交易策略设计
3. 回溯检验
4. 练习:多种风险控制措施的实现
人大经济论坛SAS专版:http://bbs.pinggu.org/forum-68-1.html
联系方式:
曾老师
电话:13501012363 (010)68454276
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