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分享 正态分布的前世今生(上、下)
hylpy1 2016-9-18 09:20
正态分布的前世今生(上) http://songshuhui.net/archives/76501 正态分布的前世今生(下) http://songshuhui.net/archives/77386
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分享 漫画投资学
accumulation 2015-10-5 11:59
第1章 投资环境   1.1 什么是投资:买房子一定是投资吗?   1.2 认识金融资产:开工厂和买股票有什么区别?   1.3 认识投资市场:金融中介的任务是什么?   1.4 各种投资资产:投资除了炒股还能炒什么?   1.5 证券市场指数:大盘指数是怎么来的?   1.6 2008金融危机:为什么金融危机导致企业倒闭?   第2章 证券交易   2.1 证券发行和交易:股票是怎么来的?   2.2 证券的交易市场:为什么不能在证券交易所委托交易?   2.3 证券的交易成本:券商的佣金越低越好吗?   2.4 证券的融资交易:炒股怎样以小博大?   2.5 证券的融券交易:手里没股票也能卖出吗?   第3章 风险   3.1 名义利率和实际利率:利率和通货膨胀什么关系?   3.2 风险和风险溢价:风险怎样量化考核?   3.3 用历史预测未来:怎样更客观地预测风险?   3.4 从正态分布看风险:赚钱和亏钱的概率相同吗7   第4章 资产组合理论   4.1 了解风险偏好:为什么有人愿意承担高风险?   4.2 配置风险资产:怎样赚到更高收益率?   4.3 资本配置决策:拿多少钱炒股合适?   4.4 风险资产组合:组合投资能分散风险?   4.5 马克维茨模型:怎样选出最优股票组合?   4.6 构造指数模型:为什么用指数替代个股?   第5章 资本资产定价模型   5.1 认识CAPM模型:股票价格和风险是什么关系?   5.2 应用CAPM模型:专业分析师怎样交易股票?   5.3 扩展CAPM模型:流动性对价格有多少影响?   5.4 多因素CAPM模型:CDP和利率的影响一样吗?   第6章 有效市场假说   6.1 认识有效市场假说:股价涨跌是随机的吗?   6.2 选择消极投资策略:买基金比炒股更好吗?   6.3 有效市场假说争论:炒股真有秘诀吗?   6.4 非理性的行为金融:为什么人们都喜欢频繁交易?   6.5 重新认识技术分析:怎样发现趋势?   第7章 债券投资分析   7.1 认识各种债券:优先股是股票还是债券?   7.2 债券价格确定:哪种债券价格更高?   7.3 债券收益计算:为什么有的国债不给利息?   7.4 债券风险评估:垃圾债券也能交易?   7.5 利率期限结构:为什么长期债券利率更高?   7.6 债券组合投资:预测利率走向有用吗?   第8章 股票投资分析   8.1 全球经济分析:美元贬值对中国股市有什么影响?   8.2 宏观经济分析:GDP增长对股市有什么影响?   8.3 政策走向分析:减少税收对股市有什么影响?   8.4 行业业绩分析:食品和化妆品公司有什么不同?   8.5 股票价值分析:中国石油被低估了吗?   8.6 市盈率的影响:市盈率越低越好吗?   8.7 认识财务报表:怎样分析公司的现状和未来?   8.8 分析财务比率:怎样衡量公司破产风险?   8.9 比较财务数据:怎样合法地财务“造假”?   第9章 基金投资分析   9.1 认识基金公司:买基金赚的钱是哪来的?   9.2 了解基金类型:哪种基金风险更大?   9.3 衡量基金业绩:真的有明星基金经理吗?   9.4 分析基金信息:五星基金一定可靠吗?   第10章 期货投资分析   10.1 期货合约:为什么要推出猪肉期货?   10.2 期货交易机制:为什么炒期货下跌也能赚钱?   10.3 期货交易策略:有些人炒期货不是为了赚钱?   10.4 期货价格的决定:股指走向怎样影响股指期货?   10.5 期货与将来的现货:为什么期货和现货有差价?   10.6 外汇期货市场分析:怎样防止英镑贬值?   10.7 股指期货市场分析:买股指期货比买股票更好吗?   10.8 商品期货市场分析:农产品期货价格有什么规律?   第11章 国际化投资   11.1 全球股票市场:哪里的投资空间更大?   11.2 国际化的风险:人民币升值是好事吗?   11.3 国际化的好处:熊市里分散化投资有用吗?   11.4 收益的影响因素:什么因素对收益影响最大?
