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第一章 风险管理基础
第五节 风险管理的数理基础
2.方差和标准差
资产收益率的不确定性就是风险的集中体现,而风险的大小可以由未来收益率与预期收益率的偏离程度来反映。假设资产的未来收益率有n种可能的取值r1, r2,…,rn,每种收益率对应出现的概率为pi,收益率r的第i个取值的偏离程度用[ri- E(R)]2 来计量,则资产的方差 Var(R)为
Var(R)=P1[r1-E(R)]2+ P2 [ r2-E(R)]2+…+Pn[rn-E(R)]2
方差的平方根称为标准差,用σ表示。在风险管理实践中,通常将标准差作为刻画风险的重要指标。资产收益率标准差越大,表明资产收益率的波动性越大。当标准差很小或接近于零时,资产的收益率基本稳定在预期收益水平,出现的不确定性程度逐渐减小。
3.正态分布
正态分布是描述连续型随机变量的一种重要概率分布(见图1-1)。若随机变量x的概率密度函数为
则称x服从参数为μ,σ的正态分布,记为N(μσ2),μ是正态分布的均值,σ2是方差。
正态分布曲线具有如下重要性质:
(1)关于x=μ对称,在x=μ处曲线最高,在x=μ±σ处各有一个拐点;
(2)若固定σ,随μ值不同,曲线位置不同,故也称μ为位置参数;
(3)若固定μ,随σ值不同,曲线肥瘦不同,故也称σ为形状参数;
(4)整个曲线下面积为1;
(5)正态随机变量x落在距均值1倍、2倍、2.5倍标准差范围内的概率分别如下:
在商业银行的风险管理实践中,正态分布广泛应用于市场风险量化,经过修正后也可用于信用风险和操作风险量化。例如,可以用正态分布来描述交易类资产的收益率分布。一般来说,如果影响某一数量指标的随机因素非常多,而每个因素所起的作用相对有限,各个因素之间又近乎独立,则这个指标可以近似看做服从正态分布。
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