Энциклопедия финансового риск-менеджмента

 Плотность нормально распределенной случайной величины симметрична относительно математического ожидания этой случайной величины, т. е. асимметрия a(?) = 0.

В частности,

Эксцесс нормального распределения всегда равен 3.

3. Вероятность того, что нормально распределенная случайная величина будет отличаться от своего ожидаемого значения на величину, не превышающую одного, двух или трех ее стандартных отклонений, равна 68,3, 95,5 и 99,75 % соответственно.

Пример 1.54. Инвестор считает, что реализуемая доходность его портфеля облигаций за 6 месяцев имеет нормальное распределение с математическим ожиданием 7 % и стандартным отклонением 4 %.

Вероятность того, что реализуемая доходность окажется:

4. Если случайная величина ? распределена нормально с параметрами (a, S), то случайная величина

распределена нормально с параметрами (0, 1), т. е. имеет стандартное нормальное распределение.

Пример 1.55. Менеджер считает, что стоимость управляемого им портфеля облигаций распределена нормально с математическим ожиданием 10 млн долл.

и стандартным отклонением 2 млн долл. Его интересует, какова вероятность, что стоимость портфеля окажется между 6 млн и 11 млн долл.

В данном случае

Пример 1.56. Предположим, что в условиях примера 1.55 менеджер хочет найти доверительный интервал для стоимости управляемого им портфеля с надежностью 95 %. Иными словами, требуется найти интервал

Тогда Ф(z) = 0,025.

С помощью табл. 1.1 найдем значение z = 1,96. Значит, y = z · S = 1,96 · 2 млн долл. = 3,92 млн долл.

Искомый доверительный интервал: (6,08 млн долл.; 13,92 млн долл.).

1.22.4. Логарифмически нормальное (логнормальное) распределение

Говорят, что положительная случайная величина ? распределена логнормально (lognormal distribution), если ln ? имеет нормальное распределение вероятностей. Таким образом, плотность логнормального распределения имеет вид:

График плотности логнормального распределения приведен на рис.

 1.25.

Свойства логнормального распределения

1. Логнормальное распределение обладает правосторонней асимметрией (positively skewed), а при малых значениях S = ?(ln?) близко к нормальному распределению.

2. Если случайная величина ? имеет логнормальное распределение с параметрами а и S, то

Пример 1.57.