个人分类: 金融工程|0 个评论
分享 金融工程——蒙特卡洛模拟
accumulation 2015-5-17 09:18
第一,产生随机数e的相关参数选取问题,一般而言,股票价格S序列是不按照St=S(t-1)+e这样的方式(布朗运动)随机生成的,而是按照伊藤过程,即dS=μSdt+ΣSedt这样的规律生成的,即股价运动遵循几何布朗运动;其中,S为股价,μ为期望收益(漂移率),Σ为股价的标准差,e为服从期望为0、方差为1的正态分布的随机数,t为时间间隔;蒙特卡洛模拟时只要将微分转换为差分形式就可以了,不过,在微分向差分转换的过程中将产生误差;因此,一般而言,随机数e的相关参数——描述波动率的方差或标准差,是根据历史数据估计出来的,或者是研究问题时给定的; 第二,模拟得到数据的平均数不会收敛到100天的股票价格;因为,在布朗运动St=S(t-1)+e以及几何布朗运动dS=μSdt+ΣSedt中,由于其过程是随机游走,因此模拟出的股价运动路径只是可能的一种,而不会产生收敛的效果;在金融经济学中,根据有效市场假说中的弱式形式,股票价格的随机游走特性,历史信息已经完全反映在股价中了,未来股价只与当期股价有关,使得股票价格具有不可预测性;因此,不会产生股价的收敛效果;但是,蒙特卡洛模拟在金融资产定价当中依然发挥了巨大的作用,如:为期权定价的问题中,通过蒙特卡洛模拟,可以得出与BS公式相近的结果,并且能为BS公式不能起到作用的美式期权定价; 关于蒙特卡洛模拟更多的内容,建议参考下列三本书: 1.John Hull的著作《期权期货及其他衍生产品》: https://bbs.pinggu.org/thread-3690738-1-1.html ; 2.金融工程中的蒙特卡洛方法: https://bbs.pinggu.org/thread-3704446-1-1.html ; 3.Financial Numerical Recipes in C++: https://bbs.pinggu.org/thread-452230-1-1.html ; https://bbs.pinggu.org/thread-2669793-1-1.html ;
个人分类: 金融工程|0 个评论
分享 多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件?
yatouha 2015-4-2 12:09
应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢? 总结起来可用四个词来描述:线性、独立、正态、齐性。 (1)自变量与因变量之间存在线性关系 这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况。如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势,可尝试通过变量变换予以修正,常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等。 (2)各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题,请参考 《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》 (3)残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度, σ 越小,用所得到回归模型预测y的精确度愈高。 (4) e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变,即方差齐性。
个人分类: 统计|1 次阅读|0 个评论
分享 为什么正态分布的峰度等于3?
积流成河 2012-7-16 17:43
因此, 不论正太分布的均值和方差为多少 ,我们都有以下结论: (1)正态分布的偏态等于零; (2)正态分布的峰度等于3; -------------------------------------------------------- 附: 矩(又称“动差”,英文:moment) 正态分布的原点矩、中心距和积累量如下: 阶数 原点矩 中心矩 积累量(Cumulant) 0 1 0 1 μ 0 μ 2 μ2 + σ2 σ2 σ2 3 μ3 + 3μσ2 0 0 4 μ4 + 6μ2σ2 + 3σ4 3σ4 0 注意:正态分布的所有二阶以上的积累量为零
个人分类: Statistic|4 次阅读|0 个评论

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