三张主要表格中， 只有现金流量表是根据现金收付制进行编制，其他资产负债表， 利润表都是根据权责发生制进行编制—accrual basis

购买债券是CFI但是债券的收入则是CFO；

向他人借款的本金是属于CFF，但是支付的利息是属于CFO！向股东支付股利是CFF

流动负债中的应付票据属于CFF，不应该反应在CFO中！重要！

１.Call market集合交易市场---集合竞价---特定时间，非连续---根据当时的供需价格决定

２.Continuous market连续交易市场---市场价格由拍卖或者做市商做市来决定！

全国性交易市场和场外交易市场—OTC

４.Uptick rule----卖空价规则---只能在市价上升的时候卖空， 不能在价格下跌的时候卖空

价格水平高，导致AD变化---有两个效应

１.财富效应—wealth effect---当价格上升时，个人的财产购买力下降， 人们购买减少

什么因素导致AD曲线移动？---三个因素 

i.M上升，利率下降，消费和investment增加，提高了AD

b.国家的汇率升高，出口减少

１.AS和AD曲线的移动由技术的变化决定

３.税收是长期均衡的主要阻碍

１.人们预期的改变是导致AD曲线移动的主要原因

２.工资水平向下具有粘性---降低了工资下降对于短期供给曲线回升的推动

３.新凯恩斯主义又加上：其他生产要素同labor一样，也是向下具有粘性的---是经济复苏的另外一个障碍

４.凯恩斯主义主张通过货币政策和财政政策进行干预

１.认为经济没有达到full employment均衡的原因是由于货币政策

２.央行应该保持平稳而且可以预期的货币供给

３.经济衰退是由于货币供给的不适当减少造成的

４.经济衰退可能持续，因为工资水平是向下粘性的

５.最好的税收政策是低税收

M1---流通中的货币，活期存款，有利息的支票存款，旅行支票

M2—M1+定期存款+货币市场共同基金

２.乘数是法定准备金的倒数！但是实际乘数是小于该数的

美联储的资产包括三类：

１.黄金，其他银行的存款和IMF的特别提款权SDR

１.货币供给由央行决定

２.如果GDP增加，则会导致M需求曲线向上移动

３.信用卡等金融创新降低了人们对M的需求

利息由货币供给和货币需求的均衡决定。 如果利率高于均衡利率，real money 的供给过量，公司和个人会购买债券，来降低其手中的货币。反之利率低于均衡利率，real money的需求过量------对于此不要考虑存款的情况， 仅仅考虑用于投资的情况！！！

货币的短期和长期效应对Real GDP的影响

１.M增加，名义利率下降，实际利率下降，人们倾向于购买更多的durable goods

如果经济处于完全就业的情况下，增加货币供给量只能导致价格水平上升。在达到新的均衡之后，名义上的money supply正好等于之前的状态（如果按照real money supply来计算的话）----要好好理解此处---结合图像

MV=PY=GDP----非常重要！---要保持价格稳定， 只能保证M的增长率等于实际产出output的增长率！好！！

c.当real GDP是出于完全就业水平的时候， GDP的增长不是可持续的。 失业率低于自然状态，工资上升压力增加，导致SRAS曲线向左上移动，最终使得GDP回到原来GDP1的水平；

d.如果央行继续增加M，则会重复上述过程。只有当央行降低货币增长率，使得经济在full employment均衡下运行，才会使得实际GDP等于potential GDP。

a.工资，能源等价格的上升会导致通胀

d.GDP下降，政府会采取政策性调整， 刺激AD向右上方移动

３.没有预期到的变化对经济的影响比可以预期的变化的影响要小

c.税收可能扭曲实际税后所得---降低savings，利率升高—降低投资！

７.如果AD的增长比预期的高，则会出现：

a.价格上升比预期的高---也就是实际通胀比expected通胀要高；

b.失业率降低到自然失业率以下

a.长期飞利浦曲线是竖直直线

b.短期飞利浦曲线为曲线，是在假设保持expected inflation rate恒定的情况下，在每种自然失业率的条件下构建出来的

d.如果央行在无预期情况下降低M来降低通胀，则会产生

ii.实际通胀率比预期通胀率要低

１０.自然失业率增加，则造成长期飞利浦曲线向右移动—平行移动；

１１.货币供给速度增加，导致高的通胀，高的预期通胀和高度名义利率！

a.Tax wedge的影响---税收升高， 人们愿意工作的时间变短

c.他们主张减少税收， 建设政府对社会的开支和干预

a.根据供给学派的观点，提供税率不一定能够提高税收—因为GDP和劳动力供给会减小

b.说明有一个税率，可以使得税收最大化， 过了该点，则增加税率也无法增加税收，反而使得税收降低

a.经济过热的时候，降低货币供应量

c.税收也具有乘数效应—但是税收的乘数效应比government spending的乘数效应要小---因为部分降低的税收会被人们save

e.相机抉择的财政政策的局限

８.美联储的主要目的是维护价格的稳定性，从而使得potential GDP最大化， 促进GDP的发展

９.FED采取以下三种措施来维护价格水平的稳定

１２.Policy credibility的影响---当人们认为政策不会取得预期效果，----虽然政府降低了M，来降低通胀， 人们仍然以为通胀会像原来那样，人们仍然要求工资按照之前的通胀率来增长， 则导致了AS像之前一样下降。 则AD的增加量小于AS的减少量，导致整个GDP水平下降！

