CFA一級如何使用計(jì)算器計(jì)算現(xiàn)金流的折現(xiàn)?最近,不少剛考完CFA一級考試的學(xué)員們紛紛來詢問澤稷網(wǎng)校老師,現(xiàn)金流的折現(xiàn)該如何使用計(jì)算器來算出,這個確實(shí)也是CFA考試的一部分需要學(xué)習(xí)的重點(diǎn),那么接下來就告訴大家該如何計(jì)算。
這部分主要內(nèi)容及注意事項(xiàng)
NPV以及IRR的計(jì)算:這部分計(jì)算很重要,跟后面公司財(cái)務(wù)部分的投資決策是密切聯(lián)系的,這里需要知道它們是什么(即定義),以及如何計(jì)算(利用財(cái)務(wù)計(jì)算器完成),計(jì)算之前還是需要首先清除計(jì)算器記憶單元(強(qiáng)烈建議養(yǎng)成習(xí)慣)
TWR以及MWR的計(jì)算:結(jié)合Stalla Study Guide上以及Course PPT上的例題來理解
Bank discount yield,Holding period yield,Effective annual yield,money market yield以及Bond equivalent yield的意義及相互轉(zhuǎn)化:注意一年以360還是365天計(jì)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)概念與市場收益率
這部分內(nèi)容的框架非常清晰,介紹的所有統(tǒng)計(jì)學(xué)概念(統(tǒng)計(jì)向量矩)都是用來描述收益率序列(可以看成某只股票某段時間的收益率序列)的特征,主要包括:
均值,中值及其它分位數(shù):這些統(tǒng)計(jì)量是用來描述central tendency,也是衡量變量(收益率)的中心位置最基本的量度,注意市場收益率正是單個股票收益率按照某種規(guī)則加權(quán)平均所得。
Range,MAD,variance,standard deviation以及semivariance:用來衡量收益率序列中的每個收益率與均值的偏離程度,一般用來衡量投資風(fēng)險;衡量一項(xiàng)投資的好壞不能只單純考慮平均收益率或者單純考慮投資風(fēng)險,需要把兩者結(jié)合起來,這就是為何數(shù)量部分要介紹Chebyshev’s Inequality,Coefficient of Variation以及Sharpe Ratio的意義所在。
Skewness:衡量收益率序列相對于平均收益率是否對稱,通過畫圖來記憶Skewness發(fā)生時,均值,中值以及mode的大小關(guān)系,同時了解如何通過圖形來判斷變量是positive還是negative skewness.
Kurtosis:衡量收益率序列的峰度以及極值出現(xiàn)的可能性(厚尾現(xiàn)象,fat tail):正態(tài)分布的kurtosis為3,excess kurtosis為零,excess kurtosis大于零稱為Leptokurtic,此時會出現(xiàn)厚尾現(xiàn)象(這種現(xiàn)象對于收益率這個變量而言并不少見,實(shí)際的收益率序列很可能出現(xiàn)這種情況)。
概率相關(guān)概念
我們考慮兩個事件A和B,可以采取各種方法來確定它們分別發(fā)生的可能性,包括最經(jīng)典的排列組合方法(Permutation和Combination)。同時我們還關(guān)心這兩個事件之間的關(guān)系,它們之間的依賴關(guān)系以條件概率來描述,據(jù)此我們利用加法原則(addition rule)確定至少一個事件發(fā)生的概率(并集),以乘法原則確定兩個事件同時發(fā)生的概率(joint probability)(交集),并且利用貝葉斯公式(Bayes’ formula)來考慮新信息I對于原事件A,或者B發(fā)生概率的影響。
概率的分布:一個隨機(jī)變量每個可能的outcome發(fā)生的概率所構(gòu)成的一個分布狀態(tài)。常見的分布包括uniform distribution, binomial distribution, and normal distribution。正態(tài)分布是圍繞均值的對稱的鐘形的分布,我們可以對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使得處理后的隨機(jī)變量服從均值為0,方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。這里會涉及不少計(jì)算題,還涉及到Roy’s safety-first criterion以及shortfall risk這樣重要的概念,請結(jié)合Study Guide上的例題做進(jìn)一步的練習(xí)。
抽樣,區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
對于隨機(jī)變量,我們往往不能夠得到總體的全部信息,需要采取隨機(jī)抽樣的方式來研究總體,所謂的隨機(jī)抽樣即為從總體中隨機(jī)抽取一定數(shù)量的觀測值,通過這些觀測值來研究總體,由于是隨機(jī)抽樣,這些觀測值的一些統(tǒng)計(jì)量,包括均值、方差等均為隨機(jī)變量。此處還介紹了t分布這樣重要的概念,相對于正態(tài)分布而言,t分布更平,而且尾部區(qū)域更大(厚尾),注意t分布的自由度越高,其越接近正態(tài)分布。
有關(guān)均值的區(qū)間估計(jì),選擇什么樣的統(tǒng)計(jì)量很重要,Study Guide上給出了一個重要的表格(Criteria for Selecting the Appropriate Test Statistic),請大家務(wù)必記住。
假設(shè)檢驗(yàn)即給出假設(shè),通過構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)假設(shè)的正確性,此時可能犯的錯誤包括Type I與Type II error。犯Type I error的概率即為significance level,而power of a test定義為1減去犯Type II error的概率。具體的假設(shè)檢驗(yàn)包括很多:
單樣本均值檢驗(yàn):選擇統(tǒng)計(jì)量的原則跟區(qū)間估計(jì)類似;
雙樣本均值是否相等的檢驗(yàn):往往構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量,兩個樣本方差是否相等會影響t統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造,兩個樣本是否獨(dú)立也會影響統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造;
單樣本方差檢驗(yàn):構(gòu)造Chi-square統(tǒng)計(jì)量
雙樣本方差是否相等的檢驗(yàn):構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量,一個原則是在構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量的時候,方差大的往往放在分?jǐn)?shù)線的上方,這樣在進(jìn)行F檢驗(yàn)時,只需要通過單尾檢驗(yàn)即可。
技術(shù)分析
大家需要了解技術(shù)分析與基本面分析的本質(zhì)并加以區(qū)分,技術(shù)分析往往是通過觀察一些指標(biāo)來進(jìn)行的,所以Study Guide中出現(xiàn)的一些常見的指標(biāo)需要熟悉,同時需要能夠判斷給出這些指標(biāo)的一些值能代表市場處于bullish 還是 bearish狀態(tài)也是重要考點(diǎn)之一。
重要考點(diǎn)匯總
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)T-檢驗(yàn),Z-檢驗(yàn),F(xiàn)-檢驗(yàn)、X-檢驗(yàn)(雙尾、單尾檢驗(yàn))
2.統(tǒng)計(jì)學(xué)峰度和偏度(關(guān)鍵在于mean, median, mode的大小比較)
3.概率分布的理解(二個重要離散變量和二個重要連續(xù)變量)
4.概率的計(jì)算(貝葉斯方程還有條件概率)
5.現(xiàn)值與終值包含了復(fù)雜年金的組合計(jì)算公式。
6.分位數(shù)的計(jì)算
7.用夏普比率檢測基金投資水平
8.中央極限定理和切爾雪夫不等式
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