滿額折
商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
特色
1. 數據處理和數據分析並重。針對金融大數據結構複雜、數據源和格式變換大的特點，充分講述SAS軟件DATA步強大的數據處理功能，強化金融數據處理內容。
2. 將SAS數據分析能力強和R和Python靈巧和業界流行的特點相結合，建立融合SAS和R及Python的數據處理和分析教材構架，進行教學大綱、授課教案到教材、案例集和習題集等課程要件建設。
3. 以《金融計量經濟學》為知識依托，以海通證券金融工程部、天風證券金融工程部、等有名券商量化金融策略為具體案例內容，以權益（股票）市場和債券（固定收益）市場為主要應用領域，以日數據（daily data）為主、高頻日內數據（intraday data）為輔，建立從數據搜集到數據清理、從投資組合到交易策略和算法交易等金融量化方法的教學案例。
創新點
1. 填補國內教材空白。作為一款權威的數據處理和統計分析軟件，多年來SAS在國內（尤其是銀行系統）得到了廣泛應用。已出版的教材多以操作和數據處理編程為主，針對金融數據處理和分析的書籍並不多見，尤其講解金融數據分析的SAS過程步（Proc step）的教材難以見到。本教材擬對分析金融時間序列的SAS過程進行詳細和全面的介紹，充分揭示SAS在處理和分析金融時間序列數據上的優勢，填補國內教材空白。
2.SAS Viya平臺介紹和R、Python的軟件融合。SAS Viya 2016年推出以來，得到了很快的發展，出現了基於SAS Viya 云分析服務CAS的很多應用，國內一些金融機構也採用了SAS Viya構建自己的數據分析平臺。但國內介紹SAS Viya的書很少，沒有發現介紹利用SAS Viya中的ACTION進行金融數據分析的書籍。對SAS Viya的介紹以及利用SAS Viya中的Econometrics8.4 ACTION、Visal Statistical Analysis ACTION、Deep Learning ACTION等進行金融數據處理和分析的內容，是本教材的創新之處。
1. 數據處理和數據分析並重。針對金融大數據結構複雜、數據源和格式變換大的特點，充分講述SAS軟件DATA步強大的數據處理功能，強化金融數據處理內容。
2. 將SAS數據分析能力強和R和Python靈巧和業界流行的特點相結合，建立融合SAS和R及Python的數據處理和分析教材構架，進行教學大綱、授課教案到教材、案例集和習題集等課程要件建設。
3. 以《金融計量經濟學》為知識依托，以海通證券金融工程部、天風證券金融工程部、等有名券商量化金融策略為具體案例內容，以權益（股票）市場和債券（固定收益）市場為主要應用領域，以日數據（daily data）為主、高頻日內數據（intraday data）為輔，建立從數據搜集到數據清理、從投資組合到交易策略和算法交易等金融量化方法的教學案例。
創新點
1. 填補國內教材空白。作為一款權威的數據處理和統計分析軟件，多年來SAS在國內（尤其是銀行系統）得到了廣泛應用。已出版的教材多以操作和數據處理編程為主，針對金融數據處理和分析的書籍並不多見，尤其講解金融數據分析的SAS過程步（Proc step）的教材難以見到。本教材擬對分析金融時間序列的SAS過程進行詳細和全面的介紹，充分揭示SAS在處理和分析金融時間序列數據上的優勢，填補國內教材空白。
