黄石2025-08-29 18:30:00

同学你好。比方说在第t天，我们预测下一天金额收益服从N(0, 20m)。在第t+1天，我们观测到金额收益 = 9m，代入到第t天预测的正态分布的CDF中，可以计算出在该分布中取值小于等于9m的概率，等于0.6736；在第t+1天，我们又对下一天的金额收益的分布做出了预测，比如这次是N(0, 15m)。在第t+2天，我们观测到金额收益 = 2m，代入到第t+1天预测的正态分布的CDF中，可以计算出在该分布中取值小于等于2m的概率，等于0.5530；以此类推。如果每天的分布预测都是准确的，那么每天计算的这个概率就是CDF的实现值，根据PIT的思想可知这些数值应服从标准均匀分布。接下来，问题就变成了如何检验这些数据是否是来自于标准均匀分布的，可以使用KS检验、AD检验和CvM检验。此外，根据独立性的性质，我们还希望这些数据之间是独立的，这也有相应的检验方法（不过考纲中没有要求）。
D错在不是基于empirical distribution去计算观测到取值小于等于P/L的概率，而是基于你预测的分布去计算这个概率。