为什么股票价格服从对数正态分布

1. 为什么股票价格服从对数正态分布

我们可以假设连续复利,用lnS1-lnS0来近似股票的收益(S1-S0)/S0,而且根据集合布朗运动可知,此收益是服从正态分布的。

2. 股票收益率服从正态分布，这种假设合理吗？

其实也有点道理，里大盘越近，追踪大盘越紧的收益率越高！希望能够认可。

3. 为什么总是假设服从正态分布

知道不知道有个大数定律和中心极限定理？任何随机事件，只要其样本数大于一定的数量后，就近似于正态分布了。大于一定的数量，1000就可以了。

4. 为什么总是假设服从正态分布 一遇到随机事件,我们总是假设服从正态分布? 为什么呢?

知道不知道有个大数定律和中心极限定理?任何随机事件,只要其样本数大于一定的数量后,就近似于正态分布了.大于一定的数量,1000就可以了.

5. 统计学中的假设检验为什么都是基于正态分布的，如果不是正态分布的又该如何检验呢

基于正太分布的原因是 大自然界中的多数自然现象或者日常的多数数据都是符合正态分布的，也就是类似一个倒U曲线。
      当然也有不是正态分布的现象，比如投硬币的数据，就是一个二元分布，比如化学中一些元素的放射性 这些都是非正态分布，自然有对应的不同的统计方法

6. 为什么股票价格服从对数正态分布

我们可以假设连续复利，用lnS1-lnS0来近似股票的收益（S1-S0）/S0，而且根据集合布朗运动可知，此收益是服从正态分布的。

7. 线性回归的基本假设

1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、随机误差项服从正态分布。

扩展资料：
线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1 如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
2 给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
参考资料：百度百科——线性回归方程

8. 计算var时假设股票价格符合什么运动

定义是不是(s(t+dt)-s(t))/(s(t)*dt)
的standard
deviation?
如果是这个,它的量纲就应该是t^-1,
不过从几何布朗运动的模型中看的话又应该是t^-0.5,
因为dw是t^0.5的量纲才对.谢谢了!