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tracy · 2025年06月07日

什么是bootstrap 可以解释一下吗?

NO.PZ2022062760000015

问题如下:

A modeling team at a risk management consulting firm is debating whether it is appropriate to use the bootstrap technique to analyze a particular sample of data. Which of the following represents a situation where the bootstrap technique will be ineffective?

选项:

A.

The data follow an asymmetric distribution.

B.

The data are independent and identically distributed.

C.

The data contain outliers.

D.

The data are normally distributed.

解释:

中文解析:

C 是正确的。至少有两种情况会导致 bootstrap 无法正常工作:数据中是否存在异常值,以及数据是否相互依赖。

A 不正确。 bootstrap 的一个好处是它们没有分布要求——bootstrap 不关心数据来自什么分布。

B 不正确。恰恰相反,数据必须独立才能使引导程序有效。

D 不正确。对 A 的相同解释在这里适用。

C is correct. There are at least two situations where the bootstrap will not work well: if there are outliers in the data, and if the data are dependent on one another.

A is incorrect. One benefit of the bootstrap is the fact that they do not have distributional requirements – the bootstrap does not care what distribution the data come from.

B is incorrect. The very opposite is true, data must be independent in order for the bootstrap to be effective.

D is incorrect. The same explanation for A applies here.

什么是bootstrap 可以解释一下吗?

1 个答案

李坏_品职助教 · 2025年06月07日

嗨,爱思考的PZer你好:


bootstrap就是重复抽样,核心思想是通过对原始样本进行有放回的重复抽样,生成大量模拟样本,进而推断统计量的特性。


例如,现在有一个小样本,样本量太少了,但是需要根据这个样本计算VAR。使用历史模拟法(Historical Simulation, HS)时,若直接采用原始数据计算VaR,可能因样本量太少了而导致偏差。


Bootstrap步骤​:

1.从历史收益率数据中有放回的重复抽取 n 个数据,生成Bootstrap样本;

2.计算该样本的VaR(例如取95%分位数);

3.重复上述过程 100次,得到100个VaR估计值;

4.取这些VaR的均值作为最终估计结果。



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就算太阳没有迎着我们而来,我们正在朝着它而去,加油!

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