VaR與風險管理培訓教程(ppt 27頁)

VaR與風險管理培訓教程目錄：
第一節、置信水平與統計預測
第二節、VaR簡介
第三節、VaR的計算
第四節、隨機過程與VaR
第五節、預測方差—協方差矩陣計算VaR
第六節、VaR模型在我國股市風險分析中的應用

VaR與風險管理培訓教程內容提要：
統計推斷（Inference）是指根據樣本數據對總體的數量特征進行推測和判斷，它提供了一整套根據樣本統計量對相應總體參數進行推測和判斷的科學方法。
參數估計（Estimation）：旨在用樣本統計數值推測相應的總體參數值。
假設檢驗（Hypothesis Testing）：用來判斷樣本數據能否支持關於相應總體數量特征的假設。
區間估計（Interval Estimation）是從點估計值和抽樣標準誤出發，按給定的概率值建立包含待估計參數的區間。其中這個給定的概率值稱為置信度或置信水平（Confidence Level），這個建立起來的包含待估計函數的區間稱為置信區間（Confidence Interval），劃定置信區間的兩個數值分別稱為置信下限（Lower Confidence Limit，LCL）和置信上限（Upper Confidence Limit，UCL）。
統計預測：以已經掌握的統計資料為依據，按照事物的內在聯係及其發展規律，運用適當的數學模型，預計所研究的對象在一定時間內可能達到的規模或水平。
如果我們隻將統計預測的範圍限定在與時間概念相聯係的對未來的預測上，就是在已知現有信息的條件下，預測未來變量的走勢或範圍，如果將現有信息理解成已知的樣本信息，那麼所要預測的就將會是總體信息的部分了。這樣，就可以將參數估計出的置信區間轉化為未來變量的走勢。

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