期望、方差与协方差
期望 E(X )表示风险损失(或收益)的预期平均数
离散型变量有
E( X ) xk pk
k 1
连续型变量有
E( X ) xf (x)dx
方差 D(X ) 表示结果与期望值的偏离程度
D( X ) E{[ X E( X )]2}
离散型变量有
连续型变量有
D( X ) [xk E( X )]2 pk k 1
f (x)
1
( x )2
e 22 , x (3-13) F(X )
1
x (t )2
e 22 dt (3-14)
2
2
X N(0,1)称标准正态分布,其概率密度函数φ(x)与概率分
布函数Ф(X)分别为
(x)
1
x2
e2
(3-15) (x)
2
1
2
x
t2
e 2 dt
(3-16)
若 X N(, 2) ,则有 Z X N (0,1)
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1.统计学基础
相关回报的聚合
若Xt1, Xt2…Xtn同分布但存在自相关性,自相关模型为
X t X t1 t
为自相关系数,
Cov( Xt , 2
X t1)
,则对于T
n
ti i 1
,有
n
D(XT ) D( Xti ) 2[n 2(n 1) 2(n 2) 2 ... 2 n1]
(3-19) (3-20)
自由度n是形状参数,当n非常大时,概率密度函数近似于 N(0,1)分布。当 n较小时,概率密度函数呈现厚尾形状。
t(n)分布的方差为n/(n-2),峰度为3+6/(n-4)