2.SAS Viya平臺介紹和R、Python的軟件融合。SAS Viya 2016年推出以來，得到了很快的發展，出現了基於SAS Viya 云分析服務CAS的很多應用，國內一些金融機構也採用了SAS Viya構建自己的數據分析平臺。但國內介紹SAS Viya的書很少，沒有發現介紹利用SAS Viya中的ACTION進行金融數據分析的書籍。對SAS Viya的介紹以及利用SAS Viya中的Econometrics8.4 ACTION、Visal Statistical Analysis ACTION、Deep Learning ACTION等進行金融數據處理和分析的內容，是本教材的創新之處。
作者簡介
沈根祥，上海財經大學經濟學院教授，55歲，2003年金融上海財經大學經濟學院從事教學和科研。教授課程主要包括：計量經濟學、金融計量經濟學、SAS系統與數據分析等。學術研究領域主要是金融計量經濟學和金融市場數量分析，編著出版教材2部，翻譯著作和教材3部。在國家1級B期刊發表學術論文十余篇。
目次
第１章 SAS簡介 ／１
１．１ ＳＡＳ的產生和發展 ／１
１．２ ＳＡＳ環境 ／２
１．２．１ 免費的大學版和云端科研版 ／２
１．２．２ ＳＡＳ模塊 ／３
１．３ Ｂａｓｅ ＳＡＳ界面 ／３
１．３．１ 窗口 ／３
１．３．２ 菜單欄 ／６
習題 ／７
第２章 SAS數據集 ／９
２．１ ＳＡＳ數據集結構 ／９
２．２ ＳＡＳ數據集文件 ／１０
２．２．１ 文件命名 ／１０
２．２．２ 文件名縮略列示 ／１０
２．３ ＳＡＳ數據集的組織———邏輯庫 ／１１
２．３．１ 邏輯庫的創建 ／１１
２．３．２ 邏輯庫的合並 ／１２
2． ３．３ 邏輯庫的刪除 ／１２
2．４ ＳＡＳ數據集變量 ／１３
２．４．１ 變量屬性 ／１３
２．４．２ 變量缺失值 ／２１
２．５ ＳＡＳ數據集的創建 ／２１
２．５．１ 用命令ｖｔ產生新數據集 ／２１
２．５．２ 導入外部標準源數據 ／２２
２．６ ＳＡＳ數據集導出 ／２４
習題 ／２４
第３章 DATA步編程和數據處理：基礎 ／２６
３．１ ＳＡＳ程序 ／２６
３．１．１ ＳＡＳ語句 ／２６
３．１．２ ＳＡＳ表達式 ／２７
３．１．３ 例程調用語句 ／３８
３．１．４ 空語句 ／３９
３．１．５ 注釋語句和程序注釋 ／３９
３．１．６ 語句作用範圍 ／４０
３．２ ＤＡＴＡ步原理 ／４０
３．２．１ ＤＡＴＡ步的幾個重要概念 ／４０
３．２．２ ＤＡＴＡ步三種流程 ／４２
３．３ ＤＡＴＡ步———數據操作 ／４８
３．３．１ ＤＡＴＡ語句———ＤＡＴＡ步的開始 ／４８
３．３．２ ＳＥＴ語句———ＳＡＳ數據集觀測的讀取 ／４９
３．３．３ 數據集觀測操作 ／５２
３．３．４ 數據集變量操作 ／５８
３．４ ＤＡＴＡ步———執行流程控制 ／６９
３．４．１ 分支控制 ／６９
３．４．２ 循環控制 ／７３
３．４．３ 特殊流程控制 ／７８
３．５ ＳＡＳ數據集排序 ／８０
