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正態(tài)分布[了解]:

正態(tài)分布是最重要的一類連續(xù)型隨機變量分布，當一個隨機變量的取值受到大量不同因素作用的共同影響.并且單個因素的影響都微不足道的時候，這個隨機變量就服從或近似服從正態(tài)分布。在金融市場上，以股票為例，當沒有任何決定性的消息發(fā)布的時候，股價走勢很多時候呈現出“隨機游走”的特點，這里的“隨機游走”就是指股價的波動值服從正態(tài)分布。接下來將介紹正態(tài)分布的性質以及應用。

正態(tài)分布密度函數的顯著特點是中間高兩邊低，由中間(X=μ)向兩邊遞減，并且分布左右對稱，是一條光滑的“鐘形曲線”。

正態(tài)分布距離均值越近的地方數值越集中，而在離均值較遠的地方數值則很稀疏;這意味著正態(tài)分布出現極端值的概率很低，而出現均值附近的數值的概率非常大。同時圖像越“瘦”，正態(tài)分布集中在均值附近的程度也越大。

檢驗一個隨機變量是否服從正態(tài)分布，可以繪制它的樣本頻率直方圖，如果頻率直方圖呈現出鐘形特征，可認為該變量大致服從正態(tài)分布。例如，我們抽取滬深300指數在2013年連續(xù)240個交易日的日漲跌幅數據作為樣本，繪制出其分布的頻率直方圖如圖6-9所示。

直觀上來看，該頻率直方圖的形狀基本具有中問最高，自最高點處向兩邊遞減的鐘彤特征，所以判斷滬深300指數的日漲跌幅近似服從正態(tài)分布。

假設某私募基金經理人估計今年的年收益率豫服從均值為16%，標準差為4%的正態(tài)分布，即YR~N(0.16，,0.42)，那么YR的上95%分位數為：

這意味著該經理會以95%的概率至少取得9.4%的年收益率。

表6-8是常用標準正態(tài)分布上分位數表。

以u5%=1.65為例，圖6-10中的陰影部分面積正好等于標準正態(tài)分布變量X取值大于1.65的概率5%。

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（責任編輯：中大編輯）

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