2017銀行業中級考試風險管理知識彙總

以下是本站小編為大家精心整理的2016銀行業中級考試風險管理知識彙總，希望對大家學習起到幫助！

　　一、風險管理常用的概率統計知識

1.1基本概念

1.概率

概率是對不確定性事件進行描述的最有效的數學工具，是對不確定性事件發生可能性的一種度量。

不確定性事件是指，在相同的條件下重複一個行為或試驗，所出現的結果有多種，但具體是哪種結果事前不可預知。

確定性事件是指，在相同的條件下重複同一行為或試驗，出現的結果也是相同的。確定性事件的出現具有必然性，而不確定性事件的出現具有偶然性。

概率所描述的是偶然事件，是對未來發生的不確定性中的數量規律進行度量。

2.隨機事件

在每次隨機試驗中可能出現，也可能不出現的結果成為隨機事件。

隨機事件由基本事件構成。基本事件是隨機試驗中不能再分解的最簡單的隨機事件。

　　【例題】

下列關於事件的說法，錯誤的是(C)。

A.概率描述的是偶然事件，是對未來發生的不確定性中的數量規律進行度量。

B.不確定性事件是指，在相同的條件下重複一個行為或試驗，所出現的結果有多種，但具體是哪種結果事前不可預知。

C.確定性事件是指，在不同的條件下重複同一行為或試驗，出現的結果也是相同的。

D.在每次隨機試驗中可能出現，也可能不出現的結果稱為隨機事件。

3.隨機變數

隨機變數就使用數值來表示隨機事件的結果。

根據所給出的結果和對應到實數空間的函式取值範圍，可以把隨機變數分為離散型隨機變數和連續型隨機變數。

(1)離散型隨機變數的概率分佈

離散型隨機變數的一切可能值及與其取值相應的概率，稱做離散型隨機變數的概率分佈，表示法有列舉法或表格法。

①列舉法

②表格法

可以通過重複試驗發生的頻率來定義離散型隨機變數的概率。在相同條件下，重複進行n次試驗，事件A發生m(m≤n)次，則稱比值m/n為事件A發生的頻率。頻率m/n的這個穩定值p稱為事件A的概率，記作P(A)=p。

(2)連續型隨機變數的概率分佈

連續型隨機變數的概率分佈通常使用累積概率分佈或概率密度來定義。

無論是離散型隨機變數還是連續型隨機變數，都可以用一種統一的形式即分佈函式來描述其概率特徵。若X的分佈函式F(x)已知，就能知道X落在任一區間(x1，x2]上的概率。

(3)隨機變數的期望值和方差

期望值是隨機變數的概率加權和。隨機變數的方差描述了隨機變數偏離其期望值的程度。方差是隨機變數取值偏離期望值的`概率加權和。

對離散型的隨機變數，方差可以用求和式表示為：

對連續型的隨機變數，方差可以通過定積分公式表示為：

　　【例題】

隨機變數X的概率分佈表如下：

X1410

P20%40%40%

則，隨機變數X的期望是(A)。

A.5.8

B.6.0

C.4

D.4.8

標準差(或稱為波動率)是隨機變數方差的平方根，隨機變數的標準差是對隨機變數不確定性程度進行刻畫的一種常用指標。

　　二、常用統計分佈

1.均勻分佈

均勻分佈的分佈函式是一條斜線。

　　【例題】

隨機變數X服從均勻分佈U(-1，3)，則隨機變數X的均值和方差分別是(C)。

A.1和2.33

B.2和1.33

C.1和1.33

D.2和2.33

2.二項分佈

二項分佈是描述只有兩種可能結果的多次重複事件的離散型隨機變數的概率分佈。

二項分佈的數學期望和方差：E(X)=mp，Var(X)=np(1-p)。

3.正態分佈

正態隨機變數X的觀測值落在距均值的距離為2倍標準差範圍內的概率約為0.95，而在距均值的距離為3倍標準差內的概率約為0.9973。

當μ=0，σ=1時，稱正態分佈為標準正態分佈。

在風險計量的理論研究和實際應用中，正態分佈起著特別重要的作用。實際中遇到的許多隨機現象都服從或近似地服從正態分佈。

　　【例題】

正態分佈的圖形特徵是(A)。

A.中間高，兩邊低，左右對稱

B.左高右低

C.右高左低

D.中間低，兩邊高，左右對稱

　　【例題】

正態隨機變數X的觀測值落在距均值的距離為2倍標準差範圍內的概率約為(B)。

A.68%

B.95%

C.32%

D.50%