３．５．１ 排序過程———Ｐｒｏｃｓｏｒｔ ／８０
３．５．２ ＤＡＴＡ步中的排序數據集 ／８１
３．６ ＳＡＳ數據集合並 ／８３
３．６．１ 數據集串接合並 ／８３
３．６．２ 數據集並接合並 ／８７
３．６．３ 用多個ｓｅｔ語句合並 ／８９
習題 ／９０
第４章 DATA步編程和數據處理：進階 ／９５
４．１ 用ＤＡＴＡ步讀取外部數據 ／９５
４．１．１ 讀取內嵌流式數據 ／９５
４．１．２ 讀取磁盤或設備文件數據 ／１２０
４．２ 將ＤＡＴＡ步數據輸出到外部文件 ／１３２
４．２．１ 將數據輸出到信息窗口 ／１３２
４．２．２ 將數據讀出到外部文件或者其他終端 ／１３３
４．３ 數組及其應用 ／１３６
４．３．１ 數組的定義 ／１３７
４．３．２ 數組屬性 ／１３８
４．３．３ 數組元素的引用 ／１４０
４．３．４ 數組應用 ／１４１
４．４ 數據查詢 ／１４９
４．４．１ 同一數據集跨行查詢 ／１４９
４．４．２ 數據集間查詢 ／１５１
４．５ 數據傳遞 ／１５３
４．５．１ 用數據集傳遞 ／１５３
４．５．２ ＤＡＴＡ步接口———ｓｙｍｐｕｔｘ例程和ｓｙｍｇｅｔ函數 ／１５４ ４．６ 數據維護 ／１５７
４．６．１ 建立索引 ／１５７
４．６．２ 修改和更新 ／１５８
４．６．３ 數據集加密 ／１６４
４．７ 程序調試 ／１６６
４．７．１ 語法錯誤 ／１６６
４．７．２ 語義錯誤 ／１６７
４．７．３ 執行錯誤 ／１６７
４．７．４ 數據錯誤 ／１６９
習題 ／１７０
第５章PROC步簡介 ／１７２
５．１ ＰＲＯＣ步 ／１７２
５．１．１ 過程步邊界 ／１７２
５．１．２ 過程步要件 ／１７３
５．１．３ 交互執行———ｒｕｎ 組 ／１７６
５．２ 數據管理 ／１７７
５．２．１ ｐｒｏｃｉｍｐｏｒｔ——數據導入過程 ／１７７
５．２．２ ｐｒｏｃｔｒａｎｓｐｏｓｅ——轉置過程 ／１８０
５．３ 基礎統計 ／１８２
５．３．１ ｐｒｏｃｍｅａｎｓ過程 ／１８２
５．３．２ ｐｒｏｃｕｎｉｖａｒｉａｔｅ過程 ／１８９
５．４ 成批執行ＰＲＯＣ步———和ＤＡＴＡ步結合 ／１９５
習題 ／１９８
第６章 時間序列數據處理 ／１９９
６．１ 時間序列數據集 ／１９９
６．１．１ 日期和時間 ／１９９
６．１．２ 缺失值和遺漏觀測 ／２０６
６．１．３ ＩＤ變量 ／２０７
６．１．４ 時間區間（間隔） ／２０８
６．１．５ 函數ｉｎｔｎｘ（）和ｉｎｔｃｋ（）——日期時間和間隔計算 ／２１１
６．１．６ 滯後和差分 ／２１９
６．２ 頻率轉換 ／２２３
６．２．１ 高頻轉低頻 ／２２３
６．２．２ 低頻轉高頻 ／２２６
６．３ 變量變換 ／２２７
６．３．１ Ｈ Ｐ濾波 ／２２７
６．３．２ 滯後、領先和差分 ／２２８
６．３．３ 移動（滾動）窗口內的計算 ／２２９
６．３．４ 分數差分和求和 ／２３４
６．３．５ 其他變換 ／２３６
６．４ 時間序列畫圖 ／２３７
６．４．１ 尺寸、格式和分別率，邊界和外墻 ／２３８
６．４．２ 數據圖標、折線線型 ／２３９
６．４．３ 時間軸刻度和參考線 ／２４１
６．４．４ 多圖疊放 ／２４３
習題 ／２４４
