估计Volatility和前面各项return收益之间的综合关系

嗨，从没放弃的小努力你好：

前面章节估计了各项资产大类的收益，之后是要为做asset allocation做准备的。可否解释下这里估计Volatility起到什么作用

Hello，亲爱的同学~

volatility在CFA里就表示风险。

配置大类资产除了考虑风险，也需要考虑风险。

因此这里需要估计volatility。

我不太明白这里老师说volatility的估计不用区分资产，算return这组数据的标准差就是风险，那这样算出来的volatility就是资产组合的风险吗？

return的标准差就是风险。

portfolio里某个资产的return的标准差，是这一个资产的风险。

portfolio return的标准差，是portfolio的风险。因此“这样算出来的volatility就是资产组合的风险”，同学理解正确。

number of assets具体指什么，我理解的number of assets就是比如股票，债权这样的大类，这里指的是有细分的类型吗？

这里的number of aseets是指portfolio持有资产的数量。

这里指的是更细的类型。同学这里理解正确。

例如，某个portfolio持有300只股票，numbers of assets就是300。

the number of historical observations又指什么，比如投沪深300，有多个历年数据？

同学理解正确。

the number of historical observations就是历史行情数据的意思。

例如我们的目标是估计沪深300指数的年标准差，用了10年的数据。

则the number of historical observations就等于10。

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嗨，努力学习的PZer你好：

你好，例子中300个股票组成的portfolio，要估计volitility，不是应该要算各个资产（300个股票的方差）和他们两两之间的协方差吗？

Hello，亲爱的同学~

是的，同学理解正确。

难道不是要用到每个股票的10年数据，不明白为什么观察值只是10？

对于计算年度波动率来说，10年的观察值，是10。

每个股票的观察值是10。

对于300个股票组成的数学矩阵来说，该矩阵在时间维度上的数据就是10。

如果同学要把观察值理解成300*10=3000个的话，原版书上的这句话就无法成立。

同学注意在这个例子里，观察值是10，不是3000。

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嗨，从没放弃的小努力你好：

老师，那为什么会出现资产数量超过观察值数量的情况？我的理解是至少一个资产有一个观察值，起码是相等的情况，为什么会有的资产没有观察值？

Hello，亲爱的同学~

例如300个股票，资产数量就是300。

我们要估计年度波动率，使用10年的历史数据，观察值以年为单位，就是10。

300超过10，这就是资产数量超过观察值。

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