m2测度指标
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关于m2测度的原理的文章M2测度的原理及其应用M2测度是一种用于衡量货币供应量的指标,它是指广义货币供应量(M2)与国内生产总值(GDP)之比。
M2包括了现金、活期存款、定期存款和其他流动性较高的金融资产。
通过计算M2测度,我们可以了解到一个国家或地区的货币供应量与经济活动之间的关系。
M2测度的原理基于货币供应量对经济活动的影响。
货币供应量是指在市场上流通的货币总额,它直接影响着经济中的消费、投资和贷款等活动。
当货币供应量增加时,人们手中持有更多的现金和存款,他们更有可能进行消费和投资,从而刺激经济增长。
相反,当货币供应量减少时,人们手中持有较少的现金和存款,他们可能会减少消费和投资,从而抑制经济增长。
通过计算M2测度,我们可以了解到一个国家或地区当前的货币供应状况以及其对经济活动的影响。
例如,在一个经济增长迅速且通胀压力较大的国家,M2测度可能会较高,表明货币供应量较大,人们有更多的现金和存款用于消费和投资。
相反,在一个经济增长缓慢且通胀压力较小的国家,M2测度可能会较低,表明货币供应量较小,人们手中的现金和存款相对较少。
M2测度在宏观经济政策制定中起着重要的作用。
政府和央行可以通过调整货币供应量来影响经济活动。
当经济增长过快时,政府可以通过减少货币供应量来抑制通胀压力;当经济增长过慢时,政府可以通过增加货币供应量来刺激消费和投资。
M2测度可以提供给政府和央行一个参考指标,以便他们更好地制定宏观经济政策。
然而,M2测度也存在一些局限性。
首先,它只是一个指标,并不能完全反映出货币供应量对经济活动的影响。
其他因素如利率、信贷市场状况等也会对经济活动产生影响。
其次,不同国家或地区的M2测度标准可能存在差异,这使得跨国比较时需要谨慎对待。
总之,M2测度是一种重要的宏观经济指标,它通过衡量货币供应量与经济活动之间的关系,帮助我们了解一个国家或地区的货币供应状况以及其对经济增长的影响。
政府和央行可以利用M2测度来制定宏观经济政策,以促进经济增长和稳定。
18章习题1.设A公司在每一年的12月31日支付2元的股息,某投资者在1月1日以每股20元的价钱购入2股股票。
一年后,即次年的1月1日他以22元每股的价钱出售了其中一股,又过了一年,他以19元每股的价钱出售了另一股。
别离计算这两年投资的现金加权收益率及时间加权收益率。
2.考虑对股票A和B的两个指数模型回归结果,在这段时间内无风险利率为6%,市场平均收益率为14%,对项目的逾额收益以指数回归模型来测度。
计算每只股票的下列指数:,并对比结果。
(1)α(2)信息比率(3)夏普比率(4)特雷诺比率3.算术平均收益率和几何平均收益率的对比。
4.试描述业绩的M2测度。
5.如何将市场机会转化为看涨期权?6.试论述H-M和C-L模型。
7.贡献分析系统由哪些部份组成?8.晨星基金分析方式中的MRAR具体是如何得出的?9.在对基金管理公司进行评价时应考虑哪些方面和指标?第18章答案一、(1)货币加权收益率: r= 0.1191或11.91% (2)时间加权收益率:这两年股票的收益率:二、(1)αA :1%;B :2%(2)信息比率)e (σα=IR A :0.0971 ; B :0.1047(3)p fp r SR σ-=r )夏普比率(A :1.514 ;B :0.9895(4)p fp r TR β-=r )特雷诺比率(A :0.13;B :0.23623、算术平均收益率 若是有n 个观察事件,取收益率p (s )的概率为1/n ,则可以从样本收益率的算术平均数中取得期望收益率E(r):几何平均收益率(时间加权收益率) 咱们注意到,算术平均值实际上是期望收益率的有偏估量。
关于整个样本期间内的投资组合的实际表现,咱们必需结合时间序列的角度来进行分析。
若样本期间的收益绩效可以用年持有期收益来衡量,这种方式利用的是时间序列中每期实际投资的最终贴现值。
概念平均收益率为g ,每期实际投资的收益率为n r ,则有 在式中,1 + g 是时间序列的毛利益(1 + r )的几何平均数,g 揭露了投资的最终价值。
