Кривая нормального распределения вероятностей

Кривая нормального распределения вероятностей

Их задача – определить диапазон вероятностей, в котором произойдут те или иные события. Чисто технически, размах прошлых колебаний доходности позволяет вычислить диапазон ее будущей неопределенности. Размах колебаний и неопределенность результатов измеряются стандартным отклонением или дисперсией. В основе этих моделей лежит допущение, что распределение риска описывается кривой Гаусса, названной так в честь открывшего ее математика Карла Фридриха Гаусса.

Другое ее название – «кривая нормального распределения вероятностей» – отражает общепринятый взгляд на это явление. Другое ее название – «кривая нормального распределения вероятностей» – отражает общепринятый взгляд на это явление. Имеется в виду такое распределение, где средняя величина является и самой часто встречающейся величиной.

Точечные скопления данных образуют кластеры в средней части графика. «Нормальное распределение» графически представляет собой кривую в виде колокола с расплющенными краями.

В таких моделях принимается на веру, что диверсификация снижает уровень риска; если у нас много активов, то риски, уникальные для каждого из них, имеют тенденцию к взаимной нейтрализации, так как они в основном не связаны друг с другом. Модели управления рисками игнорируют возможность почти полной корреляции или общих толчков в движении рисков, свойственных периодам бума или краха.

1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд (Еще не оценили)
Загрузка ... Загрузка ...

Оставить комментарий

Почта (не публикуется) Обязательные поля помечены *

Вы можете использовать эти HTML теги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

Подтвердите, что Вы не бот — выберите человечка с поднятой рукой: