Essie2023-04-23 10:03:14

你好，要判断factor 1的return对当前组合A和B的影响，可以通过使用敏感性分析来了解目标变量return和risk如何受到输入变量变化的影响。现在将多元正态分布改为多元有偏的t分布，然后来看对输出结果的影响，所以B选项是正确的。其他因素都没有变，只改变了分布形态，然后看对于结果的影响，这属于敏感性分析。

C选项的inverse transformation是一种产生随机数的方法，通常用在蒙特卡洛模拟中。这种方法可以根据指定的分布来产生随机数，根据概率反求自变量（也就是你提问中说到的那句英文的含义）。
而正向操作是根据自变量的值从而得到其概率。比如说，我们在一级数量中学过，给出X求出f(X)，假设自变量X服从(0,1)标准正态分布，当前X的值等于1.65，从而我们可以推出X左边的累积密度函数f(X)为95%，这就是从X的数值出发去得到其概率。这里inverse是反向，就是先根据设定的分布，随机产生概率值f(X) ，然后反向计算出X是多少，这种方法的作用是可以使随机数X能符合特定假设的分布。