韓同學(xué)
2024-10-29 16:56VaR那里的那個(gè)條件正態(tài)和非條件正態(tài)有什么區(qū)別，這個(gè)知識點(diǎn)不懂
所屬：FRM Part I > Valuation and Risk Models 視頻位置 相關(guān)試題
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1個(gè)回答
黃石助教
2024-10-30 09:52
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同學(xué)你好。方便上傳一下具體的課件和出處。
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追問
這個(gè)
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追答
同學(xué)你好。傳統(tǒng)金融學(xué)中假設(shè)回報(bào)率服從正態(tài)分布，但該假設(shè)與實(shí)際不符，現(xiàn)實(shí)中我們觀測到回報(bào)率數(shù)據(jù)展現(xiàn)出有偏、肥尾的特征。近幾十年來，學(xué)術(shù)界提出了新的思路：回報(bào)率依然服從正態(tài)分布，但這個(gè)分布是一個(gè)條件分布，也就是條件于當(dāng)前信息，回報(bào)率服從一個(gè)正態(tài)分布。這與此前的（無條件）正態(tài)分布假設(shè)不同的一點(diǎn)在于，雖然每個(gè)時(shí)點(diǎn)的回報(bào)率依然服從正態(tài)分布，但是基于相應(yīng)時(shí)點(diǎn)的條件，這些回報(bào)率服從的正態(tài)分布有著不同的參數(shù)（均值不同，或方差不同，或二者都不同）。而最后的無條件分布則是所有條件分布的混合，在數(shù)量分析中我們學(xué)過，將均值不同和/或方差不同的正態(tài)分布混合起來可以產(chǎn)生諸如雙峰、有偏、肥尾等特征，這些特征能更好地?cái)M合現(xiàn)實(shí)情況。
無條件分布中的均值和方差可以直接從數(shù)據(jù)中獲?。ü烙?jì)數(shù)據(jù)的均值和方差），對于回報(bào)率這種時(shí)間序列來說，這些其實(shí)就是它的long-run mean和long-run variance。而條件分布中的條件均值和條件方差，我們需要使用模型來建模。對于條件均值，E[r_t|I_t-1]（I_t-1指的是t-1時(shí)刻的信息），我們可以使用ARMA類型的模型建模；而對于條件方差，我們可以使用本章中的GARCH模型進(jìn)行建模（EWMA是GARCH的一個(gè)特例）。這也是為什么GARCH名稱中“CH”的由來：條件異方差指的是序列的條件方差會隨時(shí)間的變化而變。
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