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问两道关于cholesky分解的题
jeffjzx
4460 6
2010-06-23
handbook上P104的EXAMPLE4.10那道题看不懂，谁能够解释一下？还有，里面的eigenvalue和eigenvector是什么？另一道是EXAMPLE4.11，请问什么情况下面才能用cholesky分解？stock pays no dividends为什么就意味着资产的变动没有相关性？还望高人解答！
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cccow
2010-6-23 15:26:53
我没看题目，eigenvalue和eigenvector分别是特征值和特征向量
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G_will
2010-6-23 15:40:47
我说一下4.11。

题目是考虑一只股票故不用考虑相关性。桥列斯基分解是用来处理相关性的。

无红利和相关性无关，这里是一个理想假设。

所以有桥列斯基分解的答案都错。

一般情况计算机编程语言都有生成0到1随机数的函数，故这里用一个正态函数的逆函数来得到一个正态分布的随机数。

其实现在很多统计软件都可以直接生成正态分布随机数了。

我觉得这题老了。
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jeffjzx
2010-6-23 17:13:47
恩，谢谢楼上。不过我的意思是单只股票变化的前后关系是否具有相关性？
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jeffjzx
2010-6-23 17:14:25
2楼：特征值和特征向量指的是？
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G_will
2010-6-23 18:58:14
“不过我的意思是单只股票变化的前后关系是否具有相关性？”

从这道题来看，当然有啊，这个模型不就在表达这个吗？

这是一个时间序列模型，研究的就是自相关问题。

但是书中的意思是自相关不用桥列斯基分解方法。

自相关用的是ARMA，GARCH这些时间序列模型。


特征向量和特征值是线性代数里的东西，可以找本线性代数的课本来看看。
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