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信用風(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)(fēng)險(xiǎn)(xiǎn)(xiǎn)
sd為什么不是除以n-1
老師，我對(duì)detla的計(jì)算有些疑問。如果用BSM的方法算出來的N(d1)就是call的detla吧，如果有分紅，那么還需要調(diào)整成N(d1)*e^-qt。如果要求put的detla, 是不是可以直接
老師好，打擾啦。請(qǐng)問自助法的意思是在樣本里然后分別抽樣，所有有n的n次方可能。然后刀切發(fā)就是，拿走一個(gè)樣本，然后余下的樣本不再抽樣，而是直接拿來用，所以有n種可能性。請(qǐng)問我這么理解對(duì)嗎。就是如果拿走
老師，問下大數(shù)定律和中心極限的問題。這張圖里面為什么標(biāo)紅處size和range為什么都是100。大數(shù)定律是樣本量n的話樣本越接近總體均值，而中心極限這里是抽取n次的樣本量的均值是服從（u，σ2/n）的，這里樣本量n一定要與抽取次數(shù)是一致的嗎？
精 老師好，在AR模型中，講到自相關(guān)檢驗(yàn)，t.s.的標(biāo)準(zhǔn)誤到底是1除以根號(hào)下T 還是1除以根號(hào)下n。兩位老師講的不一樣。王老師講的是除以根號(hào)下T，T=n-p。林老師講的是1除以根號(hào)下n, 之前單老師講的也好像是n。
B0不=0時(shí)，遞推一下 Xn= x1+N×B0+殘差1+殘差2+……殘差n，這N項(xiàng)殘差的和是不是等于0？ 如果像老師說的殘差項(xiàng)符合正態(tài)分布，它的均值是否為0呢？若均值為0，那xn= N×B0了，這算是趨勢(shì)模型了吧？？
老師 我一直有一個(gè)困惑的點(diǎn)，就是BSM model計(jì)算call的公式，是Se^(-rt)*N(d1)-Ke^(-rt) *N(d2); 但是為什么我們把equity看成call的時(shí)候公式卻是S*N(d1)-Ke^(-rt) *N(d2)，即 前半部分S沒有用（-rt）折現(xiàn)。不知為何有此差別
老師 最下方BSMmodel中 long call option是相當(dāng)于買入N（d1）份資產(chǎn)還是e^(-rt) * N（d1）份資產(chǎn)呢？從前記憶都是long N(d1)份 short N(d2)份 ，這次聽講解怎么有些不一樣了？應(yīng)該是哪個(gè)呢？同理也在long put option中有所費(fèi)解
老師好，這道題里的RMSE的公式，分母部分是除以n，還是除以（n-1)?上課老師講的是n-1，如果代到這道題目里面就是除以3，但這題的答案是divide by the number of forecasts，除以n=4。所以有關(guān)RMSE的公式應(yīng)該是怎樣的？請(qǐng)老師解釋并確定考試時(shí)用哪個(gè)公式~~
這個(gè)horizon yield，為什么是（fv-pv)/pv ^ (1/n)^(1/n）不明白 為什么不是 （fv-pv)/pv /持有天數(shù) * 365天
為什么單元回歸中T分布自由度是n-2，在前面學(xué)T分布的時(shí)候自由度是n-1呢
無論什么分布，標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算都是標(biāo)準(zhǔn)差除以根號(hào)n嘛？如果是t分布需要分母變成根號(hào)下n減1嘛
sample correlation = population correlation嗎？ 我認(rèn)為相等，因?yàn)楦鶕?jù)公式，sample correlation分子分母中的n-1約掉了，population correlation 分子分母中的n約掉了
不是很理解，為什么站在N有權(quán)以執(zhí)行價(jià)格買入遠(yuǎn)期利率協(xié)議呢？N的時(shí)候利率協(xié)議都結(jié)束了。。。
KMV模型中，N(d2)是不會(huì)違約的概率，即資產(chǎn)大于負(fù)債的概率，N(d1)是什么含義？
金程問答