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2019年中国人民银行招聘笔试真题解析11月09-经济金融一、判断题（每题0.5分，共20道题，共10分）请判断下列各命题的正误，将答案填涂在“答题卡”指定位置上。
正确的选“T”，错误的选“F” o1.其他条件不变的情况下，某商品价格升高，将使得其需求量降低，需求曲线向左移动。
（）【答案】X。
其他条件不变的情况下，某商品价格升高，将使得其需求量降低，这是需求量的变动，需求曲线不移动点移动，所以本题错误。
2.考察当原有条件或外生变量发生变化时，原有的均衡状态会发生什么变化，这种分析比较新旧均衡状态的方法属于比较静态分析的范畴。
（）【答案】考察当原有条件或外生变量发生变化时,原有的均衡状态会发生什么变化，这种分析比较新旧均衡状态的方法属于比较静态分析的范畴，所以本题正确。
3.同一条需求曲线上的所有点的需求价格弹性均相同。
（）【答案】X。
同一条需求曲线上的所有点的需求价格弹性不相同，所以本题错误。
4.短期总成本表示在每一个产量水平上的最小生产成本。
（）【答案】J。
短期总成本表示在每一个产量水平上的最小生产成本，所以本题正确。
5.面粉一定是中间产品，面包一定是最终产品。
（）【答案】X。
面粉不一定是中间产品，面粉卖给厂商进行加工的话，就是中间产品，但是如果卖给消费者直接使用就是最终产品。
最终产品是指在计算期间生产的但不重复出售而是最终使用的产品。
许多产品既可作为最终产品又可作为中间产品，关键在于是否进入新的生产流程。
所以本题错误。
6.在宏观经济学中，购买股票和债券不算为投资。
（）【答案】宏观经济的投资包括固定资产投资和存货投资两大类。
固定资产投资指新厂房、新设备、新商业用房以及新住宅的增加，虚拟交易不计入投资当中，所以本题正确。
7.IS曲线和LM曲线相交时所形成的均衡收入一定是充分就业的国民收入。
（）【答案】X。
IS曲线和LM曲线相交时所形成的均衡收入是均衡状态下的国民收入，不一定是充分就业的国民收入，可能大于、小于或等于充分就业的国民收入，所以本题错误。
金融市场波动性模型研究与应用金融市场是现代经济体系中不可或缺的一部分，对于现代社会的稳定运行起着重要的作用。
然而，金融市场的波动性却一直是投资者所关注的焦点。
在金融市场中，波动性被视为是金融风险的重要组成部分。
因此，对于金融市场波动性的研究一直是金融领域的重要课题之一。
金融市场波动性的模型研究在金融领域中被广泛研究和应用。
通常，金融市场的波动性被定义为金融资产价格的日变动率。
波动性的研究旨在为投资者提供对未来市场波动性的预测，进而指导投资决策。
在金融领域中，波动性模型主要有两种类型，即时间序列模型和随机波动性模型。
其中，时间序列模型主要关注于价格的历史数据，通过建立经验模型来进行预测。
随机波动性模型则更注重对市场未来的预测，模型的复杂性也更高。
在时间序列模型中，自回归移动平均模型(ARMA)是最常用的一种模型。
该模型基于金融市场历史数据，通过建立时间序列模型对未来市场波动性进行预测。
然而，该模型仅能适用于简单随机序列，对于复杂序列的处理效果较差。
相比之下，随机波动性模型更加适用于金融市场中较为复杂的随机序列。
在随机波动性模型中，广为人知的的是ARCH、GARCH、EGARCH等模型。
这些模型都是基于波动性自回归模型(VAR)进行构建的。
在这些模型中，ARCH模型是最基本的随机波动性模型之一。
在该模型中，波动性被视为价格变化的函数，随着价格的波动性变化而变化。
然而，该模型存在对称不足的问题，即价格上升和下降所产生的波动性并不相同。
为了解决ARCH模型中的对称不足问题，GARCH模型应运而生。
该模型不仅考虑了历史数据对未来波动性的影响，还引入了波动性的长期记忆效应。
同时，该模型通过引入异方差性来解决对称不足的问题。
