學(xué)科前沿專題ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-25 23:00 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 方法也即基于具體的隨機變量（金融中主要是隨機過程）的分布而進行的統(tǒng)計，至多分布中含有未知的參數(shù)，但都可以通過抽取的樣本進行估計。 如基于正態(tài)分布的回歸分析，方差分析或一些特定的時間序列分析等。但必須對總體的分布有所把握。 也就是說參數(shù)統(tǒng)計方法有弱點，如要解決以股票價格作為標(biāo)的的期權(quán)價格，則必須知道股票收益率的分布，但是現(xiàn)實中的股票的收益率的分布并不是已知的，所以必須進行假設(shè)，而這就對解決問題帶來了人為假定的隱患。 正是基于參數(shù)統(tǒng)計分析方法的這一先天缺陷，所以實務(wù)中很多問題所用的是非參數(shù)統(tǒng)計的方法。如解決股票價格的波動率的問題，實務(wù)中并不是假定波動率為常數(shù)，而是通過某一段時期的樣本數(shù)據(jù)得出樣本波動率并在穩(wěn)定的條件下以此來對波動率進行估計，而這樣的估計是與分布無關(guān)的，這也正是一種最簡單的非參數(shù)的統(tǒng)計方法。非參數(shù)統(tǒng)計方法 簡單來說，非參數(shù)統(tǒng)計方法是一種不依賴于分布而最大限度地挖掘樣本數(shù)據(jù)中所包含的信息來進行統(tǒng)計診斷的一種重要的統(tǒng)計方法。 這里我們不全面探討非參數(shù)統(tǒng)計方法的方方面面，而是選擇幾種在金融分析中常用的統(tǒng)計診斷方法來進行簡單闡述，它們就是多元統(tǒng)計分析中的判別分析、聚類分析、主成分分析等，這里我們介紹一下判別分析，其它的可參見相關(guān)統(tǒng)計參考書。(1) 判別分析 距離判別馬氏距離 ：判別分析應(yīng)用原理判別準(zhǔn)則為：應(yīng)用舉例 我們知道一般來說，投資者會把某一段時期的股市成為牛市，而把另一段時期的股票市場成為熊市。問題是怎樣根據(jù)某一段時期的股市走勢來較準(zhǔn)確地判斷牛熊市卻并不是一個容易把握的問題。 我們可以按照這樣的步驟來考慮這個問題。首先可以選取幾個可以反映股市形勢的重要指標(biāo)，然后自我們公認的牛市及熊市的總體中選取兩組不同的樣本，用這些樣本分別估計牛熊市的樣本均值向量與樣本協(xié)差陣；最后對于給定的一組新的樣本，計算并比較此樣本與牛熊市兩總體的距離，進而從統(tǒng)計上判別分析的角度來判斷牛熊市，從而為投資者進入或退出股票市場提供一定的理論支持。(2) 判別分析 Bayesian判別 Bayesian判別的基礎(chǔ)核心部分是在距離判別的基礎(chǔ)上增加了先驗信息這一項，也就是說在判別之前人們已經(jīng)根據(jù)經(jīng)驗有了 “先驗 ”的認識，如主觀上可能認為現(xiàn)在是牛市的概率比熊市的概率要大
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1