SAS系统与经济统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:岳朝龙

出品人:

页数:521 页

译者:

出版时间:2003年01月

价格:38.0

装帧:平装

isbn号码:9787312016035

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 经济统计
• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列
• SAS编程
• 经济模型
• 实证分析

《金融市场微观结构：理论与实证》 内容简介 本书深入探讨了金融市场的微观结构，即交易者如何在特定规则和信息不对称的环境下进行资产交易的机制。它整合了前沿的理论模型和丰富的实证研究，旨在揭示价格形成的内在逻辑、市场效率的驱动因素以及交易行为对市场动态的影响。本书不仅适合金融学、经济学等相关专业的学生和研究者，也为金融从业人员提供了理解市场运作、优化交易策略的重要理论基础。 第一部分：理论基础与模型构建 本部分聚焦于金融市场微观结构的核心理论框架，为理解市场行为奠定坚实的理论基石。 第一章：信息与交易 本章首先界定了金融市场中“信息”的含义及其在交易决策中的关键作用。我们将探讨信息的不同类型，包括公开信息、私人信息和内幕信息，并分析这些信息如何在市场中传播和被利用。 信息不对称的来源与表现： 详细阐述信息不对称是如何产生的，例如交易者的专业知识、信息获取成本、以及信息披露机制的局限性。我们将通过具体案例说明信息不对称如何在股票、债券、衍生品等不同市场中显现，并对市场效率产生影响。 信息对价格形成的影响： 深入分析信息如何被整合进资产价格。我们将引入“有效市场假说”的不同强度，并探讨在信息不对称环境下，价格是否能够充分反映所有可用信息。我们将讨论信息披露的及时性、准确性以及市场对信息的解读能力如何影响价格的波动性和均值回归特性。 交易者的信息获取策略： 探讨交易者为了获取信息可能采取的各种策略，包括搜寻信息、分析数据、甚至是利用非公开信息（在合法范围内）。我们将分析信息搜寻的成本与收益，以及信息不对称如何激励某些交易者进行更积极的信息搜寻。 信息与流动性： 分析信息不对称与市场流动性之间的复杂关系。信息不确定性增加时，交易者可能不愿意承担风险，导致市场流动性下降。反之，充分透明的信息环境有助于提高市场流动性，降低交易成本。 第二章：交易模型：买卖价差与交易成本 本章的核心在于构建理解市场微观结构的交易模型，特别是聚焦于买卖价差（bid-ask spread）和交易成本的理论解释。 买卖价差的构成： 详细解析买卖价差并非单一因素造成，而是多种力量博弈的结果。我们将探讨构成买卖价差的几个主要要素： 流动性提供者的风险补偿： 市场做市商（market makers）承担着承担买卖盘风险的责任。买卖价差中的一部分用于补偿他们持有的库存风险，以及在市场波动时可能产生的损失。 信息不对称的体现： 隐藏在买卖双方中的“知情交易者”（informed traders）拥有比“不知情交易者”（uninformed traders）或“噪音交易者”（noise traders）更多的信息。做市商需要通过买卖价差来保护自己免受知情交易者的侵害，即“逆向选择”（adverse selection）成本。 订单执行的成本： 提交和执行交易订单本身会产生一定的成本，例如交易平台的费用、系统运行成本等，这也会被纳入买卖价差。 经典买卖价差模型： Garman-Kohlhagen 模型 (1974) 的基础： 介绍这一模型在固定收益市场中的应用，以及它如何考虑利率、汇率等宏观因素对价差的影响。 Stoll 模型 (1978, 1985)： 详细阐述Stoll的模型，这是理解买卖价差理论的里程碑。我们将分析其如何将买卖价差分解为“库存成本”、“信息成本”和“订单成本”，并探讨不同市场条件下各成分的相对重要性。 Hasbrouck 模型 (1991)： 介绍Hasbrouck模型如何利用时间序列数据来估计买卖价差的各个组成部分，并深入分析其在实证研究中的应用价值。 交易成本的量化与影响： 显性成本与隐性成本： 区分交易中的显性成本（如佣金、交易所费用）和隐性成本（如滑点、机会成本）。 交易成本对交易行为的影响： 分析高昂的交易成本如何抑制交易者的交易频率，影响其投资策略的选择，并可能导致市场流动性下降。我们将探讨不同交易策略（如大额订单、小额频繁交易）在不同成本环境下对应的最优选择。 市场结构与买卖价差： 讨论不同类型的交易场所（交易所、店头市场、电子通信网络ECN）如何影响买卖价差。例如，集中的交易所通常能提供更高的流动性，从而降低价差。 第三章：订单簿动态与流动性 本章深入研究订单簿（order book）的动态变化，以及其如何直接反映和影响金融市场的流动性。 订单簿的构成与运作： 详细介绍订单簿的组成部分，包括买入订单（bids）和卖出订单（asks），以及它们的挂单价格（price）和数量（volume）。我们将阐述订单的提交、修改和取消如何实时更新订单簿，形成动态的价格发现过程。 流动性的度量： 订单簿深度： 分析订单簿中排在前列的买卖订单数量（depth）是衡量市场流动性的重要指标。深度越大，意味着可以以当前价格执行更大数量的交易，市场越具流动性。 