EGARCH模型则进一步增加了波动性的非对称性，对于针对复杂市场情况的预测更加准确。
除了时间序列模型和随机波动性模型之外，选取适合自己投资目标的波动性模型还要考虑其他因素，如投资品种、时间周期、市场风险等。
波动率预测GARCH模型与隐含波动率一、本文概述波动率预测一直是金融领域的核心问题之一，对于投资者、风险管理者和市场监管者都具有重要意义。
本文旨在探讨GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）在波动率预测中的应用，并与隐含波动率进行比较分析。
通过这一研究，我们希望能够更深入地理解这两种波动率预测方法的原理、优缺点及适用范围，为金融市场的稳定和发展提供理论支持和实践指导。
本文首先将对GARCH模型进行详细介绍，包括其理论基础、模型构建过程以及在实际应用中的表现。
随后，我们将对隐含波动率的概念、计算方法和应用领域进行阐述。
在此基础上，我们将对GARCH模型预测波动率与隐含波动率进行比较分析，探讨它们之间的异同点以及在不同市场环境下的适用性。
通过本文的研究，我们期望能够为投资者提供更准确的波动率预测方法，帮助他们在金融市场中做出更明智的投资决策。
我们也希望为风险管理者提供有效的风险管理工具，以降低投资风险并保护投资者的利益。
我们还将为市场监管者提供政策建议和监管思路，以促进金融市场的健康稳定发展。
二、波动率与金融市场在金融市场中，波动率是一个至关重要的概念，它反映了资产价格变动的幅度和不确定性。
对于投资者和风险管理者来说，理解并预测波动率是做出有效决策的关键。
因此，波动率预测在金融领域中具有广泛的应用，包括但不限于资产配置、风险管理、衍生品定价和投资策略制定等。
在众多波动率预测模型中，GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）因其能够捕捉金融时间序列数据的波动性聚集现象而备受关注。
波动性聚集是指资产价格在大幅波动后往往伴随着更大的波动，而在小幅波动后则可能出现较小的波动。
GARCH模型通过引入条件方差的概念，允许波动率随时间变化，并能够在一定程度上解释这种波动性聚集现象。
除了GARCH模型外，隐含波动率也是金融市场中的一个重要概念。
隐含波动率是指从金融衍生品价格中反推出的波动率，它反映了市场对未来资产价格波动的预期。
金融市场的计量经济学金融市场是一个充满变动和不确定性的领域，深受经济学家、学者和决策者的关注。
计量经济学作为一种强大的工具和方法，被广泛应用于金融市场的分析和预测。
本文将探讨金融市场的计量经济学应用，并介绍其在金融领域的重要性。
一、引言计量经济学是应用数学和统计学原理，分析经济数据、理解经济现象和预测经济变量的一门学科。
在金融市场中，计量经济学的应用可以帮助我们深入了解市场的运作机制、预测市场走势，以及评估金融政策的效果。
二、金融市场的计量经济学模型1. 资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）CAPM是计量经济学中广泛使用的一种模型，用于计算资产的预期回报。
通过考虑资产的系统风险和市场风险溢价，CAPM模型可以估算投资组合的预期回报率，并为投资者提供了理论依据。
2. 随机波动模型（Stochastic Volatility Model）金融市场的波动性是一个重要的问题，随机波动模型提供了一种描述金融市场波动性的方法。
该模型允许波动性在不同的时间段和市场状态下变化，从而更真实地反映市场的风险。
3. 共整合模型（Cointegration Model）共整合模型是计量经济学中用于分析时间序列数据的一种方法。
在金融市场中，共整合模型可以用来研究两个或多个金融变量之间的长期关系，揭示它们之间的均衡关系。
三、计量经济学在金融市场的应用1. 金融市场预测计量经济学提供了大量的工具和方法，可以用于金融市场的预测和分析。
