l*****z
发帖数: 442 | 1 SENT RECEIVED DESCRIPTION
02Aug11 Review request to referee; response not yet received
02Aug11 Review request to referee; response not yet received
28Jul11 29Jul11 Reminder to referee; response received
15Jul11 27Jul11 Review request to referee; message received (not a report)
12Jul11 14Jul11 Review request to referee; message received (not a report)
14Jul11 Review request to referee; response not yet received
12Jul11 13Jul11 Review request to referee; message recei... 阅读全帖 |
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g**********2
发帖数: 133 | 2 是的。状态如下。发了信息问编辑，没有回复
08May14 09May14 Review request to referee; report received
30Apr14 08May14 Review request to referee; report received
28Apr14 05May14 Review request to referee; report received
28Apr14 30Apr14 Review request to referee; message received (not a
report)
28Apr14 Correspondence (miscellaneous) sent to author
25Apr14 Correspondence (miscellaneous) sent to author
22Apr14 24Apr14 Corr. to author (paper too long to review); res... 阅读全帖 |
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s********k
发帖数: 78 | 3 Status: With editors
23Dec14 02Feb15 Review request to referee; report received
12Jan15 22Jan15 Query to referee; response received
06Jan15 Reminder to referee [others sent (not shown) at 1-2 week
intervals]
23Dec14 06Jan15 Review request to referee; report received
17Dec14 Correspondence (miscellaneous) sent to author
15Dec14 17Dec14 Corr. to author (paper too long to review); response
received
15Dec14 Correspondence (miscellaneous) se... 阅读全帖 |
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b***k
发帖数: 2673 | 4 ☆─────────────────────────────────────☆
Flyinglan (flying) 于 (Mon Oct 1 22:22:31 2007) 提到:
三个RV X Y Z, X和Y的correlation是0.5， Y和Z的correlation是0.6，请问X跟Z的cor
relation的最小值？
个人感觉好像是个三角形之和等与180度，可能不对。
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robustzgy (浪迹天涯) 于 (Mon Oct 1 22:33:54 2007) 提到:
correlation is the cosine of the angle between two variables
angle 1 = arccos 0.5 = 60
angle 2 = arccos 0.6
so min(corr(x,z)) = cos (60+angle 2)
cor
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Flyinglan (f |
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J*******g
发帖数: 267 | 5 var(X(t)) = t
var(Y(t)) = t^3/3
cov(X(t), Y(t)) = t^2/2
so, corr(X(t), Y(t)) = sqrt(3)/2 |
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b***k
发帖数: 2673 | 6 ☆─────────────────────────────────────☆
iambear (我是熊) 于 (Wed Jan 7 12:58:54 2009) 提到:
在normal和t copula中,哪些参数需要估计? 除了dof和corr, correlation为何不能用
sample的correlation呢?
在gumbel,clayton和frank copula中,有个alpha值,这个值是给定的还是怎么的哪来的?
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try2009 (try) 于 (Thu Jan 8 02:21:50 2009) 提到:
Hi, all the parameters are needed to estimated in copulas;
the alpha control the degree of dependence, for example, for Clayton, the
kendal's tau = alpha/alpha+2, something like this |
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b***k
发帖数: 2673 | 7 ☆─────────────────────────────────────☆
yuyy (yyy) 于 (Tue May 12 10:12:26 2009) 提到:
Two stocks A and B, they have the same return.
but A has volitility 20%, B has volitility 30%,
and their correlation is 50%,
what is the percentage to buy each of them to minimize the risk?
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simple1987 (simple) 于 (Tue May 12 10:31:11 2009) 提到:
var(x+y)=var(x)+var(y)+2*corr(x,y)*sqrt(var(x)*var(y))
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JunkFood (垃圾食品) 于 (Tue M |
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d*j
发帖数: 13780 | 9 S_1 + a* S_2
求它的 variance, S_1 S_2 服从已知的 但是不同的 log normal ?
而且 S_1 S_2 corre;ation 已知
对 a 求导数
这样做可以吗？
0. |
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f****e
发帖数: 590 | 10 真不知道。。
三个rv之间的corr要满足cos关系？ |
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d*****y
发帖数: 140 | 11 我怎么感觉这个问题的最优解是np-complete. 这个我再仔细想想。
不过有个找近似解方法：
let x = (x1,...,x100), x_i = 0 or 1 x_i=1 if 低i行or列属于你要找的子矩阵。
那么x 对应的子矩阵的所有元素之和可以表示为
S = x'Wx, where x'表示转置 and W是那么100的corr matrix.
