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正态分布的偏度大于0 为什么就说明:标准差高估了风险
《投资学》里收益和风险问题
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推荐答案 2021-12-24
简单理解是,正偏差是收益,负偏差是损失,
标准差
是整体风险的度量,
偏度
大于零则正长尾较大,负长尾较小,即损失极端可能性出现的概率是比较低的,所以标准差高估了风险(对比负偏度正好相反的理解),这是最简单的理解方式。
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,总体
分布
右偏
答:
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标准正态分布
转为右偏
分布的
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衡量
风险
的三个测度:方差、
偏度
和肥尾——香帅金融课108
答:
偏度
为正(
正偏态
)就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长,绝大多数的值(但不一定包括中位数)位于平均值的左侧。 峰度 :衡量实数随机变量概率
分布的
峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。
标准差
:
方差开算术平方根,反映组内个体间的离散程度...
风险
和
正态分布
答:
因为它是抽象的,所以他是很难理解和测量的。我们可以试着把它具体化,一种比较简单的量化
风险
的方式就是利用价格的波动,而
钟形曲线
是一种很好的测量波动的方法。价格的波动在钟形曲线中的体现有三个方面:1. 方差 Variance - 代表一组数据的离散程度。价格波动到底有多剧烈?2. 偏值
Skewness
- ...
统计学里
的skewness
(即偏度)=
0
为
正态分布
。那数值越小或越大能不能说...
答:
对,
偏度
系数的数值越小或越大能不能说明图像往某个方向偏得越厉害,>
0:
高峰往左偏,<0:高峰往右偏。
skewness
与之标准误相比得u值,若u<=1.645,可认为
分布
服从
正态
,若 u>1.645,可认为分布为非正态。
正态分布的标准差
为
大于0
的数,正态曲线越扁平标准差越()
答:
正态
曲线越扁,说明数据离散程度越大,所以
标准差
越大,选C
为什么标准差
越大,
正态分布
曲线越平缓
答:
因为
正态分布
有两个参数,均数和
标准差
,均数用来描述曲线的位置,标准差用来描述曲线的形状,标准差越大,说明观察资料越分散,靠近两边的观察值越多,峰值越低,曲线越低平。一般的正态分布都可以通过变量变换变成标准正态分布(u分布),变换的公式为$u=(X-mu)/(sigma)$,如果从正态分布总体中抽取...
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