金融投資與風(fēng)險(xiǎn)問題-wenkub
2023-04-10 04:49:39 本頁面
【正文】 的比較好。即能以的置信度保證損失數(shù)額不會(huì)超過。已知：初始投資額為M，限定損失額為L，對(duì)于歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)“收益額=初始投資額收益率，即，所以對(duì)于歷史收益額X來說 ，其滿足均值為 方差為的正態(tài)分布。即兩個(gè)周期內(nèi)能以95%。當(dāng)選定帶寬系數(shù)，不同核函數(shù)的作用是等價(jià)的[1]。模型二：非參數(shù)模型近幾年來，隨著非參數(shù)估計(jì)技術(shù)的發(fā)展，核估計(jì) (Kernel estimation)技術(shù)用于密度函數(shù)的估計(jì)越來越廣泛。參數(shù)估計(jì)：在確定所給數(shù)據(jù)的基本分布后，[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x)語句，計(jì)算出：muhat = sigmahat = muci =[，]，[，]。用非參數(shù)方法進(jìn)行密度估計(jì)，得到密度函數(shù)的分布圖，與模型一進(jìn)行比較，確定收益額服從正態(tài)分布。假設(shè)各周期間的收益額沒有必然的聯(lián)系，即相互獨(dú)立。3）陳述上述兩個(gè)問題的一般形式（即初始投資額為M,關(guān)鍵詞：正態(tài)分布可加性；非參數(shù)；置信度；金融投資；收益額一、問題重述某公司在金融投資中，需要考慮如下兩個(gè)問題： 1）準(zhǔn)備用數(shù)額為1000萬元的資金投資某種金融資產(chǎn)（如股票，外匯等）。兩個(gè)數(shù)據(jù)也比較接近。針對(duì)一周期情形，我們建立參數(shù)和非參數(shù)兩種模型，以95%。金融投資與風(fēng)險(xiǎn)問題 摘要 ：參數(shù)模型中統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诟鱾€(gè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，用原始數(shù)據(jù)描述出分布類型得到日收益額服從正態(tài)分布，然后估算出均值和方差，得到密度函數(shù)。、通過比較二者相差不大，比較吻合。另外解得以95%。它必須根據(jù)歷史數(shù)據(jù)估計(jì)在下一個(gè)周期（如1天）內(nèi)的損失的數(shù)額超過10萬元的可能性有多大，以及能以95%的置信度保證損失的數(shù)額不會(huì)超過多少。限定損失額為L,置信度為,T個(gè)周期）及其解決方案。三、問題的分析通過這所給數(shù)據(jù)比較，推理總體X的分布，在根據(jù)抽取的樣本觀察，證明假設(shè)。然后用密度估計(jì)函數(shù)對(duì)問題進(jìn)行求解。所以（1）、用表示概率，x表示收益額，則損失的數(shù)額超10萬元的可能性可以用表示，查表得：=，所以估計(jì)在下一個(gè)周期（如1天）。Parzen的核估計(jì)是常用的非參數(shù)密度估計(jì)方法。本題選高,通過MATLAB繪制如圖3，得到函數(shù)的核密度估計(jì)圖與正態(tài)分布類似。已知
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