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2018年CFA^®一级考试Quantitative Methods【通关秘籍二】

文章来源：中博教育

发布时间：2017-11-30 14:31

阅读：2990次

课程2-3（Quantitative Methods）

◆General Comment：

量化方法可能看起来很吓人，但还是可以熟能生巧哒。考生不应该太执着于计算，因为CFA协会^®更注重概念的理解。所以题目中的计算量并不大，*重要的是要理解计算什么，以及各个概念之间的关系。

◆Hypothesis Testing：

一个经常出现的出题点就是用一个样本来做假设检验。因为我们不能证明一件事是正确的，那么我们的次优选择就是去证明它的对立面是错的，如果已经给出了一定的置信水平，我们通过排除就可以找到正确答案。对于假设检验的问题，一定要练习一下答题步骤：

1、阐述假设

2、确定假设检验要用的数据

3、确定假设检验的显著性水平

4、说明判定的条件

5、收集数据进行必要的计算

6、做出统计学上的决定

通过练习，考生就可以轻松解决假设检验问题。在这个过程中，需要注意的方面有：

1、单尾检验或双尾检验：假设显著性水平是5%，那么单位检验的P=0.05，双尾检验的P=0.025

2、对于以下情况，我们使用t检验，而不用z检验：

✔样本量较小（<30）

✔总体标准差未知

3、练习这种问题是，要确保理解了对结果的解释。这些问题要的是解读，而并非是零假设是否被拒绝的结果。

对于假设检验的一类和二类错误，注意以下几点：

1、因为假设的接受取决于概率，所以一类和二类错误是很可能出现的

2、一类错误的概率等于显著性水平。但是，二类错误的概率不是1-一类错误的概率

3、做假设检验时，会有以下四个可能的结果：

没有拒绝真实的零假设没错

决绝真实的零假设一类错误

拒绝了错误的零假设没错

没有拒绝错误的零假设二类错误

4、要想同时降低一类和二类错误，只能增加样本量

5、假设检验的效能是正确决绝错误零假设的可能性

6、考试中必有至少一道问题直接或者不直接考察一类和二类错误，一定要确保你对这个概念理解得十分深刻。

画出图表通常可以帮助回答假设问题。概念问题或者涉及到计算接受区间的问题都可以通过画图来解决。通过画出草图并标注出显著性水平的变动，考生就可以轻松看到变动的效果。比如，通过将显著性水平从5%提高到10%，纳伪的区域变小了，拒绝的区域变大了。更大的拒绝域将会增大拒真的可能性。但是二类错误的概率将会降低。

要知道在统计学中，我们永远都不可能真的“证明”一个零假设是为真；我们只能够从证明零假设为假来推断备择假设为真。因此，我们只能通过建立零假设来检验我们真正想证明的备择假设。如果我们的计算可以让我们拒绝零假设，那么我们就可以说在一定的置信水平下认为备择假设是真的。

◆Confidence Intervals：

典型的置信区间为95%。而遇到不常用的置信区间（比如80%）就会让考生手足无措。80%的置信区间在正态曲线上两边都会有10%的非置信区间，所以Z分数的80%的置信区间其实是可以在90%的累计概率中找到的。另外，准确对应0.9的z分数并不在表格中。这种不寻常的结果，再加上考试日的压力，会非常让人心烦。练习这种问题的关键就是不要被这种细节迷惑。

如果题目问到样本的置信区间，首先就是要确定问题要问的究竟是什么，之后要找出需要计算的数据，忽视其他干扰项。比如，如果样本量是16的话（<30），我们就知道必须要用t分数，就可以忽略所有与z分数相关的信息。从这点出发，将相关的输入带入公式中并计算置信区间。考生也要注意给出的是单尾还是双尾的概率表，然后注意使用合适的数值。

◆Time Value of Money：

遇到金钱时间价值的问题时，画出时间线将会比较有用。图示可以帮助你弄清楚问题在问什么，还可以降低错误的可能性。这些问题看起来很复杂，但是在画出图示之后就可以将问题分解成小块儿，解决的方法就会变得非常清晰了。但是，因为考试的压力，考生可能会犯不必要的错误。在做题时太过匆忙就对导致这种错误。

要解决比较（APR vs. EAR）问题是，全部转化成EAR能够使我们在同一单位下进行比较。一旦度量单位相同，正确的答案就呼之欲出了；比如，选择EAR*高的投资（其他情况相同）。要小心记复利的期数。通常，APR*高的投资并不是正确答案。

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