Sig. Ernesto
Vivace Impertinenza
Lei è il fidanzato della domestica?
Le pensate insieme queste domande?
Le pensate insieme queste domande?
Sì, a parte che alcuni zeri dei tempi antichi potrebbero essere errori, come venivano espressi i prezzi dei sottostanti l'indice all'epoca? Non ci potrebbe essere un effetto distorsivo?
Scusi...m sa indicare un sottostante che, senza fallire, possa chiudere a prezzo=zero?
r
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Percentiles Smallest
1% -2.326779 -5.250443
5% -1.645073 -5.200664
10% -1.282246 -5.171692 Obs 16700000
25% -.6749783 -5.139966 Sum of Wgt. 16700000
50% .0001457 Mean -.0000905
Largest Std. Dev. 1.000227
75% .6748483 4.953959
90% 1.281772 4.958336 Variance 1.000454
95% 1.645343 5.137116 Skewness .0000417
99% 2.325284 5.212116 Kurtosis 2.998362
Cavolo, vero
E la "probabilita'"?
numero eventi /numero osservazioni*100
Seconda cosa:
se l'indice è un numero ~ 20,xx non puoi esprimere variazioni < 0,05%.
se esprimi i prezzi come xx,n/4 è più facile che trovi zero come variazione media
se consideri zero le variazioni <0,1% (in val. ass.) trovi che quella probabilità si stabilizza quasi subito.
(..........)
moto browniano geometrico:
il logaritmo della variabile che segue tale moto presenta una distribuzione normale.
Vediamola con 16,700,000 osservazioni..mia miglior apprssimazione dell'infinito
La distrbuzione normale è una distribuzione simmetrica a curtosi =3
con una quantità di osservazioni così imponente la fitto benino come potete osservare dalla figura e dalle statistiche descrittive ma....
sezioniamola....
che è un errore bello grosso rispetto quello che dovrei trovare (che ho già trovato in effetti)pr
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Percentiles Smallest
1% 0 0
5% 0 0
10% 0 0 Obs 16700000
25% 0 0 Sum of Wgt. 16700000
50% .0001457 Mean .3990219
Largest Std. Dev. .5838873
75% .6748483 4.953959
90% 1.281772 4.958336 Variance .3409244
95% 1.645343 5.137116 Skewness 1.640137
99% 2.325284 5.212116 Kurtosis 5.405393
nr
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Percentiles Smallest
1% -2.326779 -5.250443
5% -1.645073 -5.200664
10% -1.282246 -5.171692 Obs 16700000
25% -.6749783 -5.139966 Sum of Wgt. 16700000
50% 0 Mean -.3991124
Largest Std. Dev. .5839694
75% 0 0
90% 0 0 Variance .3410202
95% 0 0 Skewness -1.639342
99% 0 0 Kurtosis 5.401663
Stiamo considerando ritorni di esattamente zero, il tuo discorso non c'entra.