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CFA一级
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20. The accrued interest per 100 of par value for Bond G on the settlement date of 16 June 2014 is closest to: A. 0.46. B. 0.73. C. 0.92. 选B。 C is correct. The accrued interest per 100 of par value is closest to 0.92. The accrued interest is determined in the following manner: The accrued interest period is identified as 66/180. The number of days between 10 April 2014 and 16 June 2014 is 66 days based on the 30/360 day count convention. (This is 20 days remaining in April + 30 days in May + 16 days in June = 66 days total). The number of days between coupon periods is assumed to be 180 days using the 30/360 day convention. Accrued interest=t/T ×PMT where: t = number of days from the last coupon payment to the settlement date T = number of days in the coupon period t/T = fraction of the coupon period that has gone by since the last payment PMT = coupon payment per period Accrued interest=66/180×5.002=0.92 麻烦老师帮我讲解一下,这题中,PMT=5.002是如何计算的?
已回答关于中心极限定理相关,我不明白,我们做抽样和分析的目的是,就是要抽样来估算总体,如要测量全中国人平均身高,要选样本,来推算和分析,最后得出总体(全中国人平均身高),而中心极限定理,说已经知道平均值了,和有限方差,如果样板容量n足够大,如果很多东西都知道了总体平均值 那还需要做统计和分析呢,另外怎么可能知道总体的均值呢?包括有一些题目有提到,如果总体方差未知,就用样板方差代替,总体方差肯定不知道 我们做统计目的,不就是要求总体均值,方差等这些关于总体的一些数据吗,如要计算全中国人平均寿命,如果已经知道了结果了,那还做什么研究?这一点一直搞不明白。请解释,谢谢!还有一点,样板容量n足够大,大于36了就是足够大了,感觉很奇怪,例如測全中国人平均身高,我们取样板,分层随机抽样要取很多数据,这个36太少的数字了一点都不代表什么,怎能叫已经足够大了?还有一个问题,关于正态分布变量的置信区间,老师说到,几个置信区间,对应的k值要背下来,如:95%---1.96,68%对应1等等。我想了解下,我们有学习了一个随机变量的标准化,查表,而且,还学习如果将正态分布调整为标准正态分布,z=(x-平均值)/标准差,那直接调整成标准(0,1)正态,这样就可以查表了,那为何还需要硬性记住呢? 我们查表是得到标准正态下的z值来查到它的概率值,那回到告诉我们概率为95%,68%,这些反求置信区间,能否转换标准正态通过查表来求呢?
已回答精品问答
- Effective duration和Effective convexiy的公式为什么不用modified duration和convexity的原本公式,而是和他们的近似的久期和突性的公式一致?
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- 为什么可以把TR TC同时体现在纵轴?
- 为什么B选项要考虑借股还股?而A选项没有考虑借钱买然后还钱?可以都不考虑吗?还是借股还股一定要在这个流程中体现?
- 老师好,官网这道题我有点没太懂,麻烦讲解
- 老师您好!这个需要掌握吗?谢谢
- 是不是只有在市场均衡点,才是社会总福利不损失的点? 偏离市场均衡点,社会总福利都会损失? 因为要么生产过剩,要么就是总供给不足. 另外,为什么只有在完全竞争市场中才能实现社会总福利最优,才能有市场均衡点? 在其他各类市场中,不是需求供给需求也是有的吗?他们的均衡点难道不是市场均衡点吗? 在那个点声场不是可以实现社会总福利最优吗? 这点不是很清楚,老师可以画图说明下. 另外, 对于一级价格歧视这种,它又是怎么实现社会总福利不损失的,这时候的需求曲线和供给曲线是什么样的?和完全竞争市场不同吗









