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沪上小王子 · 2024年02月07日

这道题与另外一道类似题目,我感觉对于correlation的观点存在不一致性,请老师帮看下

* 问题详情,请 查看题干

NO.PZ202206070100000102

问题如下:

With respect to his answer to Brown’s question, O’Reilly is most likely:

选项:

A.correct. B.incorrect with respect to asynchronism. C.incorrect with respect to variances and correlations.

解释:

Solution

A is correct. O’Reilly’s answer is entirely correct as stated.

B is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correct as stated. High-frequency data are more sensitive to asynchronism.

C is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correct as stated. High-frequency data produce more precise variances and co-variances (and less precise means).

A是正确的。O’Reilly的回答完全正确。

B是错误的。高频数据对异步更加敏感,即高频数据更容易产生异步性的问题。比如用每天的数据观测美国和欧洲股票市场,因为两地存有时差,所以就会出现异步性。但如果是用月度数据观测,这种时差就可以忽略不计。

C是错误的。高频数据产生了更大容量的样本数据,所以能估计出更精确的方差和协方差。但是对于均值而言,只要用的历史数据,估计的数值就不太精确。这也是根据实务观测到的结果。

另一道题目链接:https://class.pzacademy.com/qa/150728

这类似题目中,答案指向是high-frequency data tend to produce lower correlation estimates


但是这道题中,题目指向是high-frequency data improves the precision of sample variances, covariances, and correlations but not the precision of the sample mean.


所以我想请教的是,是我的理解有问题,还是这两个结论是矛盾的?

1 个答案
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笛子_品职助教 · 2024年02月07日

嗨,努力学习的PZer你好:


所以我想请教的是,是我的理解有问题,还是这两个结论是矛盾的?

Hello,亲爱的同学~

只有异步性的高频数据,才有低相关。

如果同步性的高频数据,不会存在低相关的问题。


high-frequency data improves the precision of sample variances, covariances, and correlations but not the precision of the sample mean.

这句话是原版书上的一句原话。它没有说高频数据存在异步性,因此这个结论合理。

例如,对比国内A股市场里,工商银行与建设银行的1秒钟价格数据,这两组数据之间,就没有异步性。相关性数据是准确的。


如果题目明确指明有异步性,或者明确了,是观察交易时间不同的市场里的高频数据,就会存在异步性问题。

在此时,高频数据是produce lower correlation estimates



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NO.PZ202206070100000102 问题如下 With respeto his answer to Brown’s question, O’Reilly is most likely: A.correct. B.incorrewith respeto asynchronism. C.incorrewith respeto variances ancorrelations. SolutionA is correct. O’Reilly’s answer is entirely correstate B is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correstate High-frequenta are more sensitive to asynchronism.C is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correstate High-frequenta promore precise variances anco-variances (anless precise means).A是正确的。O’Reilly的回答完全正确。B是错误的。高频数据对异步更加敏感,即高频数据更容易产生异步性的问题。比如用每天的数据观测美国和欧洲股票市场,因为两地存有时差,所以就会出现异步性。但如果是用月度数据观测,这种时差就可以忽略不计。C是错误的。高频数据产生了更大容量的样本数据,所以能估计出更精确的方差和协方差。但是对于均值而言,只要用的历史数据,估计的数值就不太精确。这也是根据实务观测到的结果。 为什么不选C

2024-07-07 09:34 1 · 回答

NO.PZ202206070100000102 问题如下 With respeto his answer to Brown’s question, O’Reilly is most likely: A.correct. B.incorrewith respeto asynchronism. C.incorrewith respeto variances ancorrelations. SolutionA is correct. O’Reilly’s answer is entirely correstate B is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correstate High-frequenta are more sensitive to asynchronism.C is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correstate High-frequenta promore precise variances anco-variances (anless precise means).A是正确的。O’Reilly的回答完全正确。B是错误的。高频数据对异步更加敏感,即高频数据更容易产生异步性的问题。比如用每天的数据观测美国和欧洲股票市场,因为两地存有时差,所以就会出现异步性。但如果是用月度数据观测,这种时差就可以忽略不计。C是错误的。高频数据产生了更大容量的样本数据,所以能估计出更精确的方差和协方差。但是对于均值而言,只要用的历史数据,估计的数值就太精确。这也是根据实务观测到的结果。 答案讲解是不是少一个字? 不太精确吧

2023-05-11 18:54 1 · 回答

NO.PZ202206070100000102问题如下With respeto his answer to Brown’s question, O’Reilly is most likely:A.correct.B.incorrewith respeto asynchronism.C.incorrewith respeto variances ancorrelations. SolutionA is correct. O’Reilly’s answer is entirely correstate B is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correstate High-frequenta are more sensitive to asynchronism.C is incorrect. O’Reilly’s answer is entirely correstate High-frequenta promore precise variances anco-variances (anless precise means).A是正确的。O’Reilly的回答完全正确。B是错误的。高频数据对异步更加敏感,即高频数据更容易产生异步性的问题。比如用每天的数据观测美国和欧洲股票市场,因为两地存有时差,所以就会出现异步性。但如果是用月度数据观测,这种时差就可以忽略不计。C是错误的。高频数据产生了更大容量的样本数据,所以能估计出更精确的方差和协方差。但是对于均值而言,只要用的历史数据,估计的数值就太精确。这也是根据实务观测到的结果。 1是,原版书哪里提到这个2是,方差和协方差的计算都要用到均值,方差和协方差会更精确,均值却less 精确了,不太能理解。有没有理论逻辑上的,为什么高频反而会得出不精确的均值

2022-12-11 12:49 1 · 回答