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操作風(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)險(xiǎn)(xiǎn)(xiǎn)
請問這個多元假設(shè)檢驗的結(jié)論是什么 ？從第三個表格age的P值0.9670455不是可以得出年齡幾乎不會對體重產(chǎn)生印象嗎 然而又從第二張表格的聯(lián)合檢驗F檢驗統(tǒng)計量的P值非常小從而可以拒絕原假設(shè)然而得出年齡和身高都是對體重有印象的 不是有矛盾嗎？哪個結(jié)論才是正確的呢？
還是不太理解，多元回歸假設(shè)檢驗的時候為何用的是F分布？而一元回歸用的是t分布？一元可以理解，原假設(shè)b1為0，那么就當(dāng)前面假設(shè)檢驗里的平均數(shù)為0。但是多元假設(shè)這樣同理的話，不應(yīng)該也用t分布嗎？b1=b2=0，不應(yīng)該類似于m1=m2 =0嗎？
老師您好，我有一點點沒有搞懂這道題的邏輯，我明白就是在這個市場中，他的現(xiàn)貨價值是要大于期貨價值的，那我們根據(jù)那個無套利定價公式，那也不就是說明S要大于F，那不就是證明S越大越好，那就是說e越大越好，我有一點點不懂老師，他這個是怎么推出來的，謝謝
老師，13題還有一個問題，就是我按照我的理解辦法，得出了遠期是小于用定價得出的結(jié)果，即Se-r-q是大于F的，就是我本本上寫的，按理說我應(yīng)該買期貨，賣現(xiàn)貨，現(xiàn)在我無法判斷買的期貨是誰的？你前面講我把
這一題的第二問，直接使用t檢驗的公式是可以計算出結(jié)果，但是根號√N里的N應(yīng)該代表的是樣本容量吧，這里乘以√N的意思應(yīng)該理解為平方根法則吧。
老師您好，能不能麻煩您詳細解答一下，到底什么時候除以n,什么時候除以n-1,目前我只知道概念理論里總體數(shù)據(jù)用n，樣本數(shù)據(jù)用n-1，但是在題目里還是區(qū)分不開啊，題目會說明某個數(shù)據(jù)屬于總體還是樣本嗎QAQ
老師，公式中的TEV表示資產(chǎn)組合的主動投資波動率，sigma n表示資產(chǎn)n的主動投資波動率是嗎
這道題1-（1-d）的n次方=ADR，和1-ADR=（1-PD）的n次根號，里邊的d和pd是一樣的嗎
為什么n已經(jīng)大于30了，還要查t表呢？以及大樣本應(yīng)該是n大于等于30還是自由度大于等于30呢
BSM model課后作業(yè)第二題解答N（-d1）是如何求解出來的，為什么不等于1-N(d1)
老師： standard Error，在Regression 中為方差除以n-k-1,開根號。在樣本統(tǒng)計（模擬）為方差除以n,開根號。 是這個規(guī)律嗎？還有其他情況嗎？
N=DV01S/DV01F= 105,683/25 = 4,227。 由于組合的DV01為正，說明利率上升組合價值下跌，選擇的對沖工具要在利率上升時帶來收益，用收益彌補損失。 由于歐洲美元期貨價值和
如果考慮相關(guān)系數(shù)，那么組合的方差=n單一資產(chǎn)方差+n*（n-1）p*單一資產(chǎn)方差，波動率變大，為啥組合風(fēng)險低了呢？（表面上感覺分散了，風(fēng)險降低了，有點學(xué)亂了），老師幫忙解答梳理下
精 老師，這個資產(chǎn)的風(fēng)險是σn，但是買入這個資產(chǎn)后，整個組合的TEV的變化量不是σn吧？這新的TEV不是還要考慮相關(guān)關(guān)系后得出嗎？感覺不是簡單相加的關(guān)系，所以不太理解為什么直接乘以σn？
老師你好，想問一下第七頁例題為什么n=13啊。折現(xiàn)到2014.1.1，并且開始拿coupon到2020.7.1為什么不是拿n=14次。是因為14.1.1的coupon沒拿到嗎？可以說一下n的思考思路嗎？謝謝。
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