通过对历史数据的回归分析和时间序列模型的应用，可以帮助我们预测金融市场的走势和变动。
2. 金融政策评估计量经济学在金融政策评估中发挥着重要作用。
通过建立经济模型和计量模型，可以评估不同政策对金融市场和经济增长的影响，并提供政策制定者参考。
3. 风险管理金融市场的风险管理是一个复杂而关键的问题。
计量经济学提供了一些方法，如价值-at-风险（Value-at-Risk）模型和条件异方差（Conditional Heteroskedasticity）模型，可以帮助金融机构评估和管理风险。
2019年证券从业资格考试证券分析师模拟题及答案第七套一、选择题（共40题，每小题0.5分，共20分）以下备选项中只有一项符合题目要求，不选、错选均不得分。
1. 国内生产总值是指一个国家（地区）的所有（）在一定时期内生产的最终成果。
A. 常住居民B. 居住在本国的公民C. 公民D. 居住本国的公民和暂居外国的本国居民正确答案:A解析：此题考察国内生产总值的定义。
2. 某公司上年度和本年度的流动资产年均占用额分别为100万元和120万元，流动资产周转率分别为6次和8次，则本年比上年营业收入增加（）万元。
A. 180B. 360C. 320D. 80正确答案:B解析：上年营业收入=100*6=600万元，本年度营业收入=120*8=960万元，则本年比上年营业收入增加360万元。
3. 从均值为200，标准差为50的总体中，抽出A. 200，5B. 200，20C. 200，0.5D. 200，25正确答案:A解析:中心极限定理：设均值为X，方差为4. 某公司在未来无限时期内每年支付的股利为3元/股，必要收益率为15%则该公司的理论价值为（）。
A. 10 元B. 20 元C. 30 元D. 45 元正确答案:B解析:3 - 15%=20元。
5. 根据波浪理论，一个完整的周期应包括（）个波浪。
A. 5B. 8C. 2D. 3正确答案:B解析：每个周期都是由上升（或下降）的5个过程和下降（或上升）的3个过程组成。
6. 在沃尔评分法中，营业收入/固定资产的标准比率设定为（）。
A. 2B. 4C. 6D. 8正确答案:B解析:在沃尔评分法中，营业收入/固定资产的标准比率设定为4.7. 反映公司在某一特定日期财务状况的会计报表是（）。
A. 资产负债表B. 损益表C. 利润及利润分配表D. 现金流量表正确答案:A解析：反映公司在某一特定日期财务状况的会计报表是资产负债表。
8. 当标的物的市场价格下跌至（）时，看跌期权卖方亏损（不考虑交易费用）。
金融计量学实验报告金融计量学实验报告引言：金融计量学是一门研究金融市场和经济现象的学科，通过运用统计学和计量经济学的方法，对金融市场的行为和变化进行量化分析。
本实验报告旨在通过实证研究的方式，探讨金融计量学在预测金融市场变动和风险管理方面的应用。
一、数据收集与处理为了进行金融计量学实验，我们首先需要收集相关的金融市场数据。
在这个实验中，我们选择了股票市场作为研究对象，并收集了一段时间内的股票价格和成交量数据。
在数据处理方面，我们对原始数据进行了去除异常值、填补缺失值等预处理操作，以确保数据的准确性和可靠性。
二、相关性分析在金融计量学中，相关性分析是一种常用的方法，用于研究不同变量之间的关系。
我们选取了股票价格和成交量作为两个变量，利用相关系数计算它们之间的相关性。
结果显示，股票价格和成交量之间存在一定的正相关关系，即成交量的增加会对股票价格产生积极影响。
这一发现对于投资者来说具有重要的意义，可以帮助他们更好地把握市场走势。
三、时间序列分析时间序列分析是金融计量学中的另一种重要方法，用于研究时间上的变化趋势和周期性变动。
我们选取了股票价格作为研究对象，利用时间序列分析方法，对其进行了拟合和预测。
通过对历史数据的拟合，我们可以得到一个数学模型，用于预测未来的股票价格。
这一模型可以帮助投资者制定更为科学的投资策略，降低投资风险。
四、风险管理金融市场的波动性和风险是投资者非常关注的问题。
