统计学41.27里面 4表示什么怎么表示数据的波动性

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-01-16 07:31 标签： 统计学平均年龄怎么算
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西格玛值在统计学中表示标准差，可用其描述过程质量特性波动的大小，而西格玛水平是六西格玛管
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西格玛值在统计学中表示标准差，可用其描述过程质量特性波动的大小，而西格玛水平是六西格玛管理中评判过程符合顾客要求的能力的量化指标。下述关于西格玛值和西格玛水平的描述正确的是()。A 西格玛值越大，西格玛水平就越高，过程满足顾客要求的能力就越强B 西格玛值越大，西格玛水平就越低，过程满足顾客要求的能力就越强C 西格玛值越大，西格玛水平就越高，过程满足顾客要求的能力就越低D 西格玛值越大，西格玛水平就越低，过程满足顾客要求的能力就越低
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1在生产实践中，用于数据收集、整理和分析的方法有多种，其中检查表主要应用于( )。A 数据采集B 数据整理与分析C 过程分析D 原因分析2某厂加工手表齿轮轴，为控制齿轮轴直径，应采用( )类型的控制图。A 不合格品率B 均值-极差C 不合格数D 不合格品数3控制图的主要用途是( )。A 评价工序的质量特性B 显示质量波动分布的状态C 区分正常波动和异常波动D 发现不合格4午餐时间了，小王和小李为赶任务，就叫了外卖。小王说：“A公司的外卖营养搭配好，送得快，价格也适中，就买它家的吧”。小李说:“好啊!”小李和小王叫外卖是从以下( )服务质量特性考虑的。A 功能性B 时间性C 经济性D 舒适性E 文明性
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统计学基础知识辅导：经济增长与经济波动(4)
　　1.新古典经济增长模型
　　以美国经济学家索洛为主要代表的新古典经济增长模型更强调了技术进步对经济增长的推动作用，认为技术进步是推动经济增长的决定性因素，并提出了测算技术进步对经济增长推动作用的索洛“余值法”。
　　设经济增长率为G，劳动增长率为ΔL/L，资本增长率为ΔK/K，技术进步率为A，则有下列关系式：
　　式中α和β为参数，且α+β=1,它们分别表示劳动和资本对总产出(GDP)所作贡献的比例，即贡献权数，亦称劳动产出弹性和资本产出弹性。上式的经济含义是，一个社会的经济增长是由劳动和资本以及技术推动的。由于G、L和K的数据都可以从历史资料的分析中得到，因此，如果用适当的方法估计出α和β值，便可以把技术进步率即技术进步对经济增长的贡献作为“余值”计算出来，于是就有下列关系式：
　　上式是包括技术进步在内的全要素生产率的重要关系式，即索洛的“余值法”。
　　例如，根据美国经济学家丹尼森的计算，从年，美国年均经济增长率约为3%左右，劳动增长率和资本增长率约为2%，劳动产出弹性和资本产出弹性分别为0.75和0.25.根据索洛余值法，则有A=0.03-0.75×0.02-0.25×0.02=1%。这表明，在这一期间，技术进步对美国经济增长的贡献约为三分之一。
　　从索洛余值法可以看出，当参数α和β都小于1时，如果要提高经济增长率，就只能依靠经济进步。
　　索洛认为，一个经济社会要实现长期的并且能够充分就业的经济增长，在假定不存在固定资本折旧的情况下，必须具备下述条件：
　　新古典经济学的均衡增长公式表明，要使一个经济社会的经济能够实现长期的并且充分就业的均衡增长，人均储蓄必须被用于两个方面，一是为现在劳动力配置更多的资本，即实现资本的深化;二是为新增劳动力配置相应数量的资本，即实现的广化。只有这样，经济社会才能实现长期的经济增长，并且实现充分就业。索洛认为，在经济生活中，市场机制的作用能够使这一均衡条件自动地得以病。但是，按照这一均衡条件，实现经济增长率最终只能等于劳动力增长率或人口增长率，这是与实际情况不相符合的，因此，索洛在他的经济增长模型中，又引进了技术进步的因素，认为技术进步是推动一国经济长期增长的源泉。
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CERNET Corporation市场数据分析在统计学中对数据离散程度描述，极差和方差哪个对数据波动更敏感？_百度知道
市场数据分析在统计学中对数据离散程度描述，极差和方差哪个对数据波动更敏感？