金融理财师(AFP)投资业绩评估与投资组合调整策略章节练习试卷(题后含答案及解析)题型有:1. 2.1. 使用成本平均法投资策略的最大利益是()。
A.减少投资的风险和成本,若投资者持之以恒,可获得高于市场平均回报的投资收益B.和其它投资策略相比较,它是一种绝对安全的投资策略C.当股价下跌时,可以获得超额投资回报D.当股价升高时,可以获得更多的股份正确答案:A解析:成本平均法可以自动为投资者在“低价”时购入较多的投资单位,而在“高价”时购入较小的投资单位,以此减少投资的风险和成本。
但它不是绝对安全的投资策略,投资者的投资本金是不能被保证的。
知识模块:投资业绩评估与投资组合调整策略2. ABC公司有一个投资项目,如果投资成功,取得较大的市场占有率,利润会很大;否则很可能亏损。
假设未来的经济情况有三种:繁荣、正常、衰退,相应的概率分布和预期报酬率如表22-1所示。
表22-1 投资项目相关财务数据表则根据上述概率分布,该投资项目的预期报酬率为()。
A.90%B.15%C.-30%D.-60%正确答案:B解析:3×90%+0.4×15%-0.3×60%=15%。
知识模块:投资业绩评估与投资组合调整策略3. ()不能作为衡量证券投资收益水平的指标。
A.到期收益率B.持有期收益率C.息票收益率D.标准离差率正确答案:D解析:标准离差率是衡量证券投资收益水平波动性的指标。
知识模块:投资业绩评估与投资组合调整策略4. 如果是期间超过1年或期间有现金流发生,不应该选择的评估业绩指标是()。
A.金额加权收益率B.时间加权收益率C.内部回报率D.持有期收益率正确答案:D解析:如果是期间超过1年或者期间有现金流发生,持有期收益率由于不能考虑时间价值,不再是衡量收益的合适指标。
知识模块:投资业绩评估与投资组合调整策略5. 在现实中,下列各项更多的被用来评价投资组合的业绩的是()。
A.金额加权收益率B.时间加权收益率C.持有期收益率D.当年现金流正确答案:B解析:在基金管理中,每一个投资者尽管在频繁地调整自己持有的共同基金份额,但是基金管理者管理的整只基金的规模变化可能微不足道,或者由于共同基金规模变化过于频繁,基金管理者并不能完全掌握基金规模变化的时点和额度,使得使用金额加权收益率显得不必要。
风险调整绩效衡量方法一、对基金收益率进行风险调整的必要性现代投资理论的研究表明,风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用,这样直接以收益率的高低进行绩效的衡量就存在很大的问题。
表现好的基金可能是由于所承担的风险较高使然,并不表明基金经理在投资上有较高的投资技巧;而表现差的基金可能是风险较小的基金,也并不必然表明基金经理的投资技巧差强人意。
风险调整衡量指标的基本思路就是通过对收益加以风险调整,得到一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标,以期能够排除风险因素对绩效评价的不利影响。
二、三大经典风险调整收益衡量方法(一)特雷诺指数第一个风险调整衡量方法是由特雷诺(Treynor,1965)提出的,因此也就被人们称为特雷诺指数。
特雷诺指数给出了基金份额系统风险的超额收益率。
用公式可表示为:从几何上看,在收益率与系统风险所构成的坐标系中,特雷诺指数实际上是无风险收益率与基金组合连线的斜率。
可以根据特雷诺指数对基金的绩效加以排序。
特雷诺指数越大,基金的绩效表现越好。
图15-1中,基金组合C的特雷诺指数大于基金组合A,因此基金组合C的绩效也就优于基金组合A。
因为只要以无风险利率Rf借入一定量的资金并投资于C,就可形成与基金A具有相同系统风险水平但收益率却高于基金A的投资组合C*。
根据SML线,那些位于SML线之上的基金的特雷诺指数大于SML线的斜率Tm=Rm-Rf,因而表现要优于市场组合;那些位于SML线之下的基金组合的特雷诺指数小于SML直线的斜率,表现也就比市场组合要差。
图15-l中,基金A的绩效要优于市场组合,而基金B的绩效则比市场组合表现要差。
