特色 1. 數據處理和數據分析并重。針對金融大數據結構復雜、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(yè)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、等著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(chuàng)新點 1. 填補國內教材空白。作為一款權威的數據處理和統(tǒng)計分析軟件，多年來SAS在國內（尤其是銀行系統(tǒng)）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并不多見，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(yōu)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(fā)展，出現了基于SAS Viya 云分析服務CAS的很多應用，國內一些金融機構也采用了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(fā)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(chuàng)新之處。