《金融概念與統(tǒng)計》ppt課件(文件)
【正文】 ； []外的期望是根據(jù) X的邊際分布計算出來的。 ? 如果兩個隨機變量不相關，它們不一定是相互獨立的。 條件方差 :給定 X的取值時， Y的方差 多個隨機變量的統(tǒng)計概念 ? 獨立 如果 FX， Y(x,y)＝ FX(x) FY(y) 那么這兩個隨機變量是相互獨立的。 假設檢驗 ? 假設檢驗步驟 ?確定零假設 （ 原假設 ） 和對立假設 （ 備擇假設 ） ?選擇統(tǒng)計量 ?確定判定規(guī)則 （ 顯著水平 ） ?計算統(tǒng)計檢驗值 ?表述結果 如何計算 p值 臨界值 臨界值 5% 統(tǒng)計量 P值 零假設 零假設 (原 假設）（ Null hypothesis）： 它總是帶等號，既： =、 ? 或 ? 。 ]4)3([622 ??? KSnJB假設檢驗 檢驗過程如下： 1） 零假設 H0：該組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布 ， 對立假設：H1:數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布 。表示成 Q(Pi)= x(i) 例題 數(shù)據(jù)為 首先從小到大排列 與概率 Pi對應的分位數(shù) P1=()/5= Q()= N()= P2= Q()= P3= Q()= P4= Q()= N()= P5= Q()= 圖 1. 計算樣本分位數(shù)，標在橫軸上。 3）指數(shù)的標準差小于單個股票的標準差。 ? 意義是：如果小概率事件發(fā)生的可能性大于正態(tài)分布所描述的情形，那該變量的分布應用尖峰分布來描述。 )( zzeXE ?? ??對數(shù)正態(tài)分布的形狀 分布圖 0501001502002503000系列2統(tǒng)計概念回顧 隨機變量 X的期望： ? =E(X) 隨機變量 X的方差： ?2=E[(X ?)2] ? 矩 k階矩 E(Xk),k階中心矩 E[(X－ ?)k] 偏度： S=E[(X?)3/?3] 峰度： K＝ E[(X?)4/?4] 偏度 S=0 S0 S0 均值＝中位數(shù) 均值 中位數(shù) 均值 中位數(shù) 峰度 K=3 K3 K3 正態(tài)分布的峰度＝ 3 基本的統(tǒng)計概念 ? 尖峰分布主要強調(diào)分布尾部的特點。 收益率 課堂練習 ：假設每季度支付一次利息，簡單年收益率 8％，那么周期（每季度）收益率？有效年收益率？連續(xù)復利年收益率？ 簡單收益率與對數(shù)收益率 當 x很小時， log(1 + x)? x 所以 Rc = log(1 + R) ? R 例如 log(1 +) = log(1 –) = 金融時間序列模型 第二節(jié)：基本統(tǒng)計概念 第二節(jié)要點 ?對數(shù)正態(tài)分布 ?矩，偏度，峰度，分位數(shù) ?協(xié)方差，相關系數(shù)，獨立 ?多個隨機變量線性組合的方差和均值 ?假設檢驗 統(tǒng)計基本概念 課堂練習 請畫出正態(tài)分布的圖形。如果現(xiàn)在投資 1元，這個資產(chǎn)的年收益率是多少？ 年收益率 ? 簡單收益率，用 R表示 ： R＝ 2 5％＝ 10％ ?
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