例15-6:假设基金A、基金c的季度平均收益率分别为2.5%、2%,系统风险分别为1.20、0.80,市场组合的季平均收益率为2.2%,季平均无风险收益率为0.65%,则不难得到,基金A、基金C特雷诺指数分别等于1.54、1.69,市场指数的特雷诺指数为1.47,因此基金C的表现要好于基金A,它们的表现都要好于市场的表现。
第24章资产组合业绩评估24.1 复习笔记1.测算投资收益(1)时间加权收益率与货币加权收益率内部收益率,又称为投资的货币加权收益率。
之所以称它是货币加权的,是因为在测算该收益率时,不同时期的持股数对平均收益率有更大的影响。
时间加权收益率忽略了不同时期所持股数的不同,只考虑了每一期的收益,而忽略了每一期股票投资额之间的不同。
一般来说,货币加权和时间加权的收益率是不同的,孰高孰低取决于收益的时间结构和资产组合的成分。
对于单个投资者来说,货币加权收益率应该更准确些;但对于资金管理行业来说,由于投资额度的不确定性通常采用时间加权收益率来评估其业绩。
(2)算术平均与几何平均时间加权收益率与货币加权收益率两种方法为算术平均收益率,另一种方法为几何平均收益率。
一般情况下,对于一个n期投资来说,其几何平均收益率如下:其中,r t(t=1,2,…,n)为每期的收益率。
几何平均收益率绝不会超过算术平均收益率,而且在几何平均收益率的算法中,较低的收益率具有更大的影响,得出几何平均收益率要比算术平均收益率低一些。
算术平均收益率是预期未来业绩的正确方法。
2.业绩评估的传统理论(1)合适的业绩评估指标①夏普测度:夏普测度是用资产组合的长期平均超额收益除以这个时期收益的标准差。
它测度了对总波动性权衡的回报,适用于该资产组合就是投资者所有投资的情况。
②特雷纳测度:与夏普测度指标相类似,特雷纳测度给出了单位风险的超额收益,但它用的是系统风险而不是全部风险。
其适用于该资产组合只是众多子资产组合中某个资产组合的情况。
③詹森测度(组合阿尔法值):詹森测度是建立在CAPM测算基础上的资产组合的平均收益,它用到了资产组合的贝塔值和平均市场收益,其结果即为资产组合的阿尔法值。
其适用范围同特雷纳测度一致。
④信息比率(也称估价比率):信息比率这种方法用资产组合的阿尔法值除以其非系统风险,它测算的是每单位非系统风险所带来的非常规收益,前者是指在原则上可以通过持有市场上全部资产组合而完全分散掉的那一部分风险。
15 投资组合绩效评价与投资策略15.1投资组合绩效评价CAPM 理论能够用于评价一项投资组合的绩效,事实上在目前的实践中CAPM 体系被广泛用来评价许多机构投资组合(如养老金及信托基金)。
我们通过一系列假想的例子来阐述这种方法,目的是运用这些绩效评估来解释CAPM.例:ABC 基金10年来的收益率如表15-1所示。
我们下面运用均值-方差投资组合理论与CAPM 来评价这一基金的绩效,看它是不是一个可以推荐的好基金?它对于精明的均值方差投资者而言能否充当单一基金的角色?步骤1:我们通过计算平均收益率、收益率的标准差(10个样本)开始分析。
这些值是基于可用数据的估计值。
通常来讲,给定n i r i ,...,2,1,=,平均收益率为:∑==n i i r n r11ˆ 这个统计量作为真实期望收益率r 的估计。
均方差为:∑--=22)ˆ(11r r n s i 均方差的平方根作为标准差的估计。
步骤2:其次,我们获得市场组合与无风险资产10年期内的有关数据,分别使用标准普尔500股票平均与1年期国债,它们的有关数据如表所示。
同时通过使用估计量来计算ABC 基金与S&P500之间的协方差。
∑=---=ni M Mi i M r r r r n r r 1)ˆ)(ˆ(11),cov( 然后利用贝塔的标准公式计算:)var(),cov(M M r r r =β以上数据的获得可以进行下面有趣的分析。
步骤3:我们写出如下公式:)ˆ(ˆf M f r r J r r-+=-β 这个公式与CAPM 定价公式非常相似,只不过用测量的平均收益代替了期望收益,同时增加了一个误差项J 。
这里的J 代表詹森指数。
根据CAPM 公式,当使用真实期望收益率时,J 的值应该等于零。
