金同學(xué)
2020-03-16 20:49100個(gè)數(shù)據(jù)，每次抽50個(gè)作為樣本，然后多次抽取求平均。這個(gè)工作量比直接把100個(gè)排氣順序來找Var還要大??！而且還沒有直接排列找Var準(zhǔn)確，那么這個(gè)方法到底好在哪里呢
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1個(gè)回答
Cindy助教
2020-03-17 11:15
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同學(xué)你好，當(dāng)數(shù)據(jù)量很少時(shí)，使用歷史模擬法計(jì)算VaR是有問題的。所以，歷史模擬法首先需要數(shù)據(jù)的量要足夠多，當(dāng)數(shù)據(jù)越來越多時(shí)，離散分布會慢慢接近于連續(xù)分布。
而bootstrap，重抽樣，是一種增加樣本量的方式。是一種簡單易懂的方法。
比如說，現(xiàn)在只有四個(gè)數(shù)據(jù)，分別是X1、X2、X3、X4。怎么樣增加樣本量呢？可以把X1、X2這兩個(gè)數(shù)據(jù)找出來，算平均數(shù)(X_1+X_2)/2，這樣第五個(gè)樣本就出來了。同樣，可以得到X3、X4的平均數(shù)(X_3+X_4)/2，第六個(gè)樣本也找出來了。這是兩兩之間找平均數(shù)，還可以三個(gè)三個(gè)、四個(gè)等找平均數(shù)。樣本數(shù)就增加出來了。這種方法通常比“原始”樣本估計(jì)的VaR值更精確。更精確的原因是樣本量增加了。
但是也是有缺陷的，增加的樣本，是沒有獨(dú)立性的，因?yàn)樗蕾囉谇懊鎺讉€(gè)數(shù)。獨(dú)立性降低了，數(shù)據(jù)之間連獨(dú)立性都沒有，那么這些數(shù)據(jù)用處就大打折扣了。但它在一定程度上解決了樣本數(shù)據(jù)量不足的問題，所以我們可以將學(xué)過的這幾個(gè)方法結(jié)合在一起看，辯證的看待這些方法(#^.^#)
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