龙空技术网

37 投资组合风险计量(理论基础)

曾老师财务数据Hub 114

前言:

现时我们对“样本协方差sxy”大体比较珍视,大家都想要剖析一些“样本协方差sxy”的相关文章。那么小编在网络上汇集了一些对于“样本协方差sxy””的相关资讯,希望兄弟们能喜欢,大家快快来学习一下吧!

前一篇文章36 投资组合收益率的计算中介绍了收益率的计算方法,作为其姊妹篇,本文主要介绍投资组合风险计量方法的数学理论基础。

首先需要搞清楚与度量风险有关的几个重要的理论点。不要问为什么,反正很重要。等您把风险度量的原理彻底搞懂的时候自然会明白。由于这个知识点涉及的数学定义比较多,请您务必静下心来认真搞懂每一个点。不论您是高职生,本科生,还是财务类专业的研究生,本着够用,本文没有过多理论延伸,感兴趣的可以自行延伸学习。但是,搞懂本文介绍的几个点是后续计算所必须的。

不失一般性,我在文末给出python的程序实现,仅供您学习参考。

今天是国庆节,祝伟大祖国更加繁荣富强!也祝大家国庆快乐!

正文起:

1、方差

方差(variance/deviation Var),这一词语率先由罗纳德·费雪(Ronald Fisher)在其论文《The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance》中提出。是在概率论和统计上用来对随机变量或一组数据离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量与其数学期望之间的偏离程度,即二阶中心矩。统计中的方差是样本值与样本均值离差平方和的平均数。数学计算式如下:

1.1 总体方差计算公式

1.2 样本方差计算公式

实际中总体均值很难取得,人们常用样本统计量代替总体统计量。经校正后,样本方差计算公式为:

(1)离散型数据的方差

即:

(2)连续型数据的方差

即:

另根据二阶矩得:

样本方差和样本标准差(方差的平方根)用来衡量一个样本波动的大小,样本方差或样本标准差越大,样本数据的波动就越大。

2、协方差

两个实随机变量XY之间的协方差Cov(X,Y)定义为:

即:

从定义看,协方差表示两个变量与其均值误差乘积的数学期望。

(1)如果X-E(X)>0 与Y-E(Y)>0,即两个变量的变化方向一致,则cov(x,y)>0。

(2)如果X-E(X)>0 与Y-E(Y)<0,即两个变量的变化方向相反,则cov(x,y)<0。

(3)如果X-E(X)<0 与Y-E(Y)>0,即两个变量的变化方向相反,则cov(x,y)<0。

(4)如果X-E(X)<0 与Y-E(Y)<0,即两个变量的变化方向一致,则cov(x,y)>0。

显然,如果x与y彼此独立,则cov(x,y)=0,因为两个独立的随机变量E[XY]=E[X]E[Y]。协方差为0的两个随机变量是不相关的。

由协方差定义知:

Cov(X,X)=D(X),Cov(Y,Y)=D(Y)。即两组变量一样的时候的协方差就是该变量的方差。

显然,协方差最明显的作用是用来判断变量变动方向是否一致,即变量之间的相关性。

3、相关系数

皮尔逊(Pearson)相关系数定义为:

关于相关系数与协方差,方差之间的关系在上面的公式中已经表示的很清楚了,在此不做过多说明。对此想深入了解的可以查阅相关统计学书籍。

4、正定矩阵(positive definite matrix)

(1)广义定义:设A是n阶方阵,如果对任何非零向量X,都有XTAX>0,其中XT表示X的转置,就称A为正定矩阵。

如果B为n阶方阵,E为单位矩阵,a为正实数。在a充分大时,aE+B为正定矩阵。

(2)狭义定义:一个n阶的实对称阵A是正定的,当且仅当对于所有的非零实系数向量X,都有XTAX> 0,其中XT表示X的转置。

(3)对称正定矩阵。

一个实对称矩阵 A 正定,当且仅当存在可逆矩阵C,使得A=CTC;

一个实对称矩阵 A 正定,当且仅当A 的特征值全大于零;因此,求出A的所有特征值,若A的特征值均为正数,则A是正定的;若A的特征值均为负数,则A为负定的。

5、半正定矩阵(positive semidefinite matrix)

(1)广义定义:设A是n阶方阵,如果对任何非零向量X,都有XTAX≥0,其中XT表示X的转置,就称A为半正定矩阵。

(2)狭义定义:设A为实对称矩阵,若对于每个非零实向量X,都有XTAX≥0,则称A为半正定矩阵,称XT'AX为半正定二次型。XT表示X的转置。

设A是n阶实对称矩阵,A的特征值均为非负的;存在n阶实矩阵C,使A=CTC。

6、Cholesky分解

当 A 是一个实对称正定矩阵(SPD, real Symmetric positive definite matrix)时,它就可以分解成下三角矩阵 C 和上三角矩阵CT的乘积。

即:A=CTC,C为分解出的下三角矩阵。

为啥要介绍这些理论?

因为,后面计算投资组合的标准差(风险),要开根号,根号里的数据必须大于等于零。否则在实数域范围内无法求解。

这些概念将在后面的计算都会用到,所以不要以为是多余的,同时要树牢观念,数学的观念。

基本概念就介绍这么多,感兴趣的可以查阅相关资料以获得更加深入的学习。

7、相关算法程序

不知道何故,系统的代码块功能调试中,今日头条平台提示说该功能逐步开放。

有需要查看相关算法程序的,请查阅并关注我的微信公众号文章:37 投资组合风险计量(理论基础)。

【仅供参考】

授人玫瑰,手留余香。

请关注我的微信公众号!

欢迎转发!鼓励分享!

标签: #样本协方差sxy