从市场的卖方角度，您对卖出价和买入价分别有何理解?问价格的价格是一个交易员愿意购买一个特定的安全而投标价格的价格是一个交易员愿意出售一个特定安全B问价格的价格一个交易员愿意出售一个特定的安全而投标价格的价格是一个交易员愿意买一个特定的安全C卖出价为市场最高价格，买入价为最低价格–所有在指定时间段内获得D问价格是一个安全的价格是市场价格的合同,到期而投标价格是市场价格的正确答案是:B问价格的价格是一个交易员愿意出售证券。买入价是指交易者愿意购买某一证券的价格。两者之间的差异通常被描述为买卖价差。*用户问题:你能根据JOHNNY YANG阐明这个问题吗?
FRM第2部分
假设均值为零，确定具有相等波动率的9笔独立交易的净风险敞口?A、B、C、D、C、D、C、D、正确的答案是:C网因素公式得到:$ $ \文本{网因素}= \压裂{\√6 {n + n (n - 1)酒吧\{\ρ}}}{n} $ $ \(ρ= 0 \ \),公式减少:$ $ \文本{网因素}= \压裂{\ sqrt {n}} {n} = \压裂{1}{\ sqrt {n}} $ $我们给出n = 9。因此:$$\text{net exposure}=\frac{1}{\sqrt{9}}=\frac{1}{3}=33.33\%$$ *用户问题:均值是零，什么?
FRM第2部分
政府债券的购买价格是750美元。到期时，它每年支付150美元的利息，为期4年。如果该债券的赎回价值为1000美元，如果今天以750美元购买，则计算其到期收益率。12.00%B 12.00%B 13.13.23%C 24.24.87%C 24.87%D 25.75%25.73%正确答案是：D$$$$750{{150{150{{150{{{150{{{{150{{{{150{{{{{1.5 5 5.00 00.00元元元元元元元元元元元元元音13.12.12.12.12.00.10 10 10 10 10 10 10 10.00.10.00.10.00.10 10.12.12.10.10.10.12.12.10.10.10.10.13.13.13.13.13.13.13.13.13.13.13.13.13.13.23%13.23.23.23.23%C 13.23%C 12.24.23%C 12.24.24.24.24.24.24.24.23%C}^{4}+\cfrac{$1000}{{\left（1+\text{YTM}\right）}^{4}$$年初至今26%的债券价格为744.78美元，而25%的债券价格为763.84美元。因此，实际YTM介于25%和26%之间。通过线性插值，我们计算YTM如下：$$$\text{YTM}=0.25+\cfrac{763.84-750}{763.84-744.78}\times 0.01=0.2573\约25.73\%%$*用户问题：有人能建议如何使用计算器进行计算吗？
FRM第2部分
下列哪个陈述是准确的?风险管理单元(RMU)的目标包括识别和讨论风险主题，但不包括整个组织的传播风险和客户以上的角色所设想的高层管理人员将帮助促进增强风险意识以及常见的风险文化存在银行里只有我B I和II C 2 D以上正确答案是:RMU必须作为一个单元来开发，在这个单元中，风险主题被识别、讨论，并在整个组织和客户中传播。这样做，它有助于促进共同的风险文化和词汇，这是RMU的目标之一。*用户问题:声明I中缺少“主题”一词的地方应该更新:它应该是:不包括跨……的风险主题传播。
FRM第2部分
vilitra 40 mg有几种品牌或药片，用于治疗您的勃起投诉，其中包括vilitra 40 mg中公认的产品。这种普通的含伐地那非的口服药丸会使你的阴茎变硬，并使你在服用伐地那非之前暂时无法使阴茎变硬 ；https://www.publicpills.com/vilitra-40-mg.html ；https://www.publicpills.com/
FRM第1部分
一项资产的期货价格为40美元，期货价格的年波动率为20%。如果无风险利率是5%，以45美元卖出6个月期货的看跌期权的价值是多少?正确的答案是:D在这种情况下，\({\text{F}}_{0}\)=40, K=45, r=0.05, s=0.20, T=0.5以下公式给出了看跌期权的价值:$ ${文本\ P {}} _ {0} = {K}{\ \文本文本{e } }^{ -{ \ 文本{r}} {T}} \ \文本* {N} \ \文本左(-{{文本\ d{}}} _{2} \右)——{\文本{年代}}_{0}{\文本{e } }^{ -{ \ 文本{r}} {T}} \ \文本* {N} \ \文本左(-{{文本\ d{}}} _{1} \右)$ $地点:文本\ ({\ P{}} _{0} \) =看跌期权的价值\({\文本{F}} _{0} \) =当前期货价格执行价格K = s =期货价格的波动性r =无风险利率时间T = $ ${文本\ d {}} _ {1} = \ cfrac {{ln} \ \文本左(\ cfrac{{\文本{F}} _{0}}{\文本{K}} \右)+ \ cfrac{{\σ}^{2}\文本{T}}{2}}{\σ\ sqrt{\文本{T}}} = \ cfrac{{ln} \ \文本cfrac {40} {45} + \ cfrac {{0.20} ^ {2}} {2} \ * 0.5} {0.20 \ sqrt{0.5}} = -0.76214 \ \{文本\ d{}} _{2} ={文本\ d{}} _{1},{\σ\ sqrt{\文本{T}}} = -0.9036 \ \ \文字{N} \离开(-{文本\ d{}} _{1} \右)= {N} \ \文本左(0.762 \右)= 0.7764 \ \ \文字{N} \离开(-{文本\ d{}} _{2} \右)= {N} \ \文本(0.9036 \右)= 0.8159看跌期权的价值是:$ ${文本\ P {}} _ {0} = {K}{\ \文本文本{e } }^{ -{ \ 文本{r}} {T}} \ \文本* {N} \ \文本左(-{{文本\ d{}}} _{2} \右)——{\文本{年代}}_{0}{\文本{e } }^{ -{ \ 文本{r}} {T}} \ \文本* {N} \ \文本左(-{{文本\ d {}}} _ {1} \) \ \ P{} _{0} = 45{\文本{e}} ^{-0.05 \乘以0.5}\乘以0.8159 -40{\文本{e}} ^{-0.05 \乘以0.5}\ *用户问题:我不明白为什么d1的计算没有考虑到无风险率。有什么想法吗? My d1 = -0.5856 .