第７章 一元時間序列分析 ／２４６
７．１ ｐｒｏｃａｒｉｍａ過程 ／２４６
７．１．１ 單位根（平穩性）檢驗 ／２４７
７．１．２ 模型定階 ／２５１
７．１．３ 模型估計和診斷 ／２５６
７．１．４ 預測 ／２６０
７．２ ｐｒｏｃａｕｔｏｒｅｇ過程 ／２６３
７．２．１ 時間序列回歸模型 ／２６４
７．２．２ ｐｒｏｃａｕｔｏｒｅｇ語法 ／２６５
７．２．３ 單位根（平穩性）檢驗 ／２６７
７．２．４ 自回歸模型設定和估計 ／２６９
７．２．５ 時間序列回歸模型估計 ／２７１
７．２．６ ＡＲＣＨ檢驗和ＧＡＲＣＨ模型估計 ／２７３
７．２．７ 變點檢驗和變結構檢驗 ／２７９
７．２．８ 參數約束及檢驗 ／２８５
７．２．９ 模型檢測 ／２８７
７．２．１０ 預測 ／２９１
習題 ／２９３
第８章 多元時間序列分析 ／２９５
８．１ 平穩時間序列分析——向量自回歸模型 ／２９５
８．１．１ 向量自回歸移動平均模型分析 ／２９６
８．１．２ 脈衝響應和方差分解 ／３０２
８．１．３ 格蘭杰因果關係檢驗 ／３０４
８．２ 非平穩時間序列分析——協整檢驗和誤差修正模型 ／３０６
８．２．１ 協整檢驗 ／３０６
８．２．２ 誤差修正模型估計 ／３１０
８．３ 多元波動模型 ／３１５
８．３．１ 多元波動模型 ／３１５
８．３．２ 建立多元波動模型 ／３１７
８．４ 參數約束 ／３１９
８．４．１ 約束表達式 ／３２０
８．４．２ 等式約束 ／３２１
８．４．３ 不等式約束 ／３２１
８．５ 參數約束檢驗 ／３２３
習題 ／３２３
第９章 線性高斯狀態空間模型 ／３２６
９．１ 引言 ／３２６
９．１．１ 線性高斯狀態空間模型 ／３２６
９．１．２ 線性高斯狀態空間模型的估計 ／３２９
９．２ 建立狀態空間模型 ／３３０
９．２．１ 模型設定 ／３３４
９．２．２ 模型估計 ／３４７
９．２．３ 模型診斷 ／３４８
９．２．４ 模型預測 ／３４８
９．２．５ 保存結果 ／３５０
９．３ 狀態空間模型應用 ／３５２
９．３．１ ＡＲＭＡ模型的狀態空間模型估計 ／３５２
９．３．２ 動態面板數據模型的狀態空間模型估計 ／３５３
９．３．３ 動態因子模型 ／３５９
習題 ／３６３
第１０章 矩陣編程語言IML ／３６５
１０．１ 矩陣創建 ／３６５
１０．１．１ 元素列示 ／３６５
１０．１．２ 矩陣生成函數 ／３６７
１０．２ 矩陣運算和操作 ／３７０
１０．２．１ 矩陣運算 ／３７０
１０．２．２ 矩陣下標和降維 ／３７４
１０．２．３ 矩陣函數 ／３７６
１０．３ ＳＡＳ數據集操作 ／３８６
１０．３．１ 將ＳＡＳ數據集讀入ＩＭＬ ／３８７
１０．３．２ 編輯數據集 ／３８９
１０．３．３ 用矩陣創建數據集 ／３９１
１０．３．４ 數據集排序 ／３９２
１０．４ 編程語句 ／３９３
１０．４．１ 選擇語句 ／３９３
１０．４．２ Ｄｏ Ｅｎｄ語句塊 ／３９４
１０．４．３ 循環語句 ／３９４
１０．５ 函數定義和引用 ／３９６
１０．５．１ 定義函數 ／３９７
１０．５．２ 函數符號表 ／３９７
１０．５．３ 函數調用 ／３９９
１０．６ 數據整理 ／４０１
１０．６．１ 數據查詢 ／４０１
