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(i)在例11.4中,给定过去的收益,t时期的期望收益有可能是returnt-1的二次函数。为了检验这种
可能性,利用NYSE.RAW中的数据估计
用标准格式报告结果。
(ii)陈述并检验E(returnt|reurnt-1)不取决于returnt-1这一虚拟假设。(提示:这里要检验两个约束。) 你有何结论?
(iii)从模型中去掉returnt-1但增加交互作用项returnt-1preturnt-2再来检验有效市场假设。
(iv)基于过去股票收益进行股票每周收益的预测,有何结论?
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可能性,利用NYSE.RAW中的数据估计
用标准格式报告结果。
(ii)陈述并检验E(returnt|reurnt-1)不取决于returnt-1这一虚拟假设。(提示:这里要检验两个约束。) 你有何结论?
(iii)从模型中去掉returnt-1但增加交互作用项returnt-1preturnt-2再来检验有效市场假设。
(iv)基于过去股票收益进行股票每周收益的预测,有何结论?
A.历史法:通过大量模拟产生的资产或资产组合价格所形成的分析去逼近资产或资产组合价值的真实分布,从而估计出资产或资产组合在给定置信水平下的VaR值
B.参数法:假定风险因子收益的变化眼从特定的分布,然后通过历史数据分析和估计该风险因子收益分布的参数值。得出整个投资组合收益分布的特征值
C.蒙特卡洛法:利用资产组合在过去一段时间内收益分布的历史数据,并假定历史变化在未来会重现,以确定持有期内给定置信水平下资产α组合的最低收益水平。推算资产组合的VaR值
D.方差-协方差方法可以更敏感地动态捕捉市场风险变化,且认为资产之间是独立不相关的
利用PHILLIPS.RAW中的数据,但只到1996年。
(i)在教材例11.5中,我们假定自然失业率是常数。在另一种形式的附加预期的菲利普斯曲线中,自然失业率受历史失业水平的影响。最简单的情况是,t时期的自然失业率与unemt-1,相等。如果我们假定适应性预期,便得到一个通货膨胀和失业率都是一阶差分形式的菲利普斯曲线:估计这个模型,以常见格式报告结果,并讨论β1的符号、大小和统计显著性。
(ii)教材(11.19)和第(i)部分中的模型,哪一个对数据拟合得更好?说明理由。
A.精算利得和损失
B.计划资产回报,扣除包括在设定受益净负债或净资产的利息净额中的金额
C.结算利得和损失
D.过去服务成本
某物体的运动轨迹可以用其位移和时间关系式s=s(t)来刻画,其中s以米计,t以秒计,下而是其两个不同的运动轨迹
试分别计算:
(1)物体在给定的时间区间内的平均速事;
(2)求物体在区间端点的速度;
(3)物体在给定的时间区间内运动方向是否发生了变化?若是,在何时发生改变?