问题转化为:
max S = x'Wx
subject to ,x_i=0,1 sum(x)=20.
relax 0-1限制，W的最大eigenvalue的eigenvector是实数解，所以一个近似取x的方法
是，把eigenvector里面的绝对值最大20个元素找出来，对应的row/col就组成了你要的
matrix了。note that 这个eigenvector一定是实数，而且的所有元素必定全非负或者
全部非正，所以你总能找20个最大出来。 |
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b***k
发帖数: 2673 | 12 Thanks,miles. From this equation I know
E(Y2)=E(X)*rho + E(Y)*(1-rho),and
Cov(X,Y2)=Cov(X,X)*rho+Cov(X,Y)*(1-rho)=Cov(X,X)*rho
But how to evaluate Var(Y2), since I need to know it because
Corr(X,Y2)=Cov(X,Y2)/[sqrt(Var(X))*sqrt(Var(Y2))] |
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h*y
发帖数: 1289 | 13 if stock and ir are neg corr, this is likely the case |
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t***l
发帖数: 3644 | 14 convention吧，你也得看看这个例子啊。老抱着convention一成不变有意思吗？
难道说例子中给的两个随机过程在不同的filtration里，随后来算他们的correlation？如果这也是你的convention我没话说。
还有，楼主的问题哪里ill-posed了？我本把corr想成cov了，所以觉得问题提的不对。现在看看提的没问题。
the |
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t***l
发帖数: 3644 | 15 你读书读太多了，如果就这种思维方式，做quant是不适合的。为了你要的严谨：这里
我假设了你想做quant才来这个版的。
correlation process从字面意思就一目了然了吧。为了你我定义一下吧：给定两个随
机过程A_t和B_t，我们可以定义随机过程C_t := corr(A_t,B_t)，明白了？
没什么好争的，就为了那两个不知所云的例子。。。反正楼主出的问题解决了。
towards
You
This
calculus
need |
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w**********y
发帖数: 1691 | 16 回到你这个ill-posed(?)题目啊:
如果按照你给的这个W_t, t \in [0,1] 和一个 B_t, t \in (1,\infty),然后要定义
correlation..那么这个correlation 只能定义成 corr (W_t1, B_t2), t分别在各自的
范围里.
所以你的correlation当然取决于你选的时间点.而不是什么随机过程的correlation..
俺吃饭去了.草草写了点看法,难免有错.
说实话,被timol说俺的例子错了之后,我还真是认认真真仔仔细细的想了一下才敢确保
自己没错的,然后才挖了个坑给你...
玩poker的时候,俺最喜欢也是最需要的就是9个人中有一个开始觉得一切显而易见,然后
开始冲动的时候..去年Xmas的时候,俺就是这么5分钟从200块翻成了1000块的..共勉共
勉.. |
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l*******l
发帖数: 248 | 17 没看懂哦，interest越高，bond不是越便宜吗？corr是负的哦
short |
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c**********e
发帖数: 2007 | 18 The correlation of two BMs can be any thing in [-1,1].
Here the corr is 0 because (B1,B2) is Brownian motion in R^2. |
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s*******0
发帖数: 3461 | 20 这个 corr 难道 不是 kendall tau 相关系数？
据我看 先算出kendall tau 的系数 然后 才求的 copula
就算趋于零了 又对这个次债危机 什么影响
我比较认死理 呵呵 不好意思 |
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z***e
发帖数: 5600 | 21 Any model is as good as the data set to fit it.
Some people may use simple assumptions like some corr = 0, will fail
in chain reactions. When sh*t hits the fan, implied correlation can go
above 1.
Some people use backward looking historical data. Well, you can not
forecast a scenario using backtest if it never happened
Some people use implied data, well, that's just today's view of tomorrow
which may not turn to be right, and usually it is just to interpolate/
extrapolate
from one market to ano... 阅读全帖 |
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s*******0
发帖数: 3461 | 22 hi
this is really make sense thanks
still remain one question,
why the kendall tau corr( which is widely used for Gaussian copula)
will be zero when x become infinity? |
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p******i
发帖数: 1358 | 23 let me answer it in russian way
correlation is a number and it can be calculated
whatever corr you plug into the gaussian copula, the tail dependence is
always zero. |
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c**********e
发帖数: 2007 | 24 Can construct it in the following way:
X, Z ~ uniform on [0,1]. W ~ Bin(1, rho).
All three are independent. Let Y=WX + (1-W)Z
Then X and Y have corr rho.
