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視頻周老師說，independent WN加一個(gè)正態(tài)分布就是normal WN，但是老師剛剛又說rho=0&normal可以推得獨(dú)立，這句話的意思不就是獨(dú)立里面包含了normal嗎？那和我發(fā)的第一句話相互矛盾了呀？
of asset returns. bootstraping天然囊括了資產(chǎn)收益和非正態(tài)的資產(chǎn)分布之間的關(guān)系，但是并不能捕捉資產(chǎn)收益之間的自相關(guān)性，這是什么意思
請(qǐng)問白噪聲yt~WN（0,σ^2）是屬于正態(tài)分布的吧，既然這樣，那它的條件為什么還是非序列相關(guān)，直接獨(dú)立多好。但是獨(dú)立的話，這又是強(qiáng)白噪聲了呀。還有，高斯白噪聲是白噪聲和強(qiáng)白噪聲合起來的嗎？
老師好：顯著性水平通常就是正態(tài)分布中的分位點(diǎn)吧？也就是這個(gè)阿爾法，如果顯著性水平越大，比如5%的顯著性水平對(duì)應(yīng)原假設(shè)發(fā)生的概率越高，所以我會(huì)fail to reject原假設(shè)。理解對(duì)嗎？
老師好：顯著性水平通常就是正態(tài)分布中的分位點(diǎn)吧？也就是這個(gè)阿爾法，如果顯著性水平越大，比如5%的顯著性水平對(duì)應(yīng)原假設(shè)發(fā)生的概率越高，所以我要拒絕原假設(shè)。理解對(duì)嗎？
老師，這題除了用1-0.7*0.7*0.7反解以外，用二項(xiàng)分布求和：三年內(nèi)（犯錯(cuò)1次的概率+犯錯(cuò)2次的概率+犯錯(cuò)3次的概率）。 解析里0.3+0.3*（1-0.3）+0.3*（1-0.3）2怎么理解？
指數(shù)分布因?yàn)闊o記憶性，可以直接用來求未來某一時(shí)段違約的條件概率，此時(shí)是否就 等于 該時(shí)段的forward PD？考慮到如果hazard rate相同，都=λ，于是，是否每個(gè)等長的時(shí)間段的forward PD也就都相等?謝謝
請(qǐng)問d1.d2在求解時(shí)，為什么d1是加sigma根號(hào)T/2？我的理解是d2數(shù)值應(yīng)該在分布右邊，應(yīng)該更大，所以d2是加上這一部分。求解釋一下！
這里說到相關(guān)系數(shù)為1跟相關(guān)系數(shù)為0的情況。是否可以這樣理解：相關(guān)系數(shù)小于1均會(huì)有分散化效果？其中相關(guān)系數(shù)等于0時(shí)可以分別用違約二項(xiàng)式分布計(jì)算然后相加。
老師您好！第43題老師在講課的時(shí)候畫的圖，均值2%指的是EE，但是EE不應(yīng)該是每個(gè)時(shí)點(diǎn)，也就是該分布正值的部分都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)EE么？所以我覺得2%應(yīng)該是EPE才對(duì)吧。
老師您好！百題中的第18題，關(guān)于CAPM模型，為什么第五個(gè)說法中the return distribution has no skewness是對(duì)的？投資者不是不關(guān)心三階中心矩嗎？假設(shè)中也沒有提過收益分布的事情。
正太分布的一個(gè)特性是location-scale invariance ,也就是random variables derived from other normally distributed
老師您好，135題可以理解成三年里分別有一次違約，兩次違約，三次都違約，用二項(xiàng)式分布計(jì)算嗎？我看答案里的理解不一樣，但是我這樣算答案也是對(duì)的呢？
老師好，關(guān)于skewness等于負(fù)數(shù)時(shí)其分布為左偏的結(jié)論。本人有點(diǎn)疑惑。接下來我冒昧復(fù)述一下高老師所講的內(nèi)容，若有誤請(qǐng)指正: “在skewness的公式中，分母必然大于0, 分子可正可負(fù)，但作為分子
老師好,我忘記一級(jí)里學(xué)泊松分布的推導(dǎo)了. 請(qǐng)問下這個(gè)地方, 老師說分子λ的k次方代表"一共有多少可能", 分母除以k!代表與順序無關(guān).分母懂了, 請(qǐng)您解釋下分子的意思?我沒理解 這里的乘法原理為什么是λ的k次方..
程寶問答
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