订单簿宽度： 探讨最有利的买卖价格之间的价差（width），即买卖价差本身，也是流动性的直接体现。价差越窄，交易成本越低，流动性越高。 市场深度与市场宽度： 分析这两者之间的权衡关系，以及它们如何共同影响交易者对流动性的感知。 其他流动性指标： 介绍市场深度（market depth）、有效价差（effective spread）等更精细的流动性度量方法，并探讨其在实证研究中的应用。 订单流（Order Flow）与市场冲击： 订单流的性质： 分析交易者提交订单的类型（市价单、限价单）、方向（买入、卖出）以及批量大小（size）如何形成订单流。 市场冲击（Market Impact）： 探讨大额订单的执行对价格产生的短期影响。执行大额卖单会迅速消耗买单，推高价格；执行大额买单则会消耗卖单，压低价格。我们将分析市场冲击的程度与订单大小、市场深度、以及交易者对手交易意愿等因素的关系。 算法交易与市场冲击： 讨论算法交易（algorithmic trading）中，微秒级的交易执行和海量订单如何对市场冲击产生复杂影响，有时会放大，有时会平滑。 流动性危机： 分析在极端市场条件下，流动性如何迅速枯竭，导致买卖价差急剧扩大，交易难以执行，从而引发系统性风险。我们将探讨触发流动性危机的常见因素，如信息冲击、杠杆率过高、做市商退出现场等。 第四章：交易者类型与交易策略 本章将交易者进行分类，并分析不同类型交易者在市场中的行为模式和所采用的交易策略，揭示这些行为如何塑造市场动态。 交易者分类： 知情交易者 (Informed Traders)： 拥有比市场平均水平更多信息优势的交易者。他们可能通过专业分析、内幕信息（非法）或对市场微观结构的深入理解来获取优势。 不知情交易者 (Uninformed Traders) / 噪音交易者 (Noise Traders)： 缺乏信息优势，其交易决策可能基于非理性因素（如情绪、羊群效应）或随机决策。 做市商 (Market Makers)： 旨在通过提供买卖报价来赚取买卖价差，同时也为市场提供流动性。 高频交易者 (High-Frequency Traders, HFT)： 利用高性能计算机和复杂算法，以极高的速度进行交易，捕捉微小的价差机会。 机构投资者： 如共同基金、养老基金等，通常进行大额、长期的投资。 个人投资者： 散户投资者。 交易策略分析： 延迟执行策略： 机构投资者为降低市场冲击，会将大额订单拆分成小额订单，分散在一段时间内执行。我们将分析各种拆单算法（如VWAP, TWAP）的原理和适用场景。 套利策略： 利用不同市场或不同证券之间的微小价格差异进行无风险或低风险获利的交易。我们将讨论统计套利（statistical arbitrage）和跨市场套利（cross-market arbitrage）的微观结构视角。 做市策略： 分析做市商如何在风险和收益之间取得平衡，以及他们如何根据市场状况调整报价策略。 高频交易策略： 探讨高频交易者如何利用速度优势，例如事件驱动交易（event-driven trading）、统计模型预测等，来获取利润。 交易者行为的相互作用： 分析不同类型交易者之间的博弈如何影响价格形成和市场效率。例如，知情交易者的存在会迫使做市商提高价差，而噪音交易者的存在则可能为知情交易者提供获利机会。 第二部分：实证研究与市场应用 本部分将理论模型与实际市场数据相结合，通过实证分析来检验理论假设，并探讨微观结构研究在金融实践中的应用。 第五章：高频数据分析与实证方法 本章介绍分析高频交易数据所需的实证方法和工具，以及如何利用这些数据来检验微观结构理论。 高频数据的特点与挑战： 数据量庞大： 高频数据包含海量的交易和报价信息，对存储和处理能力提出极高要求。 噪声与异常值： 高频数据中存在大量的交易错误、系统故障等产生的噪声和异常值，需要进行有效的清洗和预处理。 时间序列特性： 高频数据具有强烈的序列相关性，需要使用合适的时序模型进行分析。 实证方法论： 事件研究法 (Event Study)： 如何设计事件研究来衡量特定事件（如公司公告、政策变动）对价格和流动性的短期影响。 回归分析： 应用各种回归模型（如OLS, GARCH）来分析价格、交易量、流动性等变量之间的关系。 时间序列模型： 介绍ARIMA、VAR等模型在分析高频价格序列中的应用，以及如何捕捉序列的动态特征。 向量自回归（VAR）模型： 分析多个变量（如价格、交易量、买卖价差）之间的动态关系，捕捉它们对彼此的传导效应。 准自然实验法： 利用市场规则改变、技术故障等“自然实验”，来识别因果关系。 高频数据分析的软件与工具： 介绍常用的统计软件（如R, Python的pandas、numpy库）、数据库管理系统以及专门用于高频数据分析的平台。 实证研究中的常见问题： 讨论样本选择偏差、测量误差、内生性问题等在实证研究中需要注意的问题。 第六章：实证检验：买卖价差、流动性和信息 本章将理论模型与真实市场数据相结合，通过实证研究来检验关于买卖价差、流动性和信息不对称的理论。 买卖价差的实证分析： 跨市场比较： 比较不同股票、债券、商品或外汇市场上的买卖价差，并分析其差异与市场结构、监管环境、流动性供给等因素的关系。 时间序列分析： 检验买卖价差是否随时间变化，以及这种变化是否与宏观经济指标、市场波动性、交易活动等因素相关。 