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助理理財規(guī)劃師計算礎(chǔ)考試重點-全文預(yù)覽

2024-09-21 09:00 上一頁面

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【正文】 25 萬元,收益率為 3. 1%, B股票 40萬元,收益率為 65%,股票型基金 35 萬元,收益率為 75%,該客戶在過去一年里的投資組合收益率為 ( )。 A. 1423 B. 1638 C. 2208 D. 20xx 31.張某想開公司,向銀行借款 200萬元,約定在 5年內(nèi)按年利率 10%均勻償還,則每年應(yīng)還本付息的金額為 ( )萬元。 A. 251l B. 2674 C. 2253. 9 D. 3000 28.按 8%的復(fù)利計息,張某若想在第五年取得 10000元,則現(xiàn)在要存入 ( )元。 24.張某 20xx年 1月 1日到銀行存了. 500元錢,單利計息, 20xx年 1月 1日的終值為 ( )元。 A. 20% B. 10% C. 12% D. 14. 5% 21.度量隨機變量的波動程度的是隨機變量的 ( )。 6. 9% 17.某股票市場隨即抽取 10只股票,其當(dāng)日收盤價分別為 17元、 18 元、 18元、19 元、 21 元、 22 元、 22元、 23元、 24 元和 24 元,其中位數(shù)為 ( )。 A. 7. 186 B. 7. 286 C. 7. 25 D. 7. 31 15.接上題,該股票這 5 天的樣本方差為 ( )。 A.直方圖 B.散點圖 C.餅狀圖 D.盒形圖 12.在投資實踐中被演變成著名的 K線圖的是 ( )。 A. 0. 1925 B. 0. 6 C. 0. 9 D. 0。還假定在同一時間間隔內(nèi)深證綜指能以 0. 35 的概率上升 ,以 0. 65 的概率下跌。 A. 0 B. 1 C. 0 或 1 D.不確定 5.對于兩個事件 A和 B,如果知道事件 A的結(jié)果不影響事件 B 發(fā)生的概率時,我們就說這兩個事件就概率而言是 ( )的。 A.每股凈收益 B.股息發(fā)放率 C.市盈率 D.股利支付率 E.資產(chǎn)收益率 答案: 1. B 2. A 3. ABCD 四、同步強化練習(xí) (一 )單項選擇題 1.如果將央行加息看做一個事件,則該事件的互補事件是 ( )。 = VM *1)1( 1*])1 1(1[1)1( 1 ?????? MNM IIII 投資風(fēng)險和收益計算 掌握計算風(fēng)險的三種方法和不同收益率的計算公式。 期末遞延年金現(xiàn)值計算過程如下: 第一步,將 m年后的每年年末發(fā)生的年金折現(xiàn)折到第 m年年末。JNJ J WK *1?? 5)永續(xù)年金現(xiàn)值的計算 永續(xù)年 金是指無限期發(fā)生的等額系列收付款項。 3)先付年金終值的計算 通過對后付年金的計算公式進行簡單的調(diào)整,即可得出先付年金的計算公式。 2)后付年金現(xiàn)值的相關(guān)計算 后付年金現(xiàn)值的一般計算公式為: V。此外,還有永續(xù)年金和遞延年金。 (5)年金 年金是指一定期 間內(nèi)每期相等金額的收付款項。 (3)復(fù)利終值的相關(guān)計算 Vn =Vo (1+i)n 式中: V。為終值,即第 n年末的價值; i為利率;n 為計息期數(shù)。 衡量貨幣時間價值的大小通常是用利息,其實質(zhì)內(nèi)容是社會資金的平均利潤。 本章的難點是: 1.互補事件概率、概率的加法和乘法 相關(guān)內(nèi)容參照本章上述重點內(nèi)容中的介紹。其數(shù)學(xué)公式是: ? i =)( ),cov(MD mi 式中: ? i —— 股票 i的 B系數(shù); cov(i, M)—— 股票 i與市場投資組合 M之間的協(xié)方差; D(M)—— 市場投資組合 M的方差。標(biāo)準(zhǔn)差與數(shù)學(xué)期望的比值稱為變異系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)衡量的是總體風(fēng)險的大小,而 p 系數(shù)則衡量的是系統(tǒng)風(fēng)險的大小。所以必要報酬率又可以寫成: 必要收益率 =無風(fēng)險收益率 +風(fēng)險收益率 8)息票收益率 息票收益率又叫息票利率或者票面利率,票面利率是指證券票面上注明的利率,息票列率的大小通常是由證券的發(fā)行機構(gòu)根據(jù)當(dāng)時的市場利率確定,如果息票在發(fā)行時,息票利率與市場利率不一致,則會產(chǎn)生溢價發(fā)行和折價發(fā)行的問題。 