一项投资组合95％置信水平下的VaR为18.2。如果置信水平提高到99％（假设交易组合价值变换服从正态分布），VaR的新值将最接近：
一项投资组合95％置信水平下的VaR为18.2。如果置信水平提高到99％（假设交易组合价值变换服从正态分布），VaR的新值将最接近：
一家银行内部使用90％的置信水平和2天的期限估计其VaR。如果银行内部VaR当前为600万美元，那么其巴塞尔委员会的VaR（10天展望期，99%的置信水平）将最接近？
一家银行内部使用90％的置信水平和2天的期限估计其VaR。如果银行内部VaR当前为600万美元，那么其巴塞尔委员会的VaR（10天展望期，99%的置信水平）将最接近？
请阅读下面代码 var num = Math.floor(Math.random()*100); 上述代码中num的取值范围是 A: 0–100 B: 1–99 C: 0–99 D: 1–100
请阅读下面代码 var num = Math.floor(Math.random()*100); 上述代码中num的取值范围是 A: 0–100 B: 1–99 C: 0–99 D: 1–100
一个银行使用99%的置信度来计算VaR。在250个交易日中该银行预计会有多少天损失超过VaR值？（） A: A0to1 B: B1to2 C: C2to3 D: D5to6
一个银行使用99%的置信度来计算VaR。在250个交易日中该银行预计会有多少天损失超过VaR值？（） A: A0to1 B: B1to2 C: C2to3 D: D5to6
一个银行使用99%的置信度来计算VaR。在250个交易日中该银行预计会有多少天损失超过VaR值？（） A: 0to1 B: 1to2 C: 2to3 D: 5to6
一个银行使用99%的置信度来计算VaR。在250个交易日中该银行预计会有多少天损失超过VaR值？（） A: 0to1 B: 1to2 C: 2to3 D: 5to6
一个市场风险经理使用1000天的收益/损失历史信息来计算99%分位数的VaR，为800万美元。超过99%分位数的损失观测值被用来估计条件VaR。如果超过VaR水平的损失，为900万美元，1000万美元，1100万美元，1300万美元，1500万美元，1800万美元，2100万美元，2400万美元，3200万美元，那么cVaR为多少？
一个市场风险经理使用1000天的收益/损失历史信息来计算99%分位数的VaR，为800万美元。超过99%分位数的损失观测值被用来估计条件VaR。如果超过VaR水平的损失，为900万美元，1000万美元，1100万美元，1300万美元，1500万美元，1800万美元，2100万美元，2400万美元，3200万美元，那么cVaR为多少？
假设一个流动性资产的损失收益分布为正态分布。该头寸的95%置信水平下的每日VaR为100 000美元。估计相同头寸99%置信水平下的10天VaR。
假设一个流动性资产的损失收益分布为正态分布。该头寸的95%置信水平下的每日VaR为100 000美元。估计相同头寸99%置信水平下的10天VaR。
假设某外币资产1天的风险价值VaR在99%的置信区间内为1万美元，则其对应的10天风险价值VaR最接近于（）万美元。 A: 9.9 B: 3.3 C: 10 D: 3.16
假设某外币资产1天的风险价值VaR在99%的置信区间内为1万美元，则其对应的10天风险价值VaR最接近于（）万美元。 A: 9.9 B: 3.3 C: 10 D: 3.16
假设一个投资的平均日收益率-0.03％，标准差为1％，目前的价值为100万元，置信度水平为99％，则VaR为( )。
假设一个投资的平均日收益率-0.03％，标准差为1％，目前的价值为100万元，置信度水平为99％，则VaR为( )。
假设一个流动性资产的损失收益分布为正态分布。该头寸95%置信水平下的每日VaR为100,000美元。估计相同头寸99%置信水平下的10天VaR。 A: 1,000,000美元 B: 450,000美元 C: 320,000美元 D: 220,000美元
假设一个流动性资产的损失收益分布为正态分布。该头寸95%置信水平下的每日VaR为100,000美元。估计相同头寸99%置信水平下的10天VaR。 A: 1,000,000美元 B: 450,000美元 C: 320,000美元 D: 220,000美元