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第一章 風險管理基礎
第五節 風險管理的數理基礎
2.方差和標準差
資產收益率的不確定性就是風險的集中體現,而風險的大小可以由未來收益率與預期收益率的偏離程度來反映。假設資產的未來收益率有n種可能的取值r1, r2,…,rn,每種收益率對應出現的概率為pi,收益率r的第i個取值的偏離程度用[ri- E(R)]2 來計量,則資產的方差 Var(R)為
Var(R)=P1[r1-E(R)]2+ P2 [ r2-E(R)]2+…+Pn[rn-E(R)]2
方差的平方根稱為標準差,用σ表示。在風險管理實踐中,通常將標準差作為刻畫風險的重要指標。資產收益率標準差越大,表明資產收益率的波動性越大。當標準差很小或接近于零時,資產的收益率基本穩定在預期收益水平,出現的不確定性程度逐漸減小。
3.正態分布
正態分布是描述連續型隨機變量的一種重要概率分布(見圖1-1)。若隨機變量x的概率密度函數為

則稱x服從參數為μ,σ的正態分布,記為N(μσ2),μ是正態分布的均值,σ2是方差。

正態分布曲線具有如下重要性質:
?。?)關于x=μ對稱,在x=μ處曲線最高,在x=μ±σ處各有一個拐點;
?。?)若固定σ,隨μ值不同,曲線位置不同,故也稱μ為位置參數;
?。?)若固定μ,隨σ值不同,曲線肥瘦不同,故也稱σ為形狀參數;
?。?)整個曲線下面積為1;
?。?)正態隨機變量x落在距均值1倍、2倍、2.5倍標準差范圍內的概率分別如下:

在商業銀行的風險管理實踐中,正態分布廣泛應用于市場風險量化,經過修正后也可用于信用風險和操作風險量化。例如,可以用正態分布來描述交易類資產的收益率分布。一般來說,如果影響某一數量指標的隨機因素非常多,而每個因素所起的作用相對有限,各個因素之間又近乎獨立,則這個指標可以近似看做服從正態分布。
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