Phyllis2020-06-07 02:27:55
不好意思老师,这道题真的没听懂。 Which of the following aggregation methodologies is characterized by great difficulty in validating parameterization and building a joint distribution? A Copulas B Constant diversification C Variance-covariance matrix D Full modeling/Simulation 这道题问的是most(great) difficult的,这里面的四个选项请问为什么是copulas最难呢? 麻烦老师可以把四个都讲一下吗?在我的观点看来是D最难呀,因为simulation比如蒙特卡罗模拟 没有见过比它更难的了。请问题眼不应该是difficulty吗?看视频讲解还是没懂。请老师指教啦~谢谢!!
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Cindy2020-06-08 15:29:38
同学你好,这道题考察的是风险的汇总方式,主要有5大类,
直接相加,这是最为谨慎的方法。
直接加总之后再乘一个折扣率,折扣率的确定较难。 对应这里的B选项,这里面并没有涉及到联合分布(joint distribution)
在做加总的过程要用到方差-协方差矩阵,这个计算过程会涉及到相关系数,危机时的相关系数会急剧变化,相关系数如何确定也是一个挑战。对应这里的C选项, 但是这个过程依然没有涉及到联合分布(joint distribution)
Copula函数,Copula函数针对的是非线性相关,这种方法也非常复杂,需要将边际分布转化成联合分布,使用技术就叫做copula,刚好这个是题目问的。对应的是A选项
蒙特卡洛模拟,蒙特卡洛模拟面临着模型风险,这个方法的的确确是这几个方法当中最复杂的方法,但是这个方法也是没有涉及到联合分布(joint distribution)的,所以它不是题目问的呀。
因此,这道题的答案就选择A选项了
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