我想問題應該不只是在Normal分配與否而已
用過去每日的股價報酬率的平均值來估計期望值
說穿了 就是用sample mean來估計mean
但是 要讓sample mean是個有效的估計量的條件應該是
sample是i.i.d
每日的股票報酬率是互相獨立嗎? 似乎沒有理由相信是啊
即使是互相獨立好了 每日的股票報酬率都有相同的機率分配嗎?
如果沒有 不管用再多的歷史資料來當樣本
純粹的sample mean都沒辦法作為明日股票期望報酬率的估計量
要是有這麼簡單就能估計 那我們就不用學計量經濟了...
這讓我想到我的計量經濟教授在課堂時說過的話
回歸的判定係數要多高才代表解釋力夠好
並沒有標準答案 要看你處理的問題是什麼
如果是做finance的 得到5%的判定係數 也許就可以publish到JF了
因為股價實在是太難預測了.....
※ 引述《sumif (它它)》之銘言：
: 問題在於假設
: 你若假設股票報酬率是Normal分配
: 當然可以用抽樣的平均值估計期望值
: 但問題是此假設是否成立？
: 衍生問題，若你從統計資料發現該股票明天漲停的機率高達99%
: 且你對你的估計非常有信心，那你應該是今天就先買入吧
: 若市場預期都和你一樣 => 期望值會先將今天股票推至漲停
: 若市場上有各種不同的預期 => 那股價是否有期望值，是否可預測？
: ※ 引述《zxcmnb (我的證照來自ㄊ大電腦)》之銘言：
: : 期望值(expected value) 是一個數學定義名詞
: : 你可以把股價看成是一個隨機變數(random variable)
: : 但是請注意
: : 並不是所有的隨機變數都有期望值...