因此,J 近似度量了ABC 基金的实际表现偏离理论零值的程度可以推测当J 为正值时,ABC 基金实际表现比预测为好。
詹森指数可以通过证券市场线来说明,对于基金而言,我们发现J>0,因此我们可以得出结论:本例中的基金是一个业绩优秀的基金。
m2测度指标摘要:一、引言二、m2 测度指标的定义与计算方法1.M2 的定义2.M2 的计算方法三、M2 测度指标的作用与意义1.反映货币供应量2.反映社会总需求3.预测通货膨胀四、M2 测度指标的局限性与改进1.M2 的局限性2.改进M2 的建议五、总结正文:一、引言M2 测度指标,作为衡量我国货币供应量的重要指标,对于研究宏观经济、制定政策具有重要意义。
本文将对M2 测度指标进行详细介绍,包括其定义、计算方法、作用、局限性及改进措施。
二、m2 测度指标的定义与计算方法1.M2 的定义M2,即广义货币供应量,是指在一定时期内,我国经济体系中具有流通性和支付能力的货币总和。
它包括M1 货币供应量和其他存款。
M1 主要包括现金货币和活期存款,而其他存款则包括定期存款、居民储蓄和其他存款。
2.M2 的计算方法M2 的计算方法主要包括:M1 货币供应量+ 定期存款+ 居民储蓄+ 其他存款。
其中,M1 货币供应量的计算方法为:现金货币+ 活期存款。
三、M2 测度指标的作用与意义1.反映货币供应量M2 测度指标是衡量我国货币供应量的重要指标,可以反映一定时期内社会总的货币供给状况,为政策制定者提供参考依据。
2.反映社会总需求M2 测度指标可以反映社会总需求,从而为研究宏观经济提供数据支持。
通过分析M2 的变化,可以了解社会总需求的变化趋势,为政策制定者提供预测依据。
3.预测通货膨胀M2 测度指标与通货膨胀存在一定的相关性。
通过分析M2 的变化,可以预测未来通货膨胀的走势,为政策制定者制定抗通胀政策提供参考。
四、M2 测度指标的局限性与改进1.M2 的局限性M2 测度指标虽然可以反映一定时期内的货币供应量和社会总需求,但是它并不能完全准确地反映实际经济状况。
因为M2 中包含的一些存款并不具有流通性和支付能力,如定期存款。
2.改进M2 的建议针对M2 的局限性,有学者提出改进M2 的建议,例如:将居民储蓄和其他存款中的具有流通性和支付能力的部分纳入M2 的计算,或者采用其他更能够反映实际经济状况的货币供应量指标。
一.选择题1.持有期收益率的计算2.效用函数(无差异曲线与效用函数切点值--收益与标准差)3.风险资产与无风险资产--收益与标准差4.风险资产与风险资产--收益与标准差5.N个风险资产--收益与标准差6.指数模型中R平方,与总风险的关系7.证券市场线SML中,实际收益与期望收益之差(阿尔法a)8.APT模型中单,双因素模型的计算9.24章5个比率的计算夏普比率:即报酬-风险比率,也就是风险溢价与超额收益的标准差之比,反映股指基金过去的业绩。
也是资本配置线的斜率,等于每增加一单位标准差整个投资组合增加的期望收益。
(SP公式)确定等价收益率:即风险投资的效用值,也就是为使无风险投资与风险投资具有相同的吸引力而确定的无风险投资报酬率。
换句话说,就是在确定收益相同情况下,能够提供与正在考虑的这个投资组合相同的效用值的收益率。
(U=公式)均值-方差准则:表示为:投资组合A优于投资组合B,如果E(ra)>=E(rb),而且方差A<=方差B,至少有一项不相等时,投资组合A优于B.套利:套利是指期货市场参与者利用不同月份、不同市场、不同商品之间的差价,同时买入和卖出两张不同的期货合约以从中获取风险利润的交易行为。
期货合约是买方和卖方的一个协议,双方同意在在未来的某一时期以事先商定的价格买入或卖出某种商品或金融资产。
双方同意的价格叫做期货价格。
交货日期叫做交割日期。
买卖双方必须承担合约规定的条件和买卖的义务,如不能履约,即以违约论处。
风险资产的有效边界:所有从全局最小方差投资组合往上且在最小方差边界上的组合,都是可能的最优风险-收益组合,因而是最优的投资组合。
全局最小方差以上的边界被称为风险资产的有效边界。
