1.5 風(fēng)險管理常用的概率統(tǒng)計知識
1.5.1 基本概念
1.概率
概率是對不確定性事件進行描述的最有效的數(shù)學(xué)工具,是對不確定性事件發(fā)生可能性的一種度量。
不確定性事件是指,在相同的條件下重復(fù)一個行為或試驗,所出現(xiàn)的結(jié)果有多種,但具體是哪種結(jié)果事前不可預(yù)知。
確定性事件是指,在相同的條件下重復(fù)同一行為或試驗,出現(xiàn)的結(jié)果也是相同的。確定性事件的出現(xiàn)具有必然性,而不確定性事件的出現(xiàn)具有偶然性。
概率所描述的是偶然事件,是對未來發(fā)生的不確定性中的數(shù)量規(guī)律進行度量。
2.隨機事件
在每次隨機試驗中可能出現(xiàn),也可能不出現(xiàn)的結(jié)果成為隨機事件。
隨機事件由基本事件構(gòu)成。基本事件是隨機試驗中不能再分解的最簡單的隨機事件。
【例題】
下列關(guān)于事件的說法,錯誤的是(C)。
A.概率描述的是偶然事件,是對未來發(fā)生的不確定性中的數(shù)量規(guī)律進行度量。
B.不確定性事件是指,在相同的條件下重復(fù)一個行為或試驗,所出現(xiàn)的結(jié)果有多種,但具體是哪種結(jié)果事前不可預(yù)知。
C.確定性事件是指,在不同的條件下重復(fù)同一行為或試驗,出現(xiàn)的結(jié)果也是相同的。
D.在每次隨機試驗中可能出現(xiàn),也可能不出現(xiàn)的結(jié)果稱為隨機事件。
3.隨機變量
隨機變量就使用數(shù)值來表示隨機事件的結(jié)果。
根據(jù)所給出的結(jié)果和對應(yīng)到實數(shù)空間的函數(shù)取值范圍,可以把隨機變量分為離散型隨機變量和連續(xù)型隨機變量。
(1)離散型隨機變量的概率分布
離散型隨機變量的一切可能值及與其取值相應(yīng)的概率,稱做離散型隨機變量的概率分布,表示法有列舉法或表格法。
、倭信e法
②表格法
可以通過重復(fù)試驗發(fā)生的頻率來定義離散型隨機變量的概率。在相同條件下,重復(fù)進行n次試驗,事件A發(fā)生m(m ≤ n)次,則稱比值m/n為事件A發(fā)生的頻率。頻率m/n的這個穩(wěn)定值p稱為事件A的概率,記作P(A)=p。
(2)連續(xù)型隨機變量的概率分布
連續(xù)型隨機變量的概率分布通常使用累積概率分布或概率密度來定義。
無論是離散型隨機變量還是連續(xù)型隨機變量,都可以用一種統(tǒng)一的形式即分布函數(shù)來描述其概率特征。
若X的分布函數(shù)F(x)已知,就能知道X落在任一區(qū)間(x1,x2]上的概率。
(3)隨機變量的期望值和方差
期望值是隨機變量的概率加權(quán)和。隨機變量的方差描述了隨機變量偏離其期望值的程度。方差是隨機變量取值偏離期望值的概率加權(quán)和。
對離散型的隨機變量,方差可以用求和式表示為:
對連續(xù)型的隨機變量,方差可以通過定積分公式表示為:
【例題】
隨機變量X的概率分布表如下:
X |
1 |
4 |
10 |
P |
20% |
40% |
40% |
1.5.2 常用統(tǒng)計分布
1.均勻分布
均勻分布的分布函數(shù)是一條斜線。
【例題】
隨機變量X服從均勻分布U(-1,3),則隨機變量X的均值和方差分別是(C)。
A.1和2.33
B.2和1.33
C.1和1.33
D.2和2.33
2.二項分布
二項分布是描述只有兩種可能結(jié)果的多次重復(fù)事件的離散型隨機變量的概率分布。
二項分布的數(shù)學(xué)期望和方差:E(X)=mp,Var(X)=np(1-p)。
3.正態(tài)分布
正態(tài)隨機變量X的觀測值落在距均值的距離為2倍標準差范圍內(nèi)的概率約為0.95,而在距均值的距離為3倍標準差內(nèi)的概率約為0.9973。
當μ=0,σ=1時,稱正態(tài)分布為標準正態(tài)分布。
在風(fēng)險計量的理論研究和實際應(yīng)用中,正態(tài)分布起著特別重要的作用。實際中遇到的許多隨機現(xiàn)象都服從或近似地服從正態(tài)分布。
【例題】
正態(tài)分布的圖形特征是(A)。
A.中間高,兩邊低,左右對稱
B.左高右低
C.右高左低
D.中間低,兩邊高,左右對稱
【例題】
正態(tài)隨機變量X的觀測值落在距均值的距離為2倍標準差范圍內(nèi)的概率約為(B)。
A.68%
B.95%
C.32%
D.50%
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