１３.对12中的内容结合飞利浦曲线进行理解---如果央行的政策是creditable的，则通胀率直接从A点下降到C点，并且保证了失业率不会升高；反之如果政策不是creditable的， 则导致通胀率从A点下降到B点， 但是这个过程中导致了失业率升高！！！---重要！！！

a.强调价格水平的稳定性---MV=PY！！

b.根据上述等式， M的增长率是由目标通胀率的增长（P）和GDP的增长率（Y）引发！

１５.新凯恩斯主义的feedback rule则强调价格水平稳定性和经济周期稳定性

b.他和新货币主义的区别是：

i.新凯恩斯主义直接和经济周期相联系

iii.新凯恩斯主义使用federal fund rate作为政策变量，而新货币主义则是使用M的增长率！

不要将方差和协方差相比较！ 方差是表征单个股票或者股票组合的收益的离散程度（方差， 标准差）， 而协方差仅仅是投资组合中任意两个变量（股票）之间的相关程度， 每个变量都有其自身的离散程度（方差，标准差）， 但是协方差仅仅是表明两个变量之间的相关程度， 但是协方差和这两个变量的标准差直接是存在直接关系的！

个人理解， 对单只股票的方差的计算有两种方法： 

1.根据每种情况发生的概率；

2.根据历史数据进行分析计算

单只股票， 因为其不同收益发生的概率不同，其方差为： 

历史数据的方法是先求出其平均值， 再计算其协方差

1.时间加权的回报率实际上就是几何平均数的计算

对于股票组合协方差也是两种方法：

3.根据每种情况发生的概率；

4.根据历史数据进行分析计算---公式见notes

通过上述的分析，可以看出单只股票的方差的计算和任意投资组合中的两个变量（股票）之间的协方差的计算还是有些类似之处的！ 但是两个变量之间的协方差仅仅是组合中的两个变量， 两只股票， 投资组合的方差标准差就相对比较复杂了， 投资组合的方差计算包括了： 

2.各个股票的标准差；

3.组合中任意两个股票之间的协方差

相关性和投资多元化的好处

相关性的含义就是： 两个变量的变化关系， 完全正相关，则说明一个变量增加10%， 另一个变量也会增加10%， 完全负相关则是， 一个变量增加10%， 另一个变量减少10%

一般来说， 相关性越低， 则多元化的好处越大， 因为两个股票完全向相反方向移动， 多元化之后， 则可以改变这个问题

注意annuity due和ordinary annuity的区别和联系， 仅仅是在现金流在期初发生还是期末发生， 建议的方法是不在计算器上进行修改， 而是在计算的时候直接转换计算；

BDY是一个比较特殊的比率， 因为它是基于面值计算的；

货币市场收益率和BDY之间是可以相互转换的---他们之间的桥梁是HPY！

同时， EAY的计算也是要靠HPY的， 所以HPY是非常重要的概念!

5.Bond equivalent yield—BEY债券等价收益率—这是一个单独的收益率！ 因为美国的债券是每半年支付一次利息的， 所以将任何一种债券转换成每半年支付利息的债券，再将结果乘以2，即可得到BEY

切比雪夫不等式落在K个标准差中间的数据的概率大于1-1/k^2

夏普比率：越大投资组合越好！是衡量投资组合的回报的指标

最高点的数据用于是mode；

峰度---正态分布的峰度为3！

投资收益成尖峰分布的风险较大！！！！

协方差---两个变量之间的相互关系。 其原本计算公式为：

相关系数永远在-1和+1之间；完全正相关说明，一个变量的变化，伴随着另一个变量同比例的同方向变化

投资组合方差----牢记公式！！！

新的信息条件下某事件的条件概率×先验事件的概率/新的信息条件下该事件的无条件概率

实际上新的信息条件下某事件的条件概率×先验事件的概率得出的正好是新信息和先验概率同时发生的概率我们记为A， 那么A的概率除以新的信息条件下该事件的无条件概率，则就是新信息下的updated的概率！