期望假说:即远期利率等于期货短期利率的期望值,换句话说,F2=E(r2)和流动()p fp f m f p r r r r r r t ββ-=+-⇒=性溢价等于0。
如果F2 =E(r2),可以将长期收益等于未来期望收益利率。
M2测度指标
1. 简介
在统计学中,M2测度指标是用来衡量两个概率分布之间的相似性的一种方法。
它
是一种非参数方法,可以用于比较任意两个概率分布,无论它们的形状如何。
M2测度指标基于Kolmogorov-Smirnov(KS)测试统计量,但相比于KS测试统计量,M2测度指标对于小样本数据和离散数据具有更好的鲁棒性。
因此,在许多实际应
用中,M2测度指标被广泛应用于评估模型拟合优度、比较不同模型的性能等领域。
2. M2测度指标的定义
给定两个概率分布P和Q,它们的累积分布函数分别为F(x)和G(x),则M2测度指
标可以通过以下公式计算得到:
-G(x))^2dH(x))
其中H(x)是一个函数,用于解决两个累积分布函数在某些点不可导的问题。
3. M2测度指标的性质
M2测度指标具有以下性质:
•非负性:M2测度指标的取值范围是非负实数。
•对称性:M2测度指标对于P和Q的顺序是不敏感的,即M2(P,Q) = M2(Q,P)。
•一致性:如果P和Q相等,则M2测度指标为0;如果P和Q完全不同,则M2测度指标趋向于无穷大。
4. M2测度指标的应用
4.1 模型拟合优度评估
在统计建模中,我们通常需要评估一个模型对观测数据的拟合程度。
M2测度指标
可以用来衡量模型拟合优度,并与其他常用的统计检验方法进行比较。
通过计算观测数据与模型预测数据之间的M2测度指标,我们可以判断模型是否能
够准确地描述观察到的数据。
较小的M2值表示模型与观察数据更加一致,而较大
的M2值则表示模型与观察数据存在较大差异。
4.2 概率分布比较
在概率论和统计学中,我们经常需要比较两个概率分布之间的相似性。
M2测度指
标可以用来度量两个概率分布之间的差异程度。
通过计算两个概率分布的M2测度指标,我们可以判断它们在形状、位置和尺度上的差异。
较小的M2值表示两个概率分布更加相似,而较大的M2值则表示两个概率分布存在较大差异。
4.3 模型选择
在模型选择过程中,我们通常需要比较不同模型之间的性能优劣。
M2测度指标可以用来评估不同模型对观测数据的拟合程度,并帮助我们选择最优模型。
通过计算不同模型与观测数据之间的M2测度指标,我们可以比较它们在拟合观察数据方面的性能。
较小的M2值表示模型与观察数据更加一致,而较大的M2值则表示模型与观察数据存在较大差异。
5. 使用示例
下面是一个使用Python进行M2测度指标计算的示例代码:
import numpy as np
from scipy.stats import ks_2samp
def m2_measure(p, q):
p_sorted = np.sort(p)
q_sorted = np.sort(q)
n = len(p)
m = len(q)
cdf_diff = (np.arange(1, n + 1) / n - np.arange(1, m + 1) / m) ** 2 return np.max(cdf_diff)
# 生成两个概率分布
p = np.random.normal(0, 1, size=1000)
q = np.random.normal(1, 1, size=1000)
# 使用M2测度指标进行比较
m2_value = m2_measure(p, q)
print("M2 value:", m2_value)
# 使用KS测试进行比较
ks_statistic, p_value = ks_2samp(p, q)
print("KS statistic:", ks_statistic)
print("p-value:", p_value)
6. 总结
M2测度指标是一种用于衡量两个概率分布之间相似性的非参数方法。
它具有非负性、对称性和一致性等性质,可以广泛应用于模型拟合优度评估、概率分布比较和
模型选择等领域。
通过计算M2测度指标,我们可以了解模型与观察数据之间的差异,并进行有效的统计推断和决策。