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Galleria mappe mentale Mappa mentale dell'analisi quantitativa di livello uno CFA

Mappa mentale dell'analisi quantitativa di livello uno CFA

Mappa mentale dell'analisi quantitativa di livello 1 CFA, un'analisi completa del sistema di conoscenza dell'analisi quantitativa di livello 1 CFA. Il significato dell'analisi quantitativa: utilizzare vari modelli matematici per analizzare e prevedere quale prezzo raggiungerà un prodotto finanziario in futuro. Rendi proporzionali il rischio e il rendimento attraverso modelli matematici. Oltre allo studio di questa materia che deve essere completato nell'esame CFA, l'analisi quantitativa è ampiamente utilizzata anche da molti gruppi multinazionali e fondi internazionali.

Modificato alle 2021-04-20 19:42:47

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Metodi quantitativi

argomenti di base

valore temporale del denaro

Introduzione ai tassi di interesse

Applicazione di tre tassi di interesse

tasso di rendimento richiesto

tasso di sconto

utilità-prezzo

La composizione dei tassi di interesse

Tasso di interesse nominale = Tasso di interesse nominale privo di rischio Premio per il rischio

tasso di interesse annuo effettivo

Come convertire in EAR

Interesse composto continuo

Valore presente, valore futuro e rendita

Il rapporto tra PV e FV

FV e rendita

Uso della calcolatrice

Statistiche descrittive

statistiche

Concetti statistici e rendimenti di mercato

concetto di base

popolazione e campione

scale di misurazione scale di misurazione

Tendenza centrale Tendenza centrale

significare significare

media aritmetica media aritmetica

Prevedere il periodo futuro

media ponderata media ponderata

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Previsione di più periodi futuri (Multil-period)

media armonica media armonica

Utilizzato per calcolare il costo medio di acquisto di un titolo a un prezzo fisso in un periodo di tempo

Mediana e Moda Mediana&Moda

Quantile

Dispersione

le misure

Portata estremamente scarsa

La deviazione media assoluta significa la differenza assoluta

varianza varianza

Deviazione standard Deviazione standard

La disuguaglianza di Chebyshev

Coefficiente di variazione Coefficiente di variazione

rapporto acuto

Asimmetria e curtosi

Asimmetria

Deviazione giusta

Piccole perdite frequenti, pochi guadagni estremi (piccole perdite con frequenze multiple, grandi guadagni con frequenze piccole)

Deviazione a sinistra

Piccoli guadagni frequenti, alcune perdite estreme (piccoli guadagni con frequenze multiple, grandi perdite con frequenze piccole)

curtosi

teoria della probabilità

concetti basilari

Relazione tra eventi Relazione tra eventi

Eventi reciprocamente esclusivi Eventi reciprocamente esclusivi (non possono verificarsi contemporaneamente)

Eventi esaustivi Eventi trasversali, complementari, le attività coprono tutti i possibili risultati

Eventi indipendenti eventi indipendenti

Eventi dipendenti Eventi dipendenti

Tipi di probabilità Tipi di probabilità

Probabilità empirica Probabilità empirica (il passato predice il futuro)

Probabilità a priori probabilità a priori (spingere oltre)

Probabilità soggettiva Probabilità soggettiva (credo...)

Probabilità incondizionata e condizionata Probabilità incondizionata e probabilità condizionata

Probabilità

Algoritmi di probabilità

Regola della moltiplicazione

Regola dell'addizione

Due regole importanti

Regole della probabilità totale

Formula di Bayes

Applicazione della probabilità negli investimenti Applicazione della probabilità negli investimenti

Valore atteso

Varianza ponderata in base alla probabilità

Covarianza di covarianza

Cov(X,Y) = E[(X -EX) (Y - EY)]

Coefficiente di correlazione di correlazione

Permutazione e combinazione

Raggruppamento di etichette

Permutazione

Combinazione

distribuito

concetto di base

distribuzione discreta discreta/continua continua

Funzione di probabilità

Densità di probabilità

Funzione di probabilità cumulativa

Distribuzioni discrete Distribuzioni discrete

Distribuzione uniforme discreta Distribuzione uniforme discreta

Distribuzione binomiale Distribuzione binomiale

X~B(n,p)

Variabile casuale di Bernoulli Variabile casuale di Bernoulli

Valore atteso per la variabile casuale di Bernoulli=P

Varianza per variabile casuale di Bernoulli = p(1-p)

Valore atteso per la variabile casuale binomiale = np

Varianza per variabile casuale binomiale = np(1-p)

Distribuzioni continue Distribuzioni continue

Distribuzione normale

Proprietà

Standardizzazione

Distribuzione lognormale

Altri argomenti

Distribuzione uniforme continua

Distribuzione T di studenti

Rapporto tra rischio di carenza e sicurezza al primo posto

Simulazione

Simulazione Montecarlo

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Campionamento e stima

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Metodo di campionamento

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Data mining basato sul bias del data mining

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Fattori sull'ampiezza dell'intervallo di confidenza

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Controllo di un'ipotesi

passaggi e concetti base

Fasi del test di ipotesi

Ipotesi nulla e ipotesi alternativa ipotesi alternativa

Concetti chiave nella verifica di ipotesi

Test a due code vs test a una coda

Errore di tipo I ed errore di tipo II

Errore di tipo I: rifiuto

P (Errore di Tipo I) = Livello di significatività α

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P(Errore di tipo II) = β

Potenza del test = 1 – P (errore di tipo II) = 1 – β

Prova di ipotesi

Media unica

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media della popolazione con varianza sconosciuta

Altre situazioni

Differenza di medie

Le varianze sono sconosciute ma si presume siano uguali, distribuzione T, df=n1 n2-2

Differenze medie

La varianza è sconosciuta, si assume che sia disuguale, distribuzione T, df=n-1

Varianza singola

df=n-1

Uguaglianza di due varianze

Correlazione

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