信息不对称对买卖价差的影响： 通过分析公司财务报告披露前后、分析师评级变化等事件对特定股票买卖价差的影响，来量化信息不对称带来的成本。 高频交易对买卖价差的影响： 实证研究高频交易的活跃度是否与买卖价差的收窄或扩大有关。 流动性的实证度量与驱动因素： 流动性指标的实证检验： 检验不同流动性指标（如订单簿深度、市场深度、有效价差）在预测未来价格波动、交易成本方面的有效性。 市场微观结构对流动性的影响： 实证分析订单簿的特征（如买卖订单的分布、等待订单的长度）、交易者行为（如平均订单大小、交易频率）如何影响市场的即时流动性。 信息冲击与流动性： 检验重大利好或利空消息发布后，市场流动性是否会发生显著变化，是增加还是减少。 信息不对称的实证证据： 内幕交易的痕迹： 通过分析特定股票在重大信息公开前的异常交易模式，来寻找内幕交易存在的证据。 分析师预测的价值： 实证检验分析师预测的准确性和一致性是否与股票的交易量、价格波动性相关。 信息披露的效率： 分析不同信息披露渠道（如公司财报、新闻发布）对股票价格反应速度和准确性的影响。 第七章：市场效率与价格发现 本章深入探讨金融市场的效率，特别是价格发现过程，并考察微观结构因素如何影响市场效率。 价格发现的过程： 信息整合： 详细解释交易者如何通过不断地买卖，将各种新信息逐步反映到资产价格中。 微观结构的影响： 分析订单簿的动态、交易成本、信息不对称等微观结构因素如何加速或减缓价格发现的过程。例如，高流动性市场能更快地消化信息，从而提高价格发现效率。 市场效率的衡量： 弱式有效市场： 考察历史价格数据是否能够预测未来价格，以及技术分析的有效性。 半强式有效市场： 检验所有已公开信息是否已被充分反映在价格中，以及基本面分析的价值。 强式有效市场： 讨论是否存在可以利用未公开信息获利的交易者，以及内幕交易的普遍性。 影响市场效率的微观结构因素： 交易成本： 高交易成本会阻碍信息的有效传播和价格的快速调整，降低市场效率。 信息不对称： 信息优势的分布会造成价格信号的扭曲，影响市场效率。 流动性： 低流动性市场可能导致价格对交易订单反应过度，或者在信息传播时滞后，降低价格发现的速度。 交易者行为： 噪音交易者和羊群效应可能导致价格偏离基本价值，影响市场效率。 高频交易与市场效率： 探讨高频交易在加速信息整合、提供实时流动性方面的作用，以及它们是否可能引入新的市场风险或影响价格发现的稳定性。 第八章：监管与政策启示 本章基于微观结构研究的成果，探讨相关的金融监管政策，以及这些政策对市场运作的可能影响。 监管目标： 维护市场公平性： 防止内幕交易、市场操纵等不公平行为。 保障市场流动性： 确保在需要时能够方便地进行交易。 降低交易成本： 提高市场运行效率。 防范系统性风险： 避免市场失灵引发金融危机。 与微观结构相关的监管政策： 信息披露规则： 强制性信息披露（如财报、重大事件披露）的要求，以减少信息不对称。 交易场所监管： 对交易所、多边交易平台（MTF）、另类交易系统（ATS）等的监管，以确保其公平、有序运作。 做市商监管： 对做市商的义务和行为进行规范，如强制报价义务、风险管理要求等。 高频交易监管： 针对高频交易的算法、速度、订单管理等方面的监管措施，如熔断机制、滑动限制等。 反市场操纵规定： 制定和执行相关法律法规，以打击价格操纵、虚假交易等行为。 政策有效性的评估： 政策对买卖价差的影响： 评估特定监管政策是否有效降低了交易成本。 政策对流动性的影响： 检验监管措施是否能提升或维持市场流动性。 政策对信息不对称的影响： 评估信息披露规则的有效性。 政策对市场稳定性的影响： 分析熔断机制、限价指令等在应对极端市场波动时的效果。 全球视角与跨市场比较： 比较不同国家和地区的监管政策，以及它们的实施效果，为制定更优化的监管框架提供参考。 第九章：未来展望与研究前沿 本章对金融市场微观结构的研究进行总结，并展望未来的研究方向和潜在的突破点。 新兴技术与市场结构： 区块链与去中心化金融 (DeFi)： 探讨区块链技术如何重塑交易结算、信息透明度，以及去中心化交易所（DEX）的微观结构特点。 人工智能与机器学习： 分析AI在交易决策、风险管理、市场预测等方面的应用，以及它们对市场动态的影响。 大数据分析： 探讨如何利用更广泛的数据源（如社交媒体情绪、卫星图像）来理解市场行为。 市场结构的新演变： 算法交易的深入影响： 持续研究算法交易如何改变价格发现、流动性供给以及市场稳定性。 跨境交易与全球市场微观结构： 探讨全球化背景下，不同市场之间的联动效应以及跨境交易的微观结构挑战。 绿色金融与可持续投资： 分析ESG因素如何在微观结构层面影响资产定价和交易行为。 研究前沿的挑战： 模型复杂性与可解释性： 如何构建更精细、更具预测能力的模型，同时又不牺牲模型的可解释性。 数据获取与处理： 随着数据量的爆炸式增长，如何有效获取、存储和处理海量高频数据。 因果关系识别： 在复杂的市场环境中，如何准确识别微观结构因素与市场结果之间的因果关系。 行为金融与微观结构： 进一步融合行为金融的理论，解释非理性交易行为在市场微观结构中的作用。 《金融市场微观结构：理论与实证》 旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解金融市场是如何运作的。本书将理论深度、实证广度和前沿视野相结合，为金融学术界和实务界提供宝贵的参考价值。