7)必要收益率 必要收益率也稱必要回報率,是指投資者投資某投資對象所要求獲得的最低的回報率,在完全有效的市場中,證券的期望收益率就是它的必要收益率。因而,他們對國庫券利率的報價通常采用貼現(xiàn)率,這一做法,一直延續(xù)到今天。 如果用 P表示債券的購買價格, Y表示該債券的到期收益率, c 表示該債券每年支付的利息 , T表示該債券的到期期限,則到期收益率的公式可以描述為: P=NTMTMTM YYCYC )( 面值????? 1)1(1 2 5)當(dāng)期收益率 當(dāng)期收益率是息票債券到期收益率的近似值,由于計算相對比較容易,故報刊雜志經(jīng)常使用。改變時間間隔(可以以天、周、月或年計量時間 ), HPR 可以計算任意一段時間某一投資工具的收益。 3)持有期收益率 持有期收益率描述的是以現(xiàn)在價格買進某金融工具,持有一段時間,然后以某個價格賣出,在整個持有期該金融工具所提供的平均回報率。IRR 的計算只要求識別與該投資機會相關(guān)的現(xiàn)金流,不涉及任何外部收益率。 1)預(yù)期收益率 單個產(chǎn)品或單項投資的預(yù)期收益率為: E(R)=INI IRP??1=P1 R ?1 P NNR 式中: Pi—— 第 i 種收益發(fā)生的可能性; RI —— 第 i 種可能的收益率的大小。每個公式和原理都不一樣。如果 P=1,則 x和 Y有完全的正線性相關(guān)關(guān)系,如果 P: 1 則兩者有完全的負(fù)線性關(guān)系,如果 P=0 則稱 x和 Y不相關(guān)。對于二元隨機變量 (x, Y),稱數(shù)值 E{[X— E(X)][(Y— E(Y)]}為 x和 Y的協(xié)方差,記作。其定義為: D(x)=E[X— E(X)] 2 如果 X是離散型隨機變量,并且 P{X=Xn }=Pn,那么 D(X)=E[Xn 一 E(x)] 2 pn 通常由于方差計算出來的數(shù)值非常小,看起來不是很直觀,因此,在實際應(yīng)用時,通常先計算出方差,而后再計算方差的平方根,那么方差的平方根就叫標(biāo)準(zhǔn)差。 當(dāng)觀測值個數(shù) n為奇數(shù)時, (n+1)/ 2位置的觀測值,即 x 2/)1(?n 為中位數(shù): 中位數(shù) = x 2/)1(?n 當(dāng)觀測值個數(shù)為偶數(shù)時, n/2和 (n/2+1)位置的兩個觀測值之和的 1/2為中位數(shù),即中位數(shù) =2 )12/(2/ ?? nn xx (4)眾數(shù) 樣本中出現(xiàn)最多的變量值稱為眾數(shù)。 (3)中位數(shù) 要衡量一組數(shù)據(jù)的相對集中位置,通常算術(shù)平均數(shù)能很好地解決,但是,當(dāng)一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)個別的異常值時,或者數(shù)據(jù)是一個偏態(tài)分布時,用算術(shù)平均數(shù)來衡量一組數(shù)據(jù)的相對集中位置,將不能真實地反映數(shù)據(jù)的情況。??ni ix1 在意義上已明確時,可簡寫為∑ x,上式即可改寫為: X = nx? 2)用加權(quán)法 加權(quán)平均 數(shù)的計算公式如下: X =w xw 1 +w 22x +?? w nnx 式中: x1—— 第 i組的組中值; wi —— 第 i組的值在資料中所占的權(quán)重; n—— 分組數(shù)。 4。 2)散點圖 散點圖經(jīng)常用來描述時間序列的數(shù)據(jù),從散點圖中可以看出統(tǒng)計量隨著時間的變化趨勢。 1)獨立事件的乘法 P(A/ B)=P(A) 2)不獨立事件的乘法 當(dāng) A 和 B不獨立時, A和 B發(fā)生的概率為: P(A 和 B)=P(A B)=P(A) P(B/ A) 也就是: P(B/ A)=P(A B)/ P(A) 3.會讀幾種常見的統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖 統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖就是用各種圖表的形式簡單、直觀、概括地描述統(tǒng)計數(shù)據(jù) 的相互關(guān)系和特征?;パa事件的概率和等于 1。同步輔導(dǎo) 第七章 第七章理財計算礎(chǔ) 本章重點內(nèi)容概述 1.利用等可能事件計算概率 如果一共可能發(fā)生 n個事件,所有事件發(fā)生的概率都相等 (即等可能 ),那么,每個事件發(fā)生的概率都是 1/n。 2.互補事件概率、概率的加法和乘法 (1)互補事件概率 如果一個事件出現(xiàn),而另一個事件肯定不出現(xiàn),那么這兩個事件互為對方的互補事件。