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简介
《随机模拟与金融数据处理Stata教程》是一本关于蒙特卡洛模拟和金融研究方法的教材。作为一个界面友好、编程简单、功能强大的统计软件，Stata越来越引起国内用户的关注和重视。《随机模拟与金融数据处理Stata教程》第一部分介绍Stata软件的安装、帮助、基本命令和Stata的日期编码。第二部分是蒙特卡洛模拟的入门，首先介绍伪随机数的产生机理，然后介绍常用的不同分布随机样本的Stata仿真方式。第三部分我们从蒙特卡洛模拟转入具体数据的处理方法，我们的重点是中国金融数据的处理，在介绍过程中我们也会使用了蒙特卡洛模拟生成某些不易得到的数据作为统计处理的对象。第四部分介绍具体模型的估计和计算结果的输出方法。第五部分通过几个具体的实证案例介绍几个常用的金融实证分析方法，涉及期权定价的蒙特卡洛模拟、事件研究方法和对照组研究方法等非常实用的知识。
通过这《随机模拟与金融数据处理Stata教程》，读者不仅能熟悉Stata编程的技巧，而且让读者能独立进行数据处理和熟悉蒙特卡洛模拟的精髓。《随机模拟与金融数据处理Stata教程》的使用对象包括社会科学的科研人员、高等学校研究生、高年级本科生。既可以作为《计量经济学》、《应用计量经济学》和《金融实证分析》的教学辅助材料，也可以独立成为一门涉及统计软件编程或者蒙特卡洛模拟的教学参考用书。
目录
第一篇 stata基础
第1章 Stata的安装、升级和界面介绍
1.1 Stata10的安装
1.2 Stata的升级
1.3 Stata的界面介绍
1.4 Stata10窗口介绍
第2章 帮助系统
2.1 系统帮助
2.2 网络帮助
2.3 专家帮助
第3章 Stata的日期和时间
3.1 date()函数
3.2 mdy()函数
3.3 td()函数
3.4 从日期到年、月、日等
3.5 月度和季节数据
3.6 clock()函数
第二篇 蒙特卡洛模拟
第4章伪随机数的生成
4.1 引言
4.2 线性同余法
4.3 线性同余法在Stata中的实现
第5章 蒲丰投针问题
5.1 试验概述与数学推导
5.2 计算机模拟
5.3 计算机模拟的改进
5.4 多次试验模拟
5.5 方圆鱼缸试验
第6章 离散型随机变量的模拟
6.1.事件空间有限的离散型随机变量
6.2 几何分布离散型随机变量
6.3 泊松分布离散型随机变量
6.4 贝努利离散型随机变量(n次试验成功的次数)
第7章 连续型随机变量的模拟
7.1 均匀分布
7.2 指数分布
7.3 指数分布和正态分布(Box-Muller方法)
7.4 Gamma分布
7.5 正态分布
7.6 多维正态分布
7.7 截断分布抽样方法
7.8 接受一拒绝抽样方法
第8章 数值积分方法
8.1 定积分问题
8.2 广义积分
8.3 积分应用问题
第9章 蒙特卡洛应用
9.1 搭车问题
9.2 排队问题
第三篇 金融数据预处理
第10章 数据读入方法
10.1 键盘输入数据
10.2 读入Stata数据文件
10.3 读人制表符分割的“.txt”数据文件
10.4 读入固定宽度的“txt.”数据文件
10.5 特殊数据的读取
10.6 基金经理变更数据
第11章 交易数据的下载和预处理
11.1 Wind数据库下载交易数据
11.2 Wind交易数据的纵向合并
11.3 CSMAR数据库交易数据的处理技巧
11.4 CSMAR股权变更数据的处理技巧
第12章 财务数据的下载和预处理
12.1 Wind上市公司财务数据的下载
12.2 Wind上市公司财务数据的合并处理
第13章 数据标签
13.1 文件标签(labeldata)
13.2 变量标签(labelvariable)
13.3 赋值标签(labelvalues)
第14章 相关系数
14.1 命令格式与缺陷
14.2 手动解决方案
14.3 修改Ado文件的解决方案
第四篇 模型估计与结果输出
第15章 线性回归分析与结果输出
15.1 引言
15.2 数据准备
15.3 数据描述与基本统计量
15.4 利用图形了解数据
15.5 线性回归分析
15.6 线性回归结果的输出
15.7 预测
第16章 定性变量回归分析
16.1 二元选择问题
16.2 数据介绍
16.3 线性回归方法
16.4 Probit模型
16.5 Probit回归结果的输出
16.6 边际效应
16.7 Logit回归
16.8 顺序选择模型oprobit(ologit)回归
第五篇 金融实证研究方法专题
第17章 期权定价问题
17.1 期权及期权定价模型简介
17.2 Black-Scholes期权定价模型
