实践题目动量效应与反转实证小组任务

1、SAS 课程考核任务任务要求：1.每个小组从有参考程序的题目和无参考程序的题目中各选一个题目作为本小组需要完成的任务，每个题目完成一份实证分析，故每个小组完成两份实证分析。2.每个题目可以分配给多个小组，各小组需独立完成；最终需要提交的文件包括：纸质版：1. 实证分析，内容含有1）问题阐述：小组处理，2）数据描述，包括数据频率、时间段、数据来源、字段等3）数据的处理步骤，可以通过思维导图的形式展现。4）数据处理最终得到的结果数据集，数据集包含的变量，每个变量的含义，观测的个数等；5）关键数据结果的分析6）实证结论7）小组成员的分工情况数据处理的书写格式按照期末的格式书写，分为期末1，期末2，每

2、篇首页之后的第二页为小组分工，需要每位成员在上面手写签字。附件：2.附件 1. 数据处理的程序使用文档，说明每个程序干什么，并按照数据处理的过程排好顺序。不要有问题的程序，只要调试好的程序；附件 2. 初始数据集的名字、包含的变量以及变量的含义，数据处理最终得到的结果数据集的名字、数据集包含的变量，每个变量的含义，观测的个数等。：1.上述纸质版的2. SAS 程序，一个小组的一个选题的程序最终汇总成一个 SAS 程序文件，SAS 程序应该从原始数据的读入开始，如果已经获得了原始数据的 SAS 数据集，应该从原始 SAS 数据集开始；3.样本数据集：附一个完整的所有原始数据，如果涉及指数，加上对

3、应指数所有的原始数据，能够用于检验程序是否可以正常运行小组任务第一个选题占总成绩的 40%,第二个选题占总成绩的 60%。成绩评定标准：1.程序编制的规范性；2.数据处理的正确性；3.各小组成员的任务完成情况好坏；4.小组书写的好坏；5.题目难易加权以下为小组选题：有参考程序的选题，来自SAS 在金融研究中的应用1.第二章，资产价格的方差比检验：1）. 实证检验沪深 300 指数、上证综指、深成指、大、中、小盘指数以及三板市场指数是否具有随机特征，时间区间及其他数字特征各个小组自己选择；2） 从沪深市场中非 ST按照市值排序，按市值 5 等分，选择大市值一组（市值第一的一组）和小市值一组（市值

4、第 5 的一组），然后在两组内分别按照平均换手率进行分组，在大市值组选取换手率高的一组，在小市值组选取换手率低的一组，这样出每个大市值活跃股组和小市值不活跃股组，分别进行按市值排序的方差比检验的结果。的方差比检验，最后给中文参考资料：http/wiki/方差比率检验英文参考文献：2.第四章：CAPM 的面板分析方法，选取沪深 300 股指的成分股（除了退市外，所有曾经包含在沪深 300 中的），以沪深 300 指数为市场组合，利用指数和各个的月收益率检验 CAPM 模型的有效性。程序参考Using SAS in Finanl Research第四章，样本间隔区间可以自己选择。（即样本期到底用几

5、个月的收益率，可以不是 50 个月的数据）方法参考：注意：beta 系数需要自己使用数据估计，不可以直接使用数据库中的系数3.第 5,6 章：事件研究法实证：检验年报发布对收益率的影响。选取沪深 300 指数成分股作为研究对象，以沪深 300 指数作为市场组合，研究年报发布对收益率是否存在显著影响，计算过程及分析步骤参考Using SAS in Finanl Research的第 5 章，事件影响的统计检验参考第 6 章，以沪深 300 指数和成分股数据为例完成第 5,6 章的实证过程。一些事件研究相关的假设：假设事件期（event periods 为年报发布的前后 10 个工作日）；alph

6、a 和 beta 参数的估值区间为上次年报发布后 10 个工作日后到本次年报发布 10 个工作日前的一段时间注意：beta 系数需要自己使用数据估计，不可以直接使用数据库中的系数文献参考：4. 第七章：价格与每股收益（EPS）关系检验（熟悉回归过程、面板分析过程的应用）选取 2000 年以来沪深 300 指数成分股和沪深 300 指数交易数据作为研究对象，结合财务数据实证检验价格与每股收益的关系，首先Using SAS in Finanl Research第 7 章的实证过程。数据区间的选取每个小组自己决定。5. 第九章：基本面与收益的关系多因子模型解释变量的选取与计算。利用上证 50 和中证 500 成分股 2000 年以来的和财务数据，计算每个的 Fama-Frenc（1992）的两个基本面因子 B/M(book value/market value), E/P (earnings/price)，将其与据合并，生成第 9 章要求的数据源变量。1）完成第 9 章中的数据分析过程收益率数2）在实证结果的基础上计算每季度的 Fama-French 因子 B/M,E/P,结果在一个数据集中。6.第十章：高频交易数据分析:交易成本计算与 VAR 分析使用沪深 300 成分股在 2005 年-200