這頁中的hot money ratio與流動(dòng)性成正相關(guān)指的是銀行自己持有的短期存款嗎?不是儲(chǔ)戶在這個(gè)銀行的短期存款?所以呈現(xiàn)正相關(guān)這樣子? 那下面就是從銀行角度看,券商存在銀行的存款?所以是負(fù)相關(guān)? 感覺沒有前提情況下,很矛盾
模擬1-61,statment1中最后一句,說是缺少統(tǒng)一性,對于置信區(qū)間這些都是有比較通用的標(biāo)準(zhǔn)啊,95%,99%等。而且這種統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)也是廣泛認(rèn)可的,不然我們還用它計(jì)算var做什么啊。所以后半句說錯(cuò)了吧
“”經(jīng)濟(jì)狀況良好時(shí),經(jīng)濟(jì)不景氣和牛市的可能性為零”。 請問 解析里這句話的是不是可以理解為 兩者中因?yàn)闆]有存在 不景氣這個(gè)情況 所以概率是0 ,所以不景氣和牛氣一同發(fā)生的概率就為零?
老師,第一句不太明白,為什么ABCP的收益率上升,基金的價(jià)值為下降呢?基金的基礎(chǔ)資產(chǎn)是一些債券嗎?ABCP的收益率上升說明融資成本上升、市場的融資流動(dòng)性下降,為什么這樣會(huì)導(dǎo)致債券的價(jià)值下跌呢?
這頁提到的問題都是資產(chǎn)證券化引起的嗎?比如Credit rating后面寫著“過度依賴信用評(píng)級(jí)的準(zhǔn)確性和透明度”是為什么呢?以及Risk management后面的“在許多方面糟糕的風(fēng)險(xiǎn)管理(如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、壓力測試)”也是引起的問題嗎?
Q46,請問這么理解“置信區(qū)間變小,則(顯著性水平變大)TYPE1變大,則TYPE2變小,則test of power變大”是哪里出錯(cuò)了?另外,怎么判斷題目中置信區(qū)間變小,指的是VAR的置信區(qū)間還是回測的置信區(qū)間呢?
為什么n個(gè)資產(chǎn)的組合的方差計(jì)算公式是這個(gè)呢?我自己算了一下,1是用組合,2是用排列,計(jì)算兩兩之間的相關(guān)性不應(yīng)該是用組合嗎?為什么講義上的式子和用排列是一樣的啊?
老師你好 這邊周老師對時(shí)間t的解釋,什么給予考慮的時(shí)間,感覺好復(fù)雜我好難聽懂啊,我能不能自己這么理解啊,t不是代表清倉所需要的時(shí)間嗎,那么時(shí)間越長說明越難賣出去,不就代表流動(dòng)性越差嗎
這頁P(yáng)PT兩個(gè)老師講的不一樣,這里針對全球性重要銀行,如果buffer是2%,周老師說是buffer再增加1%,而姚老師說是在原來3%的杠桿上增加1%,即變化的是對杠桿率的要求,請問那個(gè)老師說的是對的?
基差風(fēng)險(xiǎn)考慮的是期限和標(biāo)的資產(chǎn)。一般合約期限和想要的對沖期限一致基差小,同樣的標(biāo)的資產(chǎn)基差小。同樣的期限和標(biāo)的資產(chǎn),遠(yuǎn)期比期貨的對沖效果好,因?yàn)檫h(yuǎn)期合約是定制性的,而期貨則是標(biāo)準(zhǔn)化的
麥考利久期和其他久期的區(qū)別是不是,第一個(gè)主要是用來衡量某個(gè)債券的投資回收期的長短,久期越小,提前收回的可能性越大,那么風(fēng)險(xiǎn)越小;后面三個(gè)久期描述的主要是某個(gè)債券收益率變動(dòng)對債券價(jià)格的影響;?
老師,我聽了兩遍還是沒懂這個(gè)VaR的問題( ▼-▼ )哭。我能理解是正數(shù)所以是收益,那么為什么是大概率最少能賺$3.5M呢?是說VaR表示的都是置信水平至少;和顯著性水平最多嗎?可以這樣背誦嗎
中這句話是描述的回歸模型中的殘差項(xiàng),當(dāng)殘差項(xiàng)出現(xiàn)相關(guān)性時(shí),能表示多元共線性嗎? 多元共線性描述的是自變量之間的關(guān)系吧?殘差為什么也會(huì)出現(xiàn)多元共線性?
25題 老師如果F-test 檢驗(yàn)simple linear regression 和T-test 的原假設(shè)是一樣的,那么這一題T-test檢驗(yàn)的原假設(shè)為什么不是B1=0,然后再去拒絕原假設(shè),說明B1的顯著性,模型的合理性
A選項(xiàng)老師給其他同學(xué)的解答有說趨勢、周期、隨機(jī)游走和季節(jié)性都是造成協(xié)方差不平穩(wěn)的四個(gè)因素,那想問下,如果協(xié)方差平穩(wěn),那就是解決了上述四個(gè)因素的哪些呢?哪些沒有解決或者不能解決呢?
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