model uncertainty

嗨，努力学习的PZer你好：

model uncertainty

parameter uncertainty和input uncertainty有什么区别？感觉说来说去都是变量输入有问题

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同学你好

Parameter uncertainty是建模用到的样本不准确，所谓的不准确，就是样本对总体的代表性差，这样样本估计出的统计量作为总体参数的估计是有问题的。比如何老师常举的例子，以一个班学生的平均身高（样本统计量）作为中国人的平均身高（总体参数）的估计，这就是典型的parameter uncertainty。所以，parameter uncertainty是模型选用的样本不准确导致估计的参数不准确。

Input uncertainty是建模时选择的变量不准确，有些变量是un-observable的，所谓un-observable就是我们找不到公开的这类变量的统计值，比如，CAPM模型计算ERP用到的是R_m-R_f，R_m的正统定义是global market return，但我们找不到global market return数据，就用熟悉的大盘指数收益率，比如标普500之类的做代替，那么产生的估计误差就是input uncertainty导致的。

总的来说，二者一个是用的样本不准确，一个是模型变量不准确。

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虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！