在金融计量学中，风险管理是一个重要的研究领域。
我们选取了股票市场的波动性作为研究对象，通过计算历史波动率和预测波动率，帮助投资者评估市场风险。
同时，我们还利用VaR（Value at Risk）模型，对投资组合的风险进行评估和管理。
这些方法的应用，可以帮助投资者更好地控制风险，提高投资收益。
结论：金融计量学作为一门重要的学科，对于金融市场的分析和预测具有重要的意义。
通过本次实验，我们了解到金融计量学在预测金融市场变动和风险管理方面的应用。
《金融计量学》本科教学中波动率建模的课程思政设计探索——基于资本市场渐进开放的案例
孔傲;李鹏
【期刊名称】《现代商贸工业》
【年(卷),期】2021(42)S01
【摘要】在《金融计量学》本科课程关于波动率建模的讲授中,可以融入A股纳入MSCI指数、沪港通、深港通、沪伦通多个事件的分析,帮助学生加深对中国资本市场现状的了解,增强学生对中国资本市场渐进开放发展路径的制度认同,并引导学生树立金融分析的全球视野以及正确的投资观。
【总页数】2页(P185-186)
【作者】孔傲;李鹏
【作者单位】南京财经大学金融学院
【正文语种】中文
【中图分类】G642;F830-4
【相关文献】
1.“财务会计”课程思政教育案例探讨——基于上海立信会计金融学院思政课程案例
2.财经类院校"数学建模"课程教学改革探讨及课程思政实践——基于上海立信会计金融学院的教学实践
3.应用型本科院校《国际金融》“课程思政”教学改革设计与实践探索
4.开放教育工商管理本科专业“课程思政”教学探索--以《现代管
理专题》课程为例5.“课程思政”视域下《大学计算机基础》教学实践探索——以思政元素教学案例设计为例
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金融市场风险计量模型讲义一、引言金融市场风险计量模型是金融机构和投资者用来评估和管理投资组合和资产风险的重要工具。
该模型可以帮助金融机构和投资者预测资产价格的波动性，并计算出相应的风险指标。
本讲义将介绍几种常见的金融市场风险计量模型及其应用。
二、历史波动率模型历史波动率模型是最简单和常见的金融市场风险计量模型。
该模型基于历史资产价格数据来计算资产价格的波动性。
它的基本假设是未来的市场波动率与过去的市场波动率是相似的。
计算历史波动率的方法有多种，其中最常见的是计算资产价格的日收益率的标准差。
一般而言，资产价格的波动性越高，其波动率值就越高，相应的风险也就越大。
历史波动率模型的优点在于简单易懂且易于计算，但其局限性在于未来市场的变化可能与过去存在差异，对于不稳定的市场情况，该模型的预测能力有限。
三、方差-协方差模型方差-协方差模型是一种常见的金融市场风险计量模型，它基于资产价格的历史波动率以及不同资产之间的协方差来计算投资组合的风险。
该模型假设不同资产的收益率与其之间的协方差有关。
计算方差-协方差模型的步骤如下：1. 计算各资产的历史波动率。
2. 计算各资产之间的协方差。
3. 根据权重分配计算投资组合的风险。
方差-协方差模型的优点在于能够考虑不同资产之间的相互作用，能够更精确地评估投资组合的风险。
然而，该模型的缺点在于对资产收益率分布的假设过于简化，不能充分考虑非线性关系和风险的尾部分布。
四、价值-at-风险模型（VaR）价值-at-风险模型（VaR）是一种较为复杂和全面的金融市场风险计量模型，它基于资产价格的分布来评估投资组合的风险。
VaR模型计算的是在给定置信水平下，投资组合在某一时间内的最大可能损失。
计算VaR的方法有多种，其中最常见的是正态分布法、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。
这些方法都考虑了风险的分布情况和非线性关系，能够提供更准确的风险评估。
VaR模型的优点在于能够提供一种统一的风险指标，能够较好地满足投资者和监管机构的需求。
