VaR与风险管理培训教程(ppt 27页)

VaR与风险管理培训教程目录：
第一节、置信水平与统计预测
第二节、VaR简介
第三节、VaR的计算
第四节、随机过程与VaR
第五节、预测方差—协方差矩阵计算VaR
第六节、VaR模型在我国股市风险分析中的应用

 

VaR与风险管理培训教程内容提要：
    统计推断（Inference）是指根据样本数据对总体的数量特征进行推测和判断，它提供了一整套根据样本统计量对相应总体参数进行推测和判断的科学方法。
    参数估计（Estimation）：旨在用样本统计数值推测相应的总体参数值。
    假设检验（Hypothesis Testing）：用来判断样本数据能否支持关于相应总体数量特征的假设。
    区间估计（Interval Estimation）是从点估计值和抽样标准误出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平（Confidence Level），这个建立起来的包含待估计函数的区间称为置信区间（Confidence Interval），划定置信区间的两个数值分别称为置信下限（Lower Confidence Limit，LCL）和置信上限（Upper Confidence Limit，UCL）。
    统计预测：以已经掌握的统计资料为依据，按照事物的内在联系及其发展规律，运用适当的数学模型，预计所研究的对象在一定时间内可能达到的规模或水平。
    如果我们只将统计预测的范围限定在与时间概念相联系的对未来的预测上，就是在已知现有信息的条件下，预测未来变量的走势或范围，如果将现有信息理解成已知的样本信息，那么所要预测的就将会是总体信息的部分了。这样，就可以将参数估计出的置信区间转化为未来变量的走势。

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