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方差是用“先平均，然后平方，最后再平均”的方法得到的结果，是反映一组数据与其平均值离散程度的一个重要指标，是一个对整组数据波动情况更敏感的指标。 在实际使用时，往往计算一组数据的方差，来衡量一组数据的波动大小，每个数年据的变化都将影响方差的结果，主要反映整组数据的波动情况，再求差，方差对数据波动更敏感。极差是用一组数据中的最大值与最小值的差来反映数据的变化范围，主要反映一组数据中两个极端值之间的差异情况，对其他的数据的波动不敏感市场数据分析在统计学中对数据离散程度描述
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风险价值；蒙特卡罗模拟；GARCH；股票市场；
论文级别：
黄金平；陈蔚；
所在大学：
近20年来，由于受经济全球化与金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，商业企业和金融机构都面临着日趋严重的金融风险金融风险不仅严重影响了商业企业的正常运营和生存，而且对金融及经济的稳定发展构成威胁尤其进入90年代以后，世界范围内的金融危机频繁暴发因此，对于大多数具有较高管理水平的公司或机构来说，建立一个良好的风险管理系统十分重要，金融风险管理已成为金融机构乃至所有企业生存发展的核心能力之一
在金融风险管理的方法中，传统的资产负债管理过于依赖报表分析，缺乏时效性利用方差来衡量风险过于抽象、不直观，且反应的只是市场或资产的波动幅度而CAPM又无法适用于金融衍生产品. 1994年J.P.Morgan提出了风险测量的VaR方法，目前VaR方法已经被众多金融机构广泛采用，并已成为目前金融界测量市场风险的主流方法
我国目前对VaR的研究主要集中在历史模拟法和分析方法上，主要是在分析方法的基础上，运用各种分布假设和波动性的估计模型解决金融时间序列的厚尾性和波动集聚性现象蒙特卡罗模拟法是一种全值估计方法，无须假定市场因子服从正态分布，有效的解决了分析方法在处理非线性、非正态问题中遇到的困难然而，金融时间序列往往存在分布的尖峰厚尾和波动的集聚性现象，一般的蒙特卡罗模拟法在计算VaR时就存在局限性因此，将不同的分布假设以及波动性的估计方法运用到蒙特卡罗模拟法中，并用我国的金融市场数据进行实证检验，不仅可以增进蒙特卡洛模拟法估计VaR的绩效，提高估计精度，也可以对蒙特卡罗模拟法本身的模型风险有更全面的了解，从而为探索适合我国金融市场的VaR模型提供选择依据
本研究欲以t分布和各种波动性估计模型，如GARCH1，1、EGARCH1，1、GJRGARCH，加入到蒙特卡洛模拟法中，成为改进的蒙特卡洛模型来估计VaR，并与传统的蒙特卡洛模拟法进行比较，以验证比较各模型的绩效全文共分5个
部分，对各部分的内容安排如下
第一部分，绪论主要讨论研究的背景及意义，并对VaR的发展进行文献综述
第二部分，介绍了VaR的概念和基本原理，并介绍了基于蒙特卡罗模拟法的VaR计算及检验方法
第三部分，分析了金融数据的统计学特性和一般蒙特卡罗方法计算VaR时的不足，并在此基础上提出了对蒙特卡罗模拟法的改进，即将GARCH模型和t分布运用到蒙特卡罗模拟法中
第四部分，运用统计学的方法对我国金融数据的统计学特性进行了验证
第五部分，首先使用一般的蒙特卡罗模拟法计算VaR，然后将GARCH模型和t分布加入到蒙特卡罗模拟法中，分别使用GARCH、EGARCH和GJRGARCH模型估计波动性，并在GARCH模型的基础上用t分布代替正态分布计算VaR最后将检验结果进行比较，并得出结论
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基与蒙特卡罗模拟法的风险价值VaR及其在中国股票市场中的运用有没有什么技术指标或者统计学工具能够反映股票的波动性和趋势性，_百度知道
有没有什么技术指标或者统计学工具能够反映股票的波动性和趋势性，
趋势性就是比如股价对5日线、10日线的支撑阻力作用系数
说技术分析没用的说明你还不懂交易，不会用统计学，任何指标都有用，关键是对市场的理解，指标只是个工具，而且是唯一有效的工具，==、概率的思想看问题，不是指标没用
我有更好的答案
。。。。指标是什么意思？
采纳率：18%
最好的指标就是图形，统计的方法是做量化交易用的，你是小散户，指标对你不适合！
没有百分百的技术工具。所有的指标和数据都是以发生了，才显视出来的。
现在的指标都起不了多大的作用了样 ————————————————————————————————————————————优优数学学校提示：孩子不听话的很大原因是缺乏家长的关系，你统计一下，你花在，股票、工作以及孩子上面的精力各占多少，如果关心孩子孩子的比例占不到20%，那么请不要责怪孩子学习不用心，不听话，应该好好反思一下了。lichao
只看k线和量能的飘过。。
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