17.3 用蒙特卡洛模拟计算期权价格
17.4 修正的B-S期权定价模型
第18章 股票价格与指数的同步性
18.1 问题概述
18.2 数据说明
18.3 同步性的计算及程序
18.4 完整的程序
18.5 模型设定
18.6 最小二乘回归结果
18.7 工具变量回归
第19章 事件研究方法
19.1 数据准备：分析师评级历史记录
19.2 累积超额收益率(CAR)的计算
第20章 对照组研究方法
20.1 方法概述
20.2 规模相近
20.3 行业相同
20.4 数据模拟
20.5 对照组研究编程方法
参考文献
后记
第1章 Stata的安装、升级和界面介绍
1.1 Stata10的安装
1.2 Stata的升级
1.3 Stata的界面介绍
1.4 Stata10窗口介绍
第2章 帮助系统
2.1 系统帮助
2.2 网络帮助
2.3 专家帮助
第3章 Stata的日期和时间
3.1 date()函数
3.2 mdy()函数
3.3 td()函数
3.4 从日期到年、月、日等
3.5 月度和季节数据
3.6 clock()函数
第二篇 蒙特卡洛模拟
第4章伪随机数的生成
4.1 引言
4.2 线性同余法
4.3 线性同余法在Stata中的实现
第5章 蒲丰投针问题
5.1 试验概述与数学推导
5.2 计算机模拟
5.3 计算机模拟的改进
5.4 多次试验模拟
5.5 方圆鱼缸试验
第6章 离散型随机变量的模拟
6.1.事件空间有限的离散型随机变量
6.2 几何分布离散型随机变量
6.3 泊松分布离散型随机变量
6.4 贝努利离散型随机变量(n次试验成功的次数)
第7章 连续型随机变量的模拟
7.1 均匀分布
7.2 指数分布
7.3 指数分布和正态分布(Box-Muller方法)
7.4 Gamma分布
7.5 正态分布
7.6 多维正态分布
7.7 截断分布抽样方法
7.8 接受一拒绝抽样方法
第8章 数值积分方法
8.1 定积分问题
8.2 广义积分
8.3 积分应用问题
第9章 蒙特卡洛应用
9.1 搭车问题
9.2 排队问题
第三篇 金融数据预处理
第10章 数据读入方法
10.1 键盘输入数据
10.2 读入Stata数据文件
10.3 读人制表符分割的“.txt”数据文件
10.4 读入固定宽度的“txt.”数据文件
10.5 特殊数据的读取
10.6 基金经理变更数据
第11章 交易数据的下载和预处理
11.1 Wind数据库下载交易数据
11.2 Wind交易数据的纵向合并
11.3 CSMAR数据库交易数据的处理技巧
11.4 CSMAR股权变更数据的处理技巧
第12章 财务数据的下载和预处理
12.1 Wind上市公司财务数据的下载
12.2 Wind上市公司财务数据的合并处理
第13章 数据标签
13.1 文件标签(labeldata)
13.2 变量标签(labelvariable)
13.3 赋值标签(labelvalues)
第14章 相关系数
14.1 命令格式与缺陷
14.2 手动解决方案
14.3 修改Ado文件的解决方案
第四篇 模型估计与结果输出
第15章 线性回归分析与结果输出
15.1 引言
15.2 数据准备
15.3 数据描述与基本统计量
15.4 利用图形了解数据
15.5 线性回归分析
15.6 线性回归结果的输出
15.7 预测
第16章 定性变量回归分析
16.1 二元选择问题
16.2 数据介绍
16.3 线性回归方法
16.4 Probit模型
16.5 Probit回归结果的输出
16.6 边际效应
16.7 Logit回归
16.8 顺序选择模型oprobit(ologit)回归
第五篇 金融实证研究方法专题
第17章 期权定价问题
17.1 期权及期权定价模型简介
17.2 Black-Scholes期权定价模型
17.3 用蒙特卡洛模拟计算期权价格
17.4 修正的B-S期权定价模型
第18章 股票价格与指数的同步性
18.1 问题概述
18.2 数据说明
18.3 同步性的计算及程序
18.4 完整的程序
18.5 模型设定
18.6 最小二乘回归结果
18.7 工具变量回归
第19章 事件研究方法
19.1 数据准备：分析师评级历史记录
19.2 累积超额收益率(CAR)的计算
第20章 对照组研究方法
20.1 方法概述
20.2 规模相近
20.3 行业相同
20.4 数据模拟
20.5 对照组研究编程方法
参考文献
后记
Simulation and financial data analysis using stata
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