15題的答案？
如果14，15考慮分子分母有（1+R）可以理解，但是我覺得16，17就應(yīng)該直接是相減
top-down analysis & bottom-up analysis，有什么區(qū)別呀？謝謝！
如果是用95%來陳述應(yīng)該怎么說？為什么B，C不對？
按照前一個例題是65*2算 后一個例題不應(yīng)該是-65*2＋2
市場IPO增加為何會先推動股價上升？
老師，在看完了本任務(wù)課后習(xí)題第3題的解析后，有個疑問想請教一下：CAL線上任一點都是無風(fēng)險資產(chǎn)和EF上風(fēng)險資產(chǎn)的組合吧？那么Opt CAL上任一點都是無風(fēng)險資產(chǎn)和切點Optimal risky portfolio的組合嗎？但對于切點optimal risky portfolio本身來說，它的性質(zhì)不就是只包含risky asset（Rf的權(quán)重為0）嗎？那么Opt CAL上任一點P到底是無風(fēng)險資產(chǎn)和optimal risky portfolio的組合還是無風(fēng)險資產(chǎn)與風(fēng)險資產(chǎn)的組合？
不是很理解這個題目的意思，為什么是A？用收益率來估計收益率是什么意思？
講義不是在上方是被overvalued嗎？請問哪里混淆了這兩個知識點？在哪里和被高估低估怎樣更好的分清楚題干意思 有沒有好方法？請教老師！
我觀察到一個現(xiàn)象 coronavirus的那個網(wǎng)站上active cases 也是以對數(shù)形勢顯示的。雖然它時間范圍很小 但是它的active范圍肯定是0-70億這個區(qū)間的 不可能超出這個區(qū)間 所以很適合。和這個美金的20-2000范圍也很像。 但我個人認為 如果相比較這兩個的話，Covid肯定比黃金還要合適 因為最終它會降到0 只是時間問題。 而黃金長期來看 股票那種走勢圖更合適。
為什么點1前面的藍色線是沒有辦法被分散的呢？ 為什么只需要對系統(tǒng)性風(fēng)險才需要用收益率來補償？
Money-weighted rate of return 1.IRR2.考慮現(xiàn)金流，所以不便于衡量基金經(jīng)理業(yè)績，可能客戶不及時提供資金 Time-weighted rate of return 不考慮現(xiàn)金流，只考慮每期股價變動和分紅 不知我的理解，對不？
那萬一經(jīng)濟學(xué)家也是錯的呢？沒人說他們百分百一定正確啊。 那么這個時候還是算appropriate嗎？這算是哪門子appropriate法？ 就像現(xiàn)在有的經(jīng)濟學(xué)家說通脹了 有的說滯漲了 他們可是研究的同一堆數(shù)據(jù)啊，得出完全不同的概念。 那么 大家把他們的text收集起來，完全是兩組對立的text inputs 。 請問怎么分析？ 最后按百分比？ 誰人數(shù)多誰贏？ 我還不如扔飛鏢或者擲色子。 我覺得對于經(jīng)濟分析 這個text analytics完全無效。 甚至可以說當(dāng)今世界 還沒有總結(jié)出一個完美的方法來對當(dāng)前的經(jīng)濟做出分析和預(yù)測。這個絕對不是一個appropriate方法。text適合對小說進行分析 看看作者的寫作習(xí)慣 進而推導(dǎo)作者人格啥的我是相信的。
二十世紀(jì)五十年代馬科維茨（就是那個前沿哥們）才創(chuàng)立了現(xiàn)代金融 籠統(tǒng)到現(xiàn)在2020年才多少年？ 人類就敢斷言摸清楚周期了？如果地球不毀滅 未來幾千年后 人類又重新審視這個理論 會不會覺得今天我們背誦這個數(shù)字的人都是傻瓜？我覺得這個問題無需現(xiàn)代人煩惱，今后幾千年 留給后人去總結(jié) 。 他們肯定比我們掌握更多數(shù)據(jù) 也更理解各種周期。還有一點要說明的是，Kondratiev的 NEP理論（神神叨叨新經(jīng)濟理論） 是有很多錯誤的。 因為那是誕生在蘇聯(lián)，那時的蘇聯(lián)為了搶各種第一，天天都在放衛(wèi)星。語不驚人死不休。今天也是一樣，三期不做 就敢放疫苗衛(wèi)星。這位老哥的NEP理論漏洞百出 完全經(jīng)不起推敲。 想想下個月搞不好他們就敢打疫苗了，真的太可怕了。CFA居然讓我們?nèi)ケ痴b蘇聯(lián)理論 是想我們學(xué)習(xí)放衛(wèi)星的精神嗎？那有沒有人敢伸出胳膊迎接俄羅斯疫苗呢？ 我感覺還是看看凱恩斯更靠譜。等等美國和中國的疫苗更現(xiàn)實。這世界太瘋狂了 只要你敢說 就有人敢信。也有人敢站出來宣揚，更有人會迷信。
不懂，為什么不是lending的return更高呢？
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