在這種情況下的計算公式為: P(A+B)=P(A)+P(B)一 P(AB) 2)不相關(guān)事件概率的加法 如果事件 A和 B 是不相關(guān)的,則: P(A 或 B)=P(A+B)=P(A)+P(B) (3)概率的乘法 如果兩個事件相互獨立的,那么這兩個事件同時發(fā)生的概率就是這兩個事件各自發(fā)生的概率的乘積。 (2)統(tǒng)計圖 統(tǒng)計圖有: 1)直方圖 直方圖的縱坐標(biāo)通常為數(shù)據(jù)的大小,因此,通過直方圖可以看出數(shù)據(jù)分布的疏密、各組數(shù)據(jù)的大小以及差異程度。 4)盒形圖 盒形圖在投資實踐中被演變成著名的 K線圖。設(shè)某一資料包含 n個觀測值: X X2 ? Xn ,則樣本平均 數(shù) x可通過下式計算 X = nXn XXXniN ????? 121 式中:∑ —— 總和符號; ??ni ix1—— 從第一個觀測值 xi 累加到第 n個觀測值 xn 。幾何平均數(shù)的一般計算公式如下: G= nnn n xxxxxxxx 1321321 )(? 當(dāng)已知各期的收益率情況,求跨期收益率時,利用跨期收益率計算公式: 1+r= n nrrrr )1)(1)(1)(1( 321 ???? 式中: r—— 幾何平均收益率, r1 r2 、 r3 ? rn 分別為第 3? n 期的增長率或收益率。中位數(shù)簡稱中數(shù)。如果用 x 表示離散型隨機變量, E(x)表示其數(shù)學(xué)期望,并且 P{X=Xn }=Pn,那么 E(X)=???1n nnpx =XlPl+X2P2+…+ xnpn (6)方差和標(biāo)準(zhǔn)差 方差是隨機變量的另一重要特征,它度量的是隨機變量的波動程度。 S= 21)(11 ???? NI IXXN (8)協(xié)方差 樣本方差的公式可以寫成: 協(xié)方差是用來表示兩個變量是如何相互作用的。相關(guān)系數(shù) P的計算是通過用 X和 Y的協(xié)方差除以 x和 Y的標(biāo)準(zhǔn)差的乘積求得,用公式表示為: )()(),c ov(YDXDyx?? 相關(guān)系數(shù)的大小在 +1和一 1之間。 投資收益的計算包括對預(yù)期收益率,持有期收益率,投資組合的收益率,內(nèi)部收益率等的計算。收益率是指投資金融工具所帶來的收益與本金的比率。也可被定義為使該投資的凈現(xiàn)值為零的折現(xiàn)率。 在使用 IRR時,應(yīng)遵循這樣的準(zhǔn)則:接受 IRR 大于要求的回報率的項目,拒絕 IRR小于要求的回報率的項目。 對于普通股來說, Dt 為股利,而對于債券來說, Dt 是支付的利息。在其他因素相同的情況下,債券的持有期收益率越高,表明投資該債券獲得的收益率越高,越具有吸引力。 6)貼現(xiàn)收益率 在 沒有計算器和計算機的年代,國庫券交易商發(fā)現(xiàn),計算到期收益率這一利率指標(biāo)非常困難。 該收益率的計算有兩個特點:使用面值的百分比收益 (F— Pd)/ F,而不是計算到期收益率時采用的購買價格的百分比收益 (F/ Pd)/ Pd;按照一年 360 天而不是一年365 天來計算年度收益率。 由于投資的純時間價值即無風(fēng)險收益率,而通貨膨脹率和投資所包含的風(fēng)險要求的補償可以看成是風(fēng)險收益率。其中系統(tǒng)風(fēng)險又稱市場風(fēng)險,非系統(tǒng)風(fēng)險又稱特有風(fēng)險。如果單位和 (或 )平均數(shù)不同時,比較其變異程度就不能采用標(biāo) 準(zhǔn)差,而需采用標(biāo)準(zhǔn)差與數(shù)學(xué)期望的比值來比較。它 可以衡量出個別股票的市場風(fēng)險 (或稱系統(tǒng)風(fēng)險 ),而不是公司的特有風(fēng)險。如果某種股票的 p系數(shù)大于 1,說明其風(fēng)險大于整個市場的平均風(fēng)險,且數(shù)值越大,其風(fēng)險越大;如果某種股票的 p系數(shù)小于 l,說明其風(fēng)險小于整個市場的平均風(fēng)險,且 p值越小,其風(fēng)險越小。它反映的是由于時間因素的作用而使現(xiàn)在的一筆資金高于將來某個時期的同等數(shù)量的資金的差額,或者資金隨時間推延所具有的增值能力。 =V0 (1+i n) 式中: Vo 為現(xiàn)值,即第 1年初的價值; V。為現(xiàn)值,即第 1年初的價值; Vn 為終值,即第 n年末的價值; i為利率;n 為計息期數(shù)。為現(xiàn)值,即第 1年初的價值; Vn 為終值,即第 n年末的價值; i為利率;n 為計息期數(shù)。通常不加說明即指后付年金。 1)后付年金終值的計算 后付年金終值的一般計算公式為: Vn =A*????NTTI1
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