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2013-05-23 12:21
求翻译：If R is normally distributed, R(h) is still normally distributed due to the additivity of the normal distribution. To obtain the 1%-quantile of the normal distribution for the VaR calculation is not hard. We can then calculate VaR(1) or VaR(h) using (14). Under the Normal case, it is easy to find that the bias function是什么意思？ 待解决
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If R is normally distributed, R(h) is still normally distributed due to the additivity of the normal distribution. To obtain the 1%-quantile of the normal distribution for the VaR calculation is not hard. We can then calculate VaR(1) or VaR(h) using (14). Under the Normal case, it is easy to find that the bias function
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
如果r是正态分布，R（H）仍正常，由于正态分布的可加性分配。获得1％分位数正态分布的VAR计算并不难。那么我们就可以用（14）计算VAR（1）或VAR（小时）。在正常情况下，很容易地发现，偏压功能只与方差，即：
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2013-05-23 12:23:18
如果通常分布R， R (h)仍然通常分布的归结于叠加性正态分布。要获得1%分位点正态分布VaR演算的不是坚硬的。我们可以然后计算VaR (1)或VaR使用(14)， (h)。在正常案件下，发现偏压作用只与变化有关是容易的，即：
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2013-05-23 12:24:58
如果通常分布R， R( h) 仍然通常分布的归结于正常分配的叠加性。 要获得正常分配的1%分位点为VaR演算不是坚硬的。 我们可以使用14然后(计算) VaR 1(或) VaR (h)。 在正常案件之下，发现偏压作用只与变化有关是容易的，即：
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2013-05-23 12:26:38
如果 R 通常分布式的 R(h) 仍然通常是由于正常分配的可加分发的。获得 1%-四分位数的正态分布的 VaR 计算并不难。然后，我们可以计算 VaR(1) 或 VaR(h) 使用 (14)。正常情况下很容易找到偏置功能只有关方差，即：
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2013-05-23 12:28:18
如果R通常是分布式,r[h]仍是一般情况下,由于分布式的相加的正常分布。 获得1%-分位数正态分布的VAR的计算不难。 然后,我们可以计算var[1]或VAR[h]使用[14]。 在正常情况下,就能很容易地找到,偏置功能仅存在差异有关,即:
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