金程問(wèn)答
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操作風(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)險(xiǎn)(xiǎn)(xiǎn)(xiǎn)(xiǎn)
如果是交割日下一個(gè)支付coupon日期來(lái)計(jì)算，N是按9計(jì)算嗎
什么時(shí)候是S除以根號(hào)N-1啊，是樣本方差嗎？不是標(biāo)準(zhǔn)樣本誤差
想問(wèn)一下ppt第26頁(yè)講bootstrap時(shí)老師舉的例子。n=1000（loss or gain 的數(shù)據(jù)值有1000個(gè)）m=100（bootstrap的sample個(gè)數(shù)） 我之前對(duì)bootstrap
ppt4-23,n值增加，是指做的實(shí)驗(yàn)次數(shù)增加對(duì)嗎，而不是每次樣本抽查量增加是嗎？比如說(shuō)一次抽查10個(gè)人，所以n=1,如果抽取5次，每次10個(gè)人，n=5是嗎？每次抽取10個(gè)人是永遠(yuǎn)不能變得對(duì)嗎，只能不斷的增加實(shí)驗(yàn)次數(shù)，然后sample的均值才會(huì)趨近于總體的均值？
老師好，這是押題卷第三題，求股指期貨的variation margin. n跌破maintenance margin后補(bǔ)充保證金到initial margin，這點(diǎn)我沒(méi)有疑問(wèn)。但是題干用
關(guān)于confidence interval。經(jīng)常對(duì)兩個(gè)公式混淆，一個(gè)是μ+-多少倍的標(biāo)準(zhǔn)差，一個(gè)是樣本均值+-k倍的標(biāo)準(zhǔn)誤（sigma/根號(hào)n或者sigma/根號(hào)n），請(qǐng)問(wèn)如何辨別使用這兩者？二者的區(qū)別僅僅是前者對(duì)象是總體二后者是樣本嗎？或者能否直接根據(jù)題目有沒(méi)有給出樣本數(shù)量n來(lái)判斷？
中心極限定理是不是我對(duì)一個(gè)總體分批次求均值，得出一系列均值，這些均值服從N(μx,σ ^2/n)的正態(tài)分布，隨著自由度n的增加偏差越小，這樣的方法適用于任何分布，那么這道題的題干說(shuō)的是樣本的均值大于10.6%的意思就是告訴我們可以用中心極限定理，這樣理解可以嗎？
B選項(xiàng)，如果我往組合裏放一個(gè)β是100的stock，難道系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)被影響嗎
老師，還有這個(gè)，為啥，put option是等于 long cash-or-nothing put＋short asset-or-nothing put，這個(gè)怎么理解？還有等于BSM公式，P=Ke^-rtN(-d2)-SN(-d1)，現(xiàn)在是N(-d1)、N（-d2）不影響嗎？哎呀，我不懂。
為什么上面那個(gè)題N是10期而不是11期？為什么下面那個(gè)題是7期而不是6期？?jī)蓚€(gè)題不是同一個(gè)意思嗎？為什么下面那個(gè)題折現(xiàn)的時(shí)候N要多一期呢？
這兩個(gè)是同類型題目，都是先計(jì)算dirty price ，為什么第一張圖片里n=10，截止到了結(jié)算的期數(shù)，但第二張截圖里 n等于7 加上了結(jié)算前到零時(shí)課刻的一期，為啥呀
請(qǐng)問(wèn)樣本方差，總體方差，均勻分布方差這些都是啥時(shí)候使用，怎么一會(huì)分母是n，一會(huì)分母是n-1，一會(huì)分子要乘以概率加權(quán)，一會(huì)又不用乘以概率加權(quán)，有點(diǎn)亂了。
return不是用n-1時(shí)期的嗎？為什么這題全部是用n時(shí)期的？如果給我現(xiàn)在的價(jià)格和昨天的價(jià)格我知道，給我2天收益率就分不清，如果是價(jià)格的話用ln算還是直接算？
這道題d1=0.992,d2=0.851。如果是看跌期權(quán)，公式里的N(-d1)和N(-d2)怎么代？1-0.992=0.008和1-0.851=0.149是用0.008和0.149查表得出的對(duì)應(yīng)數(shù)字帶入到公式計(jì)算嗎？
關(guān)于VaR的回測(cè)，為什么confidence level 越小，接受域越大呢？按照我的理解，CL越小，α越大，接受域=2*z*sigma，z=(x-n*α)/sigma,所以接受域就=2(x-n*α)，α越大接受域反而越小，我的推導(dǎo)和結(jié)果相反，請(qǐng)老師解惑，謝謝！
程寶問(wèn)答