Labeling就是我们常说的抽屉问题！

１.二项分布---波努力分布---每次试验是独立实验， 可以重复做！---

２.二项式交叉树---正是期权定价的时候学习的

a.通过mean和方差进行衡量

d.线性组合的多个正态分布，仍然是正态分布

i.对于68%的置信区间，X的取值在其均值的1s和-1s之间

ii.对于90%的置信区间，X的取值在其均值的1.65s和-1.65s之间

iv.对于99%的置信区间，X的取值在其均值的2.58s和-2.58s之间

５.单变量和多变量分布---

６.Shortfall risk不足风险---投资组合回报低于某个目标收益的概率

e.遇到题目分为两步进行计算：

ii.选择SFR较大的一个

a.对数正态分布是向右偏的

b.对数正态分布永远是正的， 所以比较适合建立模型进行资产分析

８.离散复利和连续 复利

e.如果两年的连续复利的回报率为A%， 则一年的连续复利回报率为A%/2

９.蒙特卡罗模拟----多次重复一个或者多个可能会影响证券价格的risk factor，来模拟证券价格的分析方法。 ---对于每个risk factor， 必须定义其可能遵循的概率分布的参数（这里的参数是指mean，variance，possible ，skewness等等）！

１０.蒙特卡罗模拟的缺陷是

c.仅仅是统计而不是分析

１１.历史分析使用历史数据进行分析。 但是缺点是历史数据可能不是未来的good indication

时间序列---观察一段时间区间内的数据

2. 样本要足够大！ 样本均值符合正态分布

c.样本平均数标准误差σX

1.当样本容量是小样本，属于正态分布或者接近正态分布，而且方差未知的情况

2.也适用于总体方差未知，样本容量比较大，从而根据中心极限定理，样本分布接近正态分布的情况

c.自由度越大，其图形越苗条，越细高！

d.注意不要把自由度和峰度搞混， 自由度越大越接近正态分布， 但是就峰度来讲， 正态分布的峰度=3

e.所谓厚尾，是指两侧的尾巴偏离中心0的厚度！

f.厚尾！fatter tails---偏离平均值的概率比正态分布偏离均值的概率要大！！

g.厚尾意味着更多的数据偏离分布的中心---也就是有很多outlier！

h.随着自由度的增加---也就是样本容量的增加，t分布越来越接近正态分布

i.当n大于30的时候， t分布已经接近正态分布了

j.T分布实际上更加扁平

a.正态总体，方差已知

b.正态总体， 方差未知

ii.ta/2 是t分布依赖因子， 表示自由度为n-1的t分布，落在ta/2右侧的概率为a/2

iii.由于t分布更加厚尾， 也就是更加偏离中心区域， 那么我们使用t分布的依赖因子实际上是更加conservative！

c.总体分布不一定是正态分布， 方差未知的总体，大样本的情况

i.分布是non-normal，总体方差已知，使用z统计

ii.分布是non-normal，总体方差未知，使用t统计---前提是样本足够大！---当然也可以使用z统计，但是t统计更加保守！

1.零假设（也叫原假设）和备择假设

c.备择假设是当证据充足来拒绝原假设的时候，我们得出的结论-conclusion

d.他们两者是完全对立事件！

e.非常重要---原假设肯定包括“=”！不可能再备择假设中包含“=”！！！ 

2.单尾和双尾的假设检验

a.注意什么时候使用单尾什么时候使用双尾！

c.当总体的方差未知的时候，使用样本的s/n^0.5

d.我们不能说accept原假设， 只能说支持或者拒绝

f.P-value是拒绝一个本身正确的原假设的概率---对于单尾，p-value等于大于我们计算的test statistics的概率或者小于我们计算的test statistics的概率； 对于双尾， 则是两者相加的概率

6.进行各种测验的时候， 要构建合适的检验---t检验， z 检验或其他的检验！

7.检验两个population的mean是否相同？---要求每个样本是独立的，正态分布

a.两个正态分布， 其方差已知

b.两个正态分布， 方差未知，但相等

c.两个非正态样本，均是大样本，方差已知或未知

d.构建两个新的t分布！

a.该分布不对称， 随着自由度的升高，越来越接近正态分布df=n-1

c.卡尔发分布是向右倾斜的

10.测试两个正态分布的总体的方差是否相等？---是两个独立正态分布---采用F检验

b.永远将方差大的放在分子上

d.两个参数决定其自由度

11.参数检验和非参数检验

近年来，货币市场蓬勃发展，各类交易商纷纷涌现，呈现出一片百家争鸣的景象。为了让广大投资者加强对这些平台的了解，FX110网决定，即日起将不定时为大家提供交易商全方位测评。测评涉及平台背景、交易规则、服务水平，及点差波动幅度等数据，供广大投资者对比参考。

本期，我们的测评主角是交易商“”。为直观起见，将以表格形式展示相关资料信息：

点评：尽管与其他老牌交易商相比，FP Markets资历尚浅，但从披露的监管信息、交易规则以及用户体量等维度来看，整体实力算是不错的。

点评：综合来看，在交易规则及服务方面，FP Markets整体环境也较为宽松。

另外，正如我们在制定交易策略回测要考虑延时，在实际交易中，我们也需关注买卖时差及点差波动等因素。

因此，FX110特通过人工实时监测，统计出北京时间4月12日—15日16:30—18:30时间段，在FP Markets平台标准账户上交易6个主要品种时出现的最小点差、最大点差、平均点差以及波动幅度大小（波动幅度=最大点差/平均点差）等数据，供各位投资者参考。