金融市场波动性模型的研究金融市场波动性是指金融资产价格的波动幅度和速度。
对于投资者和金融机构而言，对市场波动性的准确预测和建模具有重要意义。
本文将探讨金融市场波动性模型的研究，介绍几种常见的波动性模型及其应用。
一、历史波动性模型历史波动性模型是根据金融资产过去一段时间的价格变动来估计未来波动性的模型。
其中最常用的是简单移动平均模型和加权移动平均模型。
简单移动平均模型（Simple Moving Average，SMA）是将过去一段时间的价格变动平均计算，然后将该平均值作为未来波动性的估计。
这种模型的优点是计算简单，但缺点是对历史数据的全面反映较差。
加权移动平均模型（Weighted Moving Average，WMA）是对不同时间点的价格变动赋予不同的权重，然后计算加权平均值。
这种模型更加注重最近的价格变动，因此相对于简单移动平均模型，更准确地反映了市场最新的情况。
二、随机波动性模型随机波动性模型是使用数学统计方法来建模金融市场波动性。
其中最具代表性的模型是随机波动性模型（Stochastic Volatility Model）和GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）。
随机波动性模型假设波动性本身也是一个随机过程，不仅取决于历史波动性，还受到其他随机变量的影响。
该模型在描述市场波动性的同时，也能反映出市场中的不确定性和风险。
GARCH模型是一种常用的波动性预测模型，它在建模时引入了历史波动性的相关变量。
通过对历史数据的分析，GARCH模型能准确地预测未来的波动性，并在风险管理中得到广泛的应用。
三、波动率指数模型波动率指数模型是通过构建波动率指数来度量市场整体的波动性。
其中最典型的指数是CBOE波动率指数（CBOE Volatility Index，简称VIX），它是通过对S&P 500指数期权价格的计算得出的。
金融时间序列模型与波动金融市场是一个高度复杂和不稳定的系统，受多种因素的影响，其中最重要的因素之一就是波动性。
波动性是指价格或资产收益率的波动程度，它对金融市场的风险评估和风险管理起着至关重要的作用。
为了更好地理解和预测金融市场的波动性，金融时间序列模型被广泛应用。
一、金融时间序列模型简介1.1 基本概念金融时间序列模型是一种统计模型，用于描述和预测金融时间序列数据的特征和走势。
它基于过去的观察值，通过建立数学模型来探索时间序列数据的内在规律。
金融时间序列模型主要包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）等。
1.2 应用领域金融时间序列模型广泛应用于金融市场的波动性预测、风险评估、资产定价和交易策略等方面。
通过分析金融时间序列数据的模式和特征，可以帮助投资者和金融机构做出更有效的决策，并规避潜在的风险。
二、金融时间序列模型的类型2.1 ARMA模型自回归移动平均模型（ARMA）是一种常用的金融时间序列模型。
它基于时间序列数据的自相关性和移动平均性，通过建立自回归模型和移动平均模型的组合来描述时间序列数据的变动规律。
2.2 ARCH模型自回归条件异方差模型（ARCH）是一种用于描述金融时间序列数据波动性的模型。
它考虑到了波动性的异方差性和自相关性，通过建立条件异方差模型来捕捉数据中的波动性变化。
2.3 GARCH模型广义自回归条件异方差模型（GARCH）是ARCH模型的扩展，它在模型中引入了过去波动性的条件异方差效应。
GARCH模型可以更准确地描述金融时间序列数据的波动性，并更好地预测未来的波动情况。
三、金融时间序列模型与波动预测3.1 建模方法金融时间序列模型的建模方法一般包括参数估计、模型诊断和预测评估三个步骤。
参数估计通过最大似然估计等方法来估计模型的参数；模型诊断用于检验建立的模型是否符合数据的特征；预测评估用于评估模型的预测能力和准确性。