The density of X+Y is
rho/2 + (1-rho)t for t<=1
rho/2 + (1-rho)(1-t) for 1<=t<=2. |
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A*****s
发帖数: 13748 | 25 1: 三个数字组corr matrix，有负数特征值，不正定，所以不可能
2: 用BM的first passage time distribution应该很好做，可是不懂什么叫brownian
motion on [0, 1] |
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J*****n
发帖数: 4859 | 27 这里n多人都有和GS谈过。题目多半是周的那本书上的，但是也有相当一部分不是。这
家公司一年四季都在面，一年四季都在裁。不过，个人觉得，这几年Jr Level的非纯
programmer的职位，如果不是名校毕业的，实在是希望不大。大家就去玩玩算了。
我当年一个已经工作的朋友，花了两个月时间和他家面试（就是那个market risk的部
门），说是周的书都翻烂了，但是还是死在了最后一轮。回来以后跟我说大病了一场。
所以就算有经验的朋友去面，也请淡定，身体要紧。
曾经面了三个组，贴一些不是周书上的题目：
1。给定一个2*n的gird，问用L的形状怎么去填满，一共有多少种填法 （第一个求解用
回溯法，第二个用地推公式，得出来的是个菲薄垃圾数列）。补充一下，个人感觉回溯
法是万能算法，很多问题可以用这个去套。找公式的时候，菲薄垃圾是个非常常用的公
式。
2。问给定一个binomial dist，问如果n足够大了，怎么求其概率的值。就是找相关的
normal distribution，然后moment matching求mean和方差。
3。问给定平面上的一群点，怎么求他们的convex hull... 阅读全帖 |
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J*****n
发帖数: 4859 | 28 面wf的commodity front desk quant，用了一些邪门的办法。但题目记得不是很全了，
如果没有印象的多半是周的书或者那本红皮书上的题目。
第一轮电话面试，两个人。题目有：
1。解释hash table的原理，以及实现方法。原理就是建立hash map，常用的方法有大
数取模。实现的方法当时没有答出来，后来问了一个猛人，跟我说了一个hash chain的
算法，基本就是vector of list。这里不再详细解释。
2。求正四面体的体积。这里因为是电话面试，我本人又很烦这种小学奥赛题，所以就
一本正经的拖了一下，然后google了一下,wiki上面现成的公式。那位面试的大叔很高
兴，说你是我面了十多个人，第一个答出来的人。我当时表现出一幅受宠若惊的样子，
生怕装B露馅。
3。std 和 vol的区别。答案是vol需要单位化（一般是annualize）。
4。红皮书里面的一题，似乎是求一个积分，长得很象normal dist的函数，但是中间有
些技巧。记不清了，把红皮书多翻几遍就可以了。
还有些C++的题目和概率题，都印象不深了。
面完以后，就等。后来发现过了许久没有... 阅读全帖 |
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m*********g
发帖数: 646 | 29 其实我们最近也suffer这个问题。上面说的几种模型都试过，predict vol 很难准，尤
其是最近几个月。
个人觉得在这个问题上从vol出发是很难做的。提供一个思路，能不能反过来做，找你
们感兴趣的这几种不liquid的opt和benchmark之间的corr，然后通过benchmark去
predict 这几种opt的价格。再通过hist rlzd vol 来calibrate。
the
vol. |
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N******r
发帖数: 642 | 30 corr is a fickle bitch. |
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w**********y
发帖数: 1691 | 31 To help understanding, another to define Coefficient of Determination is: R^
2 = the maximum of Corr (Y, X*B) for any possible linear combination of X*B. |
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w**********y
发帖数: 1691 | 32 这种题一般的做法是 (假设你跟我一样记不住conditional mean/var的公式):
假设 x~N(u1,s1^2) and z~N(u2,s2^2), with corr = r,
求 E(x|z) and Variance(x|z)
1. Solve a, s.t. x + a*Z is independent with Z:
cov(x+az,z) = r*s1*s2 + a*s2*s2 = 0 -> a = - r*s1/s2
2. E(x|z)= E(x+az - az | z) = E(x+az| z) - E(az | z)
= 0 - az = - r*z*s1/s2
3. V(x|z) = V(x+az - az | z) = V(x+az| z)
= V(x+az) = s1^2+a^2*s2^2+2a*r*s1*s2
思路大体这样..刚要睡觉才看到..可能会有笔误...
E(x | x+y=1) = E(y | x+y=1) = E(x+y | x+y=1)/2 = 1/2 |
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d*j
发帖数: 13780 | 33 基本定义吧？
corr = 0.5
就是说 x 移动一个单位， 那么 y expected 移动 0.5
好像是这样的·1 |
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y*******u
发帖数: 930 | 34 肯定是not sure啊
y/std(y)=corr(x,y)x/std(x) |
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s*w
发帖数: 729 | 35 corr is not slope,
so x+5 means nothing for Y |
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l*******n
发帖数: 206 | 36 I actually think Domination got a point. To test his claim, I did calculate
the monthly correlation between the two RETURN time series since 2005. Corr
= 0.53!!