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我对这本书的‘用户体验’设计感到非常不满意。书中所使用的字体大小和行间距，似乎是按照上世纪九十年代的出版标准来的，阅读起来相当吃力，尤其是在光线不好的环境下。更要命的是，书中大量引用的数据案例，虽然在技术上是正确的，但它们所选取的经济背景和时间点，都显得过于陈旧。读着那些关于二十年前的行业数据和政策背景的分析，我总有一种“时空错乱”的感觉，这让我很难将书中学到的方法论直接映射到当下瞬息万变的经济环境中。一个好的统计分析工具书，理应提供足够贴近时事、富有生命力的案例来激发读者的学习热情和应用潜力。这本书在这方面显得异常保守和滞后，它教授的是一种普适性的“技法”，但这些技法却被包裹在了过时的“外衣”之中。这就像是用一台老式打字机来完成最新的商业报告一样，工具本身可能没问题，但输入和输出的效率与现代感大打折扣，让人在学习的过程中，总感觉缺少了一股推动力去探索它更深层次的价值。

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这本书的专业术语密度高得惊人，几乎到了“令人窒息”的程度。我可以理解，统计分析和经济学本身就是高度专业化的领域，术语的出现是必然的，但这本书似乎将每一个术语都当作是理所当然需要被读者理解的概念，对它们的解释往往是一笔带过，或者干脆假设读者已经通过其他途径掌握了它们的精确定义。对于那些跨学科背景的读者，比如我这种，虽然懂一些经济概念，但对底层的数据处理机制不甚熟悉的人来说，阅读过程就像是在迷雾中行走，每走一步都需要停下来，翻到索引页去查找某个名词的确切含义。更别提那些冗长的数学符号和公式的推导过程，它们被放在了正文的角落里，仿佛是给那些数学功底深厚的“神人”准备的彩蛋，而对于大多数追求应用层面的学习者而言，这些内容更多的是一种视觉上的负担，而非知识上的补充。这本书的作者显然是深谙此道的大师，但却忘记了，如何将深奥的知识，用一个“凡人”能够接受的方式，循序渐进地呈现出来，这使得它的可及性大大降低。