一个自回归过程被认为是固定的:特征方程的根躺在单位圆B特征方程的根躺在单位圆外C特征方程的根躺在单位圆D订单1的特征方程是正确的答案是:B在任何自回归过程中，特征方程的根必须在单位圆外，这意味着根的绝对值必须大于1。*用户问题:这些根和单位圆是什么?它们意味着什么?？
裴勇俊商业银行拥有美元；1亿美元的零售风险敞口。1年违约概率平均为2%，回收率平均为60%。如果相关参数估计为0.1，那么99.9%置信度下的1年意外损失是多少？美元；768万美元；801万加元；432万美元；1280万正确答案是：cv（0.999，1）=N&lbrack&lbrace；N-1（0.02）+半径；0.1 N-1（0.999）&rbrace；/&放射状；1-0.1&rbrack；=0.128这表明99.9%的最坏情况违约率为12.8%。99.9%置信度下的1年意外损失由以下公式得出：（WCDR-PD）X LGD X EAD=（0.128&负；0.02）&ast；（1&减；0.6）和ast；100=432万*用户问题：您能否澄清这个基本公式的性质V（0.999，1）=N[{N-1（0.02）+√0.1 N-1（0.999）}/√1-0.1]=0.128那么WCDR在后期UL方程中代表什么
一个随机抽样的50名FRM考试考生的平均智商为125。候选人之间的标准偏差已知（约20）。假设IQ服从正态分布，进行统计测试（5%显著性水平），以确定FRM候选人的平均IQ是否大于120。计算检验统计量并给出结论。A检验统计：1.768；H0B试验统计不合格率：2.828；不合格H0 C试验统计：1.768；H0D试验统计不合格：1.0606；未能拒绝H0正确答案是：A第一步：制定H0和H1H0:&mu；=120H1:&亩&燃气轮机；120请注意，这是一个单边测试，因为H1仅在H0，（x̄；-120）/（σ；/（半径n）下探索一个方向的变化∿N（0,1）接下来，计算检验统计量：=（125&ndash；120）/（20/&radic；50）=1.768接下来，我们可以确认P（Z>1.6449）=0.05，这意味着我们的临界值是正态分布的上5%点，即1.6449。由于1.768大于1.6449，因此它位于拒收区域。因此，我们有足够的证据拒绝H0，并得出结论，FRM候选人的平均智商确实大于120。或者，我们可以采用“p值法”p（Z>1.768）=1–p（Z<；1.768）=1–0.96147=0.03853或3.853%。该概率小于5%，意味着我们有足够的证据证明H0。这种方法得出了类似的结论*用户问题：你能解释一下我们是如何得到P（Z>1.6449）=0.05的吗？
组合日值变化的标准差为0.0231，均值为0.0012。假设一年有250个交易日，那么根据delta-normal模型，该投资组合每年99%的VaR是多少?0.63 0.58 0.83 0.78 B C D正确答案是:B根据delta-normal模式,给出了VaR: $ $ \文本{VaR} ={\μ}_{文本\ P{}} +{\σ}_{文本\ P{}}{\文本{你}}$ $ VaR由于我们处理99%,这意味着$ ${你}= -2.326 $ $ \文本以便日常VaR是由:$ ${对齐*}\ \开始文本{VaR} = & 0.0012 + 0.0231 \ * - 2.326 = -0.05253 \ \ \文字{年度VaR} = & \ sqrt{250} \ * - 0.05253 = -0.8306结束\{对齐*}$ $ *用户问题:虽然扩大和找到一个年度VaR,返回不应该乘以250和标准差乘以250的平方根。因为我们将使用属性的总和“n”IID意味着R和性病Dev D n * R (n的平方根)* (Std Dev D)。这将给我们一个正态分布均值n * R和性病的Dev(√n *性病Dev D),这将是250 * 0.0012 = 0.3(均值)和标准差(√250)* 0.0231 = 0.3652。现在应用U = -2.33，我们得到VAR = 0.5509。我们如何将正态分布在特定百分比处的值直接乘以时间的平方根就像在解中那样?