谈同学2018-04-10 15:33:45
谈同学老师，这道题问的是哪个是优点 对吧？那其他A C D 都是缺点吗？
回答（1）
金程教育吴老师2018-04-10 15:52:33
金程教育吴老师学员你好。
A： 在一级学习中，非参数方法，类似计算95%的VAR，通常只会用到最后5%的数字。参数方法，数据的运用要考虑拟合度，但通常会用到全部数据。（如果在二级市场风险学习中，非参数方法包括age-weighted等，它们的拟合度可能比参数方法更好。所以说，在一级学习中，参数方法数据使用更有效，但在二级中就不一定了。）
B：这里是增加而不是减小，因为这里是条件分布，举个例子，我要计算FRM二级的通过率，那肯定是一级过了的才能计算二级，所以相对计算同一总体FRM一级的通过率来讲，它的数据会减少。
C：多元密度函数可能会导致过度拟合
D：多元密度函数需要使用模型中使用条件变量的大量数据。
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