１０．６．２ 移動窗口統計 ／４０２
１０．７ 非線性優化 ／４０３
１０．７．１ 非線性優化子程序格式 ／４０３
１０．７．２ 優化子程序自變量 ／４０４
１０．７．３ 參數約束設定 ／４０６
１０．７．４ 對數似然函數海塞矩陣計算 ／４１０
１０．８ Ｒ函數調用 ／４１１
１０．８．１ 軟件設置 ／４１１
１０．８．２ Ｒ語句的封裝和提交 ／４１２
１０．８．３ 數據轉換 ／４１４
１０．８．４ 用Ｒ分析數據 ／４１６
１０．８．５ 用Ｒ畫圖 ／４２０
習題 ／４２１
參考文獻 ／４２５
１．１ ＳＡＳ的產生和發展 ／１
１．２ ＳＡＳ環境 ／２
１．２．１ 免費的大學版和云端科研版 ／２
１．２．２ ＳＡＳ模塊 ／３
１．３ Ｂａｓｅ ＳＡＳ界面 ／３
１．３．１ 窗口 ／３
１．３．２ 菜單欄 ／６
習題 ／７
第２章 SAS數據集 ／９
２．１ ＳＡＳ數據集結構 ／９
２．２ ＳＡＳ數據集文件 ／１０
２．２．１ 文件命名 ／１０
２．２．２ 文件名縮略列示 ／１０
２．３ ＳＡＳ數據集的組織———邏輯庫 ／１１
２．３．１ 邏輯庫的創建 ／１１
２．３．２ 邏輯庫的合並 ／１２
2． ３．３ 邏輯庫的刪除 ／１２
2．４ ＳＡＳ數據集變量 ／１３
２．４．１ 變量屬性 ／１３
２．４．２ 變量缺失值 ／２１
２．５ ＳＡＳ數據集的創建 ／２１
２．５．１ 用命令ｖｔ產生新數據集 ／２１
２．５．２ 導入外部標準源數據 ／２２
２．６ ＳＡＳ數據集導出 ／２４
習題 ／２４
第３章 DATA步編程和數據處理：基礎 ／２６
３．１ ＳＡＳ程序 ／２６
３．１．１ ＳＡＳ語句 ／２６
３．１．２ ＳＡＳ表達式 ／２７
３．１．３ 例程調用語句 ／３８
３．１．４ 空語句 ／３９
３．１．５ 注釋語句和程序注釋 ／３９
３．１．６ 語句作用範圍 ／４０
３．２ ＤＡＴＡ步原理 ／４０
３．２．１ ＤＡＴＡ步的幾個重要概念 ／４０
３．２．２ ＤＡＴＡ步三種流程 ／４２
３．３ ＤＡＴＡ步———數據操作 ／４８
３．３．１ ＤＡＴＡ語句———ＤＡＴＡ步的開始 ／４８
３．３．２ ＳＥＴ語句———ＳＡＳ數據集觀測的讀取 ／４９
３．３．３ 數據集觀測操作 ／５２
３．３．４ 數據集變量操作 ／５８
３．４ ＤＡＴＡ步———執行流程控制 ／６９
３．４．１ 分支控制 ／６９
３．４．２ 循環控制 ／７３
３．４．３ 特殊流程控制 ／７８
３．５ ＳＡＳ數據集排序 ／８０
３．５．１ 排序過程———Ｐｒｏｃｓｏｒｔ ／８０
３．５．２ ＤＡＴＡ步中的排序數據集 ／８１
３．６ ＳＡＳ數據集合並 ／８３
３．６．１ 數據集串接合並 ／８３
３．６．２ 數據集並接合並 ／８７
３．６．３ 用多個ｓｅｔ語句合並 ／８９
習題 ／９０
第４章 DATA步編程和數據處理：進階 ／９５
４．１ 用ＤＡＴＡ步讀取外部數據 ／９５
４．１．１ 讀取內嵌流式數據 ／９５
４．１．２ 讀取磁盤或設備文件數據 ／１２０
４．２ 將ＤＡＴＡ步數據輸出到外部文件 ／１３２
４．２．１ 將數據輸出到信息窗口 ／１３２
４．２．２ 將數據讀出到外部文件或者其他終端 ／１３３
４．３ 數組及其應用 ／１３６
