随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标

为了得到投资者的最优投资组合，要求知道： 一、回报率均值向量 二、回报率方差-协方差矩阵 三、无风险利率 四、估计量和计算量随着证券种类的增加以指数级增加

一、了解证券投资组合理论的含义及种类 二、掌握理性投资者的行为特征 三、掌握证券风险的含义及种类 四、掌握收益率的含义及计算 五、掌握马柯维茨均值——方差模型的含义及应用 六、了解资本资产定价模型的基本思想内容 七、了解套利定价模型的基本思想内容

 §8.1 假设检验  §8.2 正态总体均值的假设检验  §8.3 正态总体方差的假设检验  §8.6 分布拟合检验

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

 §7.1 点估计  §7.2 基于截尾样本的最大似然估计  §7.3 估计量的评选标准  §7.4 区间估计  §7.5 正态总体均值和方差的区间估计  §7.6 (0－1)分布参数的区间估计  §7.7 单侧置信区间

• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。 那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）

1 Monte Carlo Integration and Variance Reduction 1.1 Monte Carlo Integration 1.1.1 Simple Monte Carlo estimator 1.1.2 Variance and Efficiency 1.2 Variance Reduction 1.3 Antithetic Variables 1.4 Control Variates 1.4.1 Antithetic variate as control variate 1.4.2 Several control variates 1.5 Importance sampling 1.6 Stratified Sampling 1.7 Stratified Importance Sampling

第一节风险中性定价的直觉分析 第二节给定正态分布回报率的均值和方差，推导了资产预期价值的表达式。 第三节欧式看涨期权的定价公式。 第四节欧式看跌期权的定价公式。 第五节说明如何利用期权定价公式去度量期权的风险特征