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这本书的封面设计实在是太有时代感了，带着一种老派的学术气息，让人一眼就知道这不是那种轻飘飘的网络流行读物。我拿到手的时候，那种纸张的质感和油墨的味道，一下子就把我拉回了图书馆里查阅专业资料的年代。我本来是冲着书名里的“经济统计”去的，心想这大概率会是一本讲解如何运用各种经济模型进行数据挖掘和预测的宝典。然而，当我翻开内页，首先映入眼帘的并不是复杂的回归分析公式，而是大量关于SAS软件操作界面的截图和详尽的步骤说明。坦白说，这让我有些许的失落，因为我更期待的是理论的深度，而不是工具层面的操作指南。不过，耐下性子仔细看下去，才发现作者在基础概念的阐述上确实下了不少功夫，对于一个初学者来说，这本书记载的流程图和代码示例无疑是一份扎实的入门地图。它似乎在暗示，想玩转经济的复杂游戏，首先得把最基础的工具磨砺到可以随心所欲的地步。所以，这本书与其说是深入探讨宏观经济学原理，不如说是提供了一把解锁数据世界的“万能钥匙”，只是这把钥匙的打磨过程略显繁琐和机械化，让人在学习之初，很难感受到那种理论飞扬的快感。它更像是一本优秀的“技术手册”，而非“思想启迪录”。

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这本书的排版和内容逻辑构建，给我一种强烈的“上课笔记”的既<bos>0感。它不是那种行云流水般的叙事性著作，更像是课堂上老师为了确保每个知识点都被精准无误地传达，而精心编排的讲义集合。章节之间的过渡往往显得有些突兀，仿佛是几个独立的小模块被强行串联起来。比如，上一章还在详细讲解如何清洗数据集中的缺失值，下一章画风一转，就直接跳到了如何用T检验来比较两组样本均值，中间完全没有过渡性的文字来解释为什么统计分析的下一步会是这个。对于那些已经有一定基础，希望在某个特定统计领域寻求突破的读者来说，这种结构可能会造成信息检索的效率降低，你得花时间在目录和页眉之间快速定位，才能找到你真正感兴趣的那个“工具箱”配件。我本以为它会像一本优秀的教科书那样，由浅入深，层层递进地构建起一个完整的分析框架，但实际上，它更像是一个巨大的、高度分类的工具箱，所有的工具都摆在那里，等待使用者根据自己的需求去挑选和组合。因此，我建议把它当作一本工具书来对待，而非一本从头读到尾的理论专著。

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从内容结构上来看，这本书更像是一份“备忘录”，而非一本完整的学习路线图。它为每一个需要执行的统计步骤提供了详尽的操作指南，从数据导入的参数设置，到报告输出的格式定制，都写得清清楚楚，条分缕析。然而，它最大的缺陷在于，它没有建立一个清晰的“问题导向”的分析框架。读者很容易学会如何“做”某一个特定的分析——比如如何运行一个面板数据模型——但是，当面对一个真实的、模糊不清的经济现象时，读者往往会迷茫：我到底应该用哪个模型来回答我的核心问题？是应该先做平稳性检验，还是直接进行协整分析？这本书里，这些关于“选择”的决策过程和背后的理论权衡，几乎是缺失的。它完美地解决了“如何操作”的问题，却对“为何选择”以及“结果如何解读和批判性应用”的指导非常薄弱。结果就是，读者可能会成为一个熟练的“按钮操作员”，却不是一个有洞察力的经济分析师，这种“工具的奴隶化”倾向，是这类书籍设计中一个非常值得警惕的陷阱。

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