４．３．１ 數組的定義 ／１３７
４．３．２ 數組屬性 ／１３８
４．３．３ 數組元素的引用 ／１４０
４．３．４ 數組應用 ／１４１
４．４ 數據查詢 ／１４９
４．４．１ 同一數據集跨行查詢 ／１４９
４．４．２ 數據集間查詢 ／１５１
４．５ 數據傳遞 ／１５３
４．５．１ 用數據集傳遞 ／１５３
４．５．２ ＤＡＴＡ步接口———ｓｙｍｐｕｔｘ例程和ｓｙｍｇｅｔ函數 ／１５４ ４．６ 數據維護 ／１５７
４．６．１ 建立索引 ／１５７
４．６．２ 修改和更新 ／１５８
４．６．３ 數據集加密 ／１６４
４．７ 程序調試 ／１６６
４．７．１ 語法錯誤 ／１６６
４．７．２ 語義錯誤 ／１６７
４．７．３ 執行錯誤 ／１６７
４．７．４ 數據錯誤 ／１６９
習題 ／１７０
第５章PROC步簡介 ／１７２
５．１ ＰＲＯＣ步 ／１７２
５．１．１ 過程步邊界 ／１７２
５．１．２ 過程步要件 ／１７３
５．１．３ 交互執行———ｒｕｎ 組 ／１７６
５．２ 數據管理 ／１７７
５．２．１ ｐｒｏｃｉｍｐｏｒｔ——數據導入過程 ／１７７
５．２．２ ｐｒｏｃｔｒａｎｓｐｏｓｅ——轉置過程 ／１８０
５．３ 基礎統計 ／１８２
５．３．１ ｐｒｏｃｍｅａｎｓ過程 ／１８２
５．３．２ ｐｒｏｃｕｎｉｖａｒｉａｔｅ過程 ／１８９
５．４ 成批執行ＰＲＯＣ步———和ＤＡＴＡ步結合 ／１９５
習題 ／１９８
第６章 時間序列數據處理 ／１９９
６．１ 時間序列數據集 ／１９９
６．１．１ 日期和時間 ／１９９
６．１．２ 缺失值和遺漏觀測 ／２０６
６．１．３ ＩＤ變量 ／２０７
６．１．４ 時間區間（間隔） ／２０８
６．１．５ 函數ｉｎｔｎｘ（）和ｉｎｔｃｋ（）——日期時間和間隔計算 ／２１１
６．１．６ 滯後和差分 ／２１９
６．２ 頻率轉換 ／２２３
６．２．１ 高頻轉低頻 ／２２３
６．２．２ 低頻轉高頻 ／２２６
６．３ 變量變換 ／２２７
６．３．１ Ｈ Ｐ濾波 ／２２７
６．３．２ 滯後、領先和差分 ／２２８
６．３．３ 移動（滾動）窗口內的計算 ／２２９
６．３．４ 分數差分和求和 ／２３４
６．３．５ 其他變換 ／２３６
６．４ 時間序列畫圖 ／２３７
６．４．１ 尺寸、格式和分別率，邊界和外墻 ／２３８
６．４．２ 數據圖標、折線線型 ／２３９
６．４．３ 時間軸刻度和參考線 ／２４１
６．４．４ 多圖疊放 ／２４３
習題 ／２４４
第７章 一元時間序列分析 ／２４６
７．１ ｐｒｏｃａｒｉｍａ過程 ／２４６
７．１．１ 單位根（平穩性）檢驗 ／２４７
７．１．２ 模型定階 ／２５１
７．１．３ 模型估計和診斷 ／２５６
７．１．４ 預測 ／２６０
７．２ ｐｒｏｃａｕｔｏｒｅｇ過程 ／２６３
７．２．１ 時間序列回歸模型 ／２６４
７．２．２ ｐｒｏｃａｕｔｏｒｅｇ語法 ／２６５
７．２．３ 單位根（平穩性）檢驗 ／２６７
７．２．４ 自回歸模型設定和估計 ／２６９
７．２．５ 時間序列回歸模型估計 ／２７１
７．２．６ ＡＲＣＨ檢驗和ＧＡＲＣＨ模型估計 ／２７３
７．２．７ 變點檢驗和變結構檢驗 ／２７９
７．２．８ 參數約束及檢驗 ／２８５
