Jenny2022-04-27 09:29:27

同学你好，这个题目比较综合，会涉及到部分估值的知识点。属于数量分析百题阶段的题目，建议基础段全部科目都学完了再做。这里把四个选项都解释一下，包括风险中性。

A. 对，历史模拟法是非参数法，并不要求数据服从何种分布。
B. 错，增大模拟次数，会使得蒙特卡洛模拟法的准确性提高，这也是减少蒙特卡洛模拟误差的三种方法之一，讲义上是介绍过的。他是为了提高结果的准确性，并不是为了保障收益率是风险中性的，或者说和风险中性无关。风险中性假设的是投资者是风险中性的，这是说当投资的风险增长的时候，投资者并不需要额外的期望收益率。因此所谓的risk neutral rate其实就是无风险利率。
风险中性世界的两个特点：
1：股票或任何投资的期望收益率等于无风险利率。
2：对期权或其他证券的期望收益贴现的利率等于无风险利率。
跟增加样本数量无关。

C.对，bootsrapping就是重抽样，比如抽取前五天的数据然后取平均生成新数据，那么这个过程中就天然地融合了数据之间的相关性（基于老数据生成新数据），也延续了收益（都是正的）的非正态性。但是自相关性是没有考虑在内的，因为重抽样生成的数据是没有时间这个概念的，比如刚刚的前五天的数据取平均生成的新数据没有具体哪一天的特征。
D. 对，蒙特卡洛模拟可以用来给那些复杂的期权定价，对于蒙特卡洛模型来说，其中一个特点就是在模拟的每个节点是可以考虑新的信息的，比如对于美式期权定价的时候，可以考虑在该节点是否行权（未到到期日之前），所以是可以给期权定价的，尤其是比较复杂的奇异期权；所以d是对的。

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