第二章(已整理)
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第二章
、选择题
1、VAR是表示一定时期(A)的损失。
A、最大
B、最小
C、预期
D、实际
2、设资产的初始价值为100美元,持有期末最低收益率为-20%,期望收益的数学期望为5%,则此资产的相对VAR R和绝对VAR A分别为(D)?
A、20,25
B、20,20
C、25,25
D、25,20
3、VAR和DVAR的关系为:(A)
A、VAR VN DVAR
B、VAR N DVAR
C、VAR DVAR M/N
D、VAR DVAR / N
4、下列资产间收益的相关性与资产组合的总风险间的关系正确的是(A)
A、资产间收益若为完全正相关则资产组合的总风险越大
B、资产间收益若为完全负相关则资产组合的总风险越大
C、资产间收益若不相关则资产组合的总风险越大
D、资产间收益若一些为负相关,而另一些为正相关则资产组合的总风险越大
5、假设一个投资的平均日收益率0.03%,标准差为1%,目前的价值为100万元,置信度水平为99%,则VAR 为(B)
A、16200元
B、23000元
C、162000元
D、230000元
6、两个变量间的相关系数的取值区间为(A )。
A、[-1,1]
B、[0,1]
C、[-1,0]
D、任意数
7、较低的投资组合风险可以通过(B )来实现。
A、提高相关系数或增加资产数量
B、降低相关系数或增加资产数量
C、降低相关系数或减少资产数量
D、提高相关系数或减少资产数量
8投资组合的风险(D )各个单个VAR值的总和。
A、大于
B、等于
C、小于
D、不确定
9、下列哪个是对99%的置信水平下的$300万的隔夜VAR值得正确解释?该金融机构(C)
A、可以被预期在未来的100天中有1天至多损失$300万
B、可以被预期在未来的100天中有95天至多损失$300万
C、可以被预期在未来的100天中有1天至少损失$300万
D、可以被预期在未来的100天中有2天至少损失$300万
10、将1天的VAR值转换为10天的VAR值,应当将VAR值乘以(B)
A、2.33
B、3.16
C、7.25
D、10.00
11、将下列投资组合按照风险从低到高的顺序排列,假设一年有252个交易日,一周有5个交易日。(A)
A、5,3,6,1,4,2
B、341,2,5,6
C、5,6,123,4
D、2,1,5,6,4,3
12、V AR方法应当得到投资组合压力测试的补充,因为(A)
A、VAR方法标明VAR值是最小的损失,但是没有说明损失会有多大
B、压力测试提供了精确的最大损失水平
C、VAR方法只在95%的时间有效
D、压力测试的情景使用合理的、可能的事件
13、使用情景分析允许(A)
A、评估投资组合在市场发生较大变化下的表现
B、研究过去已经发生的市场突变
C、分析投资组合历史的损益分布
D、进行有效的事后测试
14、与市场无关(因此可以被分散掉)的股票或债
券风险是:(D)
A、利率风险
B、外汇风险
C、模型风险
D、独特风险
15、在通常所接收的市场行为规则下,参数delta- 正态VAR和历史VAR之间的关系趋向于
A、参数VAR较高
B、参数VAR较低
C、依赖于相关系数
D、以上均不正确
16、delta-正态、历史模拟法以及蒙特卡洛方法
是计算VAR的多种可行方法。如果潜在收益率服从正态分布,那么(C)
A、delta-正态方法VAR与历史模拟VAR相同
B、delta-正态方法VAR与蒙特卡洛方法VAR相
同
C、随着重复次数的增大,蒙特卡洛方法VAR 会逼近delta-正态方法VAR的结果
D、蒙特卡洛方法VAR与历史模拟VAR相同
17、那种VAR方法对度量期权风险效果较差?
(B)
A、方差/协方差方法
B、delta/gamma
C、历史模拟法
D、蒙特卡洛方法
18、一项资产的VAR为300,另一项资产的VAR 为500。如果资产价格变化之间的相关系数为
1/15,那么合并的VAR为多少?(C)
A、525
B、775
C、600
D、700
19、考察一个为期一天的$1百万VAR的资产组合。假定市场以0.1的自相关系数趋势移动。在这一假定下,你预期两天的VAR是多少?( B)
A、$2百万
B、$1.414 百万
C、$1.483 百万
D、$1.449 百万
20、由于在收益率的分布中厚尾的存在,基于delta正态方法得到的VAR (对线性资产组合)(A)
A、低估真实VAR
B、与真实VAR相同
C、夸大真实VAR
D、根据给出的信息无法确定
21、假设收益是连续不相关的,标准VAR计算拓展到多周期时,如果价格表现出趋势,那么
VAR真值(B)
A、等于标准VAR
B、大于VAR
C、小于VAR
D、不能确定
22、由于抽样变化引起的VAR中的计量误差会随着(B)变大
A、更多的观测和一个很高的置信水平(例如99%)
B、更少的观测和一个很高的置信水平
C、更多的观测和一个较低的置信水平(例如