７．２．９ 模型檢測 ／２８７
７．２．１０ 預測 ／２９１
習題 ／２９３
第８章 多元時間序列分析 ／２９５
８．１ 平穩時間序列分析——向量自回歸模型 ／２９５
８．１．１ 向量自回歸移動平均模型分析 ／２９６
８．１．２ 脈衝響應和方差分解 ／３０２
８．１．３ 格蘭杰因果關係檢驗 ／３０４
８．２ 非平穩時間序列分析——協整檢驗和誤差修正模型 ／３０６
８．２．１ 協整檢驗 ／３０６
８．２．２ 誤差修正模型估計 ／３１０
８．３ 多元波動模型 ／３１５
８．３．１ 多元波動模型 ／３１５
８．３．２ 建立多元波動模型 ／３１７
８．４ 參數約束 ／３１９
８．４．１ 約束表達式 ／３２０
８．４．２ 等式約束 ／３２１
８．４．３ 不等式約束 ／３２１
８．５ 參數約束檢驗 ／３２３
習題 ／３２３
第９章 線性高斯狀態空間模型 ／３２６
９．１ 引言 ／３２６
９．１．１ 線性高斯狀態空間模型 ／３２６
９．１．２ 線性高斯狀態空間模型的估計 ／３２９
９．２ 建立狀態空間模型 ／３３０
９．２．１ 模型設定 ／３３４
９．２．２ 模型估計 ／３４７
９．２．３ 模型診斷 ／３４８
９．２．４ 模型預測 ／３４８
９．２．５ 保存結果 ／３５０
９．３ 狀態空間模型應用 ／３５２
９．３．１ ＡＲＭＡ模型的狀態空間模型估計 ／３５２
９．３．２ 動態面板數據模型的狀態空間模型估計 ／３５３
９．３．３ 動態因子模型 ／３５９
習題 ／３６３
第１０章 矩陣編程語言IML ／３６５
１０．１ 矩陣創建 ／３６５
１０．１．１ 元素列示 ／３６５
１０．１．２ 矩陣生成函數 ／３６７
１０．２ 矩陣運算和操作 ／３７０
１０．２．１ 矩陣運算 ／３７０
１０．２．２ 矩陣下標和降維 ／３７４
１０．２．３ 矩陣函數 ／３７６
１０．３ ＳＡＳ數據集操作 ／３８６
１０．３．１ 將ＳＡＳ數據集讀入ＩＭＬ ／３８７
１０．３．２ 編輯數據集 ／３８９
１０．３．３ 用矩陣創建數據集 ／３９１
１０．３．４ 數據集排序 ／３９２
１０．４ 編程語句 ／３９３
１０．４．１ 選擇語句 ／３９３
１０．４．２ Ｄｏ Ｅｎｄ語句塊 ／３９４
１０．４．３ 循環語句 ／３９４
１０．５ 函數定義和引用 ／３９６
１０．５．１ 定義函數 ／３９７
１０．５．２ 函數符號表 ／３９７
１０．５．３ 函數調用 ／３９９
１０．６ 數據整理 ／４０１
１０．６．１ 數據查詢 ／４０１
１０．６．２ 移動窗口統計 ／４０２
１０．７ 非線性優化 ／４０３
１０．７．１ 非線性優化子程序格式 ／４０３
１０．７．２ 優化子程序自變量 ／４０４
１０．７．３ 參數約束設定 ／４０６
１０．７．４ 對數似然函數海塞矩陣計算 ／４１０
１０．８ Ｒ函數調用 ／４１１
１０．８．１ 軟件設置 ／４１１
１０．８．２ Ｒ語句的封裝和提交 ／４１２
１０．８．３ 數據轉換 ／４１４
１０．８．４ 用Ｒ分析數據 ／４１６
１０．８．５ 用Ｒ畫圖 ／４２０
習題 ／４２１
參考文獻 ／４２５
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