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信用風(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)險(xiǎn)
什么關(guān)系？年化均值應(yīng)該是N多個年來平均下來求到的，但一年內(nèi)每天的均值頂多是搜集了252天的算了個平均數(shù)，所以這個不應(yīng)該除以天數(shù)吧？
treasury bond future，才能起到對沖作用。那么short多少呢？于是才用N=DsVs/DfVf得出合同份數(shù)。
老師，請問gpt這個解釋正確嗎？我不是很理解，在前一頁ppt當(dāng)中，我們學(xué)習(xí)了，當(dāng)n足夠大時，然后我們收集了很多份樣本，然后每一份樣本當(dāng)中的最大值提取出來組成的分布該如何判斷，那么在這個時候，我們已經(jīng)
老師的兩種算法 右邊綠色框里是梁老師的算法 有點混淆這個概念 我有如下幾個問題 1. 如果直接用N=20 折現(xiàn)到2005/7/1時刻 1135.90 為什么在表格里等于Clean Price 此時
。還有459的c選項，畫出圖可以知道在價格相同的時候，原始債券比含權(quán)債券的利率更低啊所以我覺得c也不對。還有d選項，當(dāng)利率上升，債券價格下降根據(jù)公式pv=fv/（1+r）^n可依知道折現(xiàn)因子上升，但是后面那句話不太理解。麻煩老師解釋一下畫線這個意思
老師我想問問這題。既然知道第二年和第三年的的價格，pmt，F(xiàn)v和n，為什么不能直接用計算器算出ytm，然后用利率等式算出遠(yuǎn)期利率呢？圖二是我做的正確答案，但是如果說利率等式只能用spot rate
老師，請問一下這道題。一共30個1.8，其中29個會產(chǎn)生再投資收益，通過N=29，PV=-1.8，PMT=-1.8，I/Y=8得到FV=203.91，這是29個1.8在第30年時的總價值，但第30個
老師好，對于回歸檢驗有兩個問題： 1、這個圖片中的M-fold方法每聽懂操作步驟，如果有n個數(shù)據(jù)，是將其分為m（3）組嗎？然后是將其中兩組怎么樣和第三組比較嗎？還有為什么是AB兩組一組數(shù)據(jù)做橫坐標(biāo)
A選項中，市場利率的變動會影響借款人的還款能力，進而影響貸款的信用風(fēng)險。如果利率上升，借款人的債務(wù)負(fù)擔(dān)可能加重（債務(wù)人可能也會有浮動利率的債務(wù)），所以并不能完全排除市場利率對其違約風(fēng)險的影響把 C
請問下，為了提升檢測力度，書上寫了兩種辦法，其中一個是提高樣本容量n，另一個是降低confidence level，這里的置信水平是回測的置信水平還是VaR的置信水平？ 我自己的理解： 因為前面有講
得到的結(jié)果和真實股價之間的差異嗎？蒙特卡羅最后模擬出的股價應(yīng)該是一個置信水平下的范圍…如何界定一個范圍和一個真實的值之間的誤差？ 3）蒙特卡羅的standard error=根號(Var(x)/N) 這個公式中的Var是什么？是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得到的股價波動率這個常數(shù)嗎？
請問老師528題里面我看答案還要乘以10，我列的式子是分開的，那個10要乘在哪里，是期權(quán)的var值上還是股票的var值上？還有遇到這種數(shù)字很多的題目如何區(qū)別題目中的關(guān)鍵詞，根據(jù)一份期權(quán)需要n份的股票
有負(fù)號的公式算了一下，就是正的138個contracts，而且數(shù)學(xué)估算一下的話，分子下降，因為是負(fù)號，N應(yīng)該上升，也就是long contracts。所以，老師能不能解釋一下為什么兩個都行不通。
不太明白為什么不直接寫Market risk premium代替lambda1?n問題 3) 是不是p111的公式是expected return就一定沒有e(i)項? 但是不是expected就不
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