So most stat arb funds in the index has a huge beta exposure, believe it or
not.
That being said, obviously there are still significant alpha in the index.
SPX since 2005 SR is 0.2 while the index has SR of 0.9 |
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D********n
发帖数: 978 | 37 Regime switch爱好者们可能会说2008年之后市场完全不同了。
所以如果你的数据还在的话请算一下，2008年1月到现在的correlation, beta, Sharpe
etc.
别忘了SPX还有dividend yield...
calculate
Corr
or |
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f******n
发帖数: 640 | 38 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: facedown (不要脸了), 信区: Statistics
标 题: 求大牛们一道题啊，给点思路哈
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 7 20:43:13 2013, 美东)
给了2组数据，分别是2个基金的最近20个时间的回报率(两组都是时间序列)。用什么办
法来评估这两组基金的表现和风险呢？
是否投资其中一个基金还是两个全部投资呢？
谢谢了
第一个问题的话，首先来比较一下平均回报率和方差,然后看了看两组数据的acf和pacf
发现这两组数据就是white noise啊
第二个问题的话 看看两组的数据的correlation 发现corr=-0.15,那既然两组的平均回
报率都是为正 是不是都可以投资呢？
谢谢了啊 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 39 啥的corr？能从Derivative price recover么？ |
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L*******t
发帖数: 2385 | 40 Correlation structure的确是个难点，像你们工作的时候Cov matrix维数大概多大？
不大的话，还是有些办法直接对VaR和corr直接建模的。 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 41 或者随便拿几个Stochastic volatility model fit一下这些数据，然后求model corr。
简单的方法没想到额
day |
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L*******t
发帖数: 2385 | 42 或者随便拿几个Stochastic volatility model fit一下这些数据，然后求model corr。
简单的方法没想到额
day |
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k**y
发帖数: 920 | 43 sigma_x和sigma_y是std对吧？
let Y'=X+Y
then EY'=mu_x+mu_y
std(Y')=sqrt(varX+varY+2rho*sigma_x*sigm_y)
Cov(X,Y')=Cov(X,X+Y)=varX+Cov(X,Y)=sigma_x^2+rho*sigma_x*simga_y
根据Normal Dist条件分布的公式
E(X|Y'=z) = mu_x + sigma_x/std(Y')*corr(X,Y')*(z-EY')
= mu_x + Cov(X,Y')/std(Y')^2 *(z-mu_x-my_y)
= mu_x + (sigma_x^2+rho*sigma_x*sigma_y)/(sigma_x^2+sigma_y^2+2rho
*sigma_x*sigma_y *(z-mu_x_mu_y)
z |
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L*******t
发帖数: 2385 | 44 有correlation就得去model啊，time varying corr有很多模型的
猛投一个肯定不行的啊，这个我没学过finance的时候都知道。。。 |
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w**********5
发帖数: 1741 | 45 1 consulting 老中vp
BS-model stochastic volatility 怎么处理
怎么计算抛物线长度
Ws, Wt的corr
2 model validation, 老中director
大量Schreve书里的概念
charactarize browning motion
levy distribution
strong markov
compound poisson
stopping time
martingale
解微分方程，矩阵的逆 |
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w**********5
发帖数: 1741 | 46 1 consulting 老中vp
BS-model stochastic volatility 怎么处理
怎么计算抛物线长度
Ws, Wt的corr
2 model validation, 老中director
大量Schreve书里的概念
charactarize browning motion
levy distribution
strong markov
compound poisson
stopping time
martingale
解微分方程，矩阵的逆 |
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m*******7
发帖数: 10 | 47 谢谢分享
1.如果sigma_t=a dW_t+b dt,(假设a b 都常数）解出sigma_t=a W_t+(b-1/2a)t，
带入B-S
y=a(x-b)^2+c, s=\int_c1^c2(sqrt(1+y'(x)^2) dx
since cov(W_s,W_t)=min(s,t), 假设小的是s, corr=sqrt(s/t) |
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s*******0
发帖数: 3461 | 49 re 这个应该是对的 corr 就是分别到哪个坐标轴的cos
最后就是 y 和 y 投影到 x_1 和 x_2 平面投影的夹角
然后就是高中立体几何的知识 哈哈 |
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n*****g
发帖数: 25 | 50 In the text book of undergraduate Physics, one may find that two destructive
wave or 180 out-of-phases (such as water wave) add together to cancel out. I
studied and get good grades.
But the very honesty is that I don't understand it, what happen to the energy
when they add up? Doesn't that break the 1st law of thermdynamics?
Later, I asked my brother still in high school to ask his teacher, she said
the temperature has a slight increase when two destructive waves meet.
I think this is not corre |
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