风险中性概率测度，怎么从经济的角度理解

1. 风险中性概率测度，怎么从经济的角度理解

测度论是高等概率论的基础，是刻画高等概率论的语言。举个例子，就像数学分析是以eplison-delta语言为基础的，而高等概率论则是完全建立在测度论的基础上的。测度论中从数学上给了概率清晰明确的定义，什么是测度，什么是概率，什么是测度空间.

2. "鞅"和"等价鞅测度"是什么意思

[yāng]  
鞅
鞅，指去了毛的兽皮，就是指套在马颈或马腹上的皮带。泛指牲口拉车时的器具。另外通“怏”，不愉快、烦闷的样子。

 M-P逆与一般B-S模型中的 等价鞅测度(英文)
在一般B-S模型中,为了得到等价鞅测度,首先必须解出风险溢价方程.为此,经典方法总是假定扩散矩阵几乎处处是满秩的.文章利用代数中的M-P逆理论,证明了即使扩散矩阵不满足这个条件,

3. 如何用通俗的语言解释等价鞅测度

我们要找一种分布使得我们在不知道中间过程的情况下仅依赖初始信息就能获得最终值的预期，由于满足鞅测度的过程具有N步超前性质，因此我们能在初始时刻通过鞅测度获得对未来值的预期，而随机变量分布（测度）改变不改变它的值，因此这种预期等于真实测度下的预期，鞅测度就是等价鞅测度

4. 如何理解金融经济学中的风险中性概率

概率理论：定理1(互补法则)与A互补事件的概率始终是1-P(A)证明：事件A和ā是互补关系，由公理3和公理2可得利用互补法则，可以解决下面这个问题，在两次连续旋转的轮盘游戏中，至少有一次是红色的概率是多少？第一次旋转红色不出现的概率是19/37，按照乘法法则，第二次也不出现红色的概率是(19/37)2=0.2637，因此在这里互补概率就是指在两次连续旋转中至少有一次是红色的概率，定理2不可能事件的概率为零：证明：Q和S是互补事件，按照公理2有P(S)=1，再根据上面的定理1得到P(Q)=0定理3如果若干事件A1，A2，An∈S每两两之间是空集关系，那么这些所有事件集合的概率等于单个事件的概率的和。注意针对这一定理有效性的决定因素是A1An事件不能同时发生（为互斥事件）。例如，在一次掷骰子中，得到5点或者6点的概率是：P=P(A5)+P(A6)定理4如果事件A，B是差集关系，则有P（A-B）=P（A~B），证明：事件A由下面两个事件组成：和由公理3得，定理5(任意事件加法法则)对于事件空间S中的任意两个事件A和B，有如下定理：概率P(A∪B)=P(A)+P(B)证明：事件A∪B由下面三个事件组成：首先根据定理4有：再根据定理3得：例如，在由一共32张牌构成的斯卡特扑克牌中随机抽出一张，其或者是"方片"或者是""的概率是多少？事件A，B是或者的关系，且可同时发生，就是说抽出的这张牌即可以是"方片"，又可以是""，A∩B(既发生A又发生B)的值是1/32，(从示意图上也可以看出，即是方片又是只有一张，即概率是1/32)，因此有如下结果：从图片上也可看出，符合这一条件的恰好是11张牌。注意到定理3是定理5的特殊情况，即A，B不同时发生，相应的P(A∩B)=0。定理6(乘法法则)事件A，B同时发生的概率是：轮盘游戏示意图注意应用如上公式的前提是事件A，B相互之间有一定联系，公式中的P(A|B)是指在B条件下A发生的概率，又称作条件概率。回到上面的斯卡特游戏中，在32张牌中随机抽出一张，即是方片又是A的概率是多少呢？现用P(A)代表抽出方片的概率，用P(B)代表抽出A的概率，很明显，A，B之间有一定联系，即A里包含有B，B里又包含有A，在A的条件下发生B的概率是P(B|A)=1/8，则有：或者，从上面的图中也可以看出，符合条件的只有一张牌，即方片A。另一个例子，在32张斯卡特牌里连续抽两张(第一次抽出的牌不放回去)，连续得到两个A的概率是多少呢？设A，B分别为连续发生的这两次事件，人们看到，A，B之间有一定联系，即B的概率由于A发生了变化，属于条件概率，按照公式有：定理7(无关事件乘法法则)两个不相关联的事件A，B同时发生的概率是：注意到这个定理实际上是定理6(乘法法则)的特殊情况，如果事件A，B没有联系，则有P(A|B)=P(A)，以及P(B|A)=P(B)。观察一下轮盘游戏中两次连续的旋转过程，P(A)代表第一次出现红色的概率，P(B)代表第二次出现红色的概率，可以看出，A与B没有关联，利用上面提到的公式，连续两次出现红色的概率为：忽视这一定理是造成许多玩家失败的根源，普遍认为，经过连续出现若干次红色后，黑色出现的概率会越来越大，事实上两种颜色每次出现的概率是相等的，之前出现的红色与之后出现的黑色之间没有任何联系，因为球本身并没有"记忆"，它并不"知道"以前都发生了什么。同理，连续10次出现红色的概率为P=(18/37)10=0.0007

5. 三个问题：投资者明显是风险厌恶的，为什么给衍生品定价的时候要用风险中性概率？ “债券期限结构和收益

金融衍生品本身就是为了避险诞生的，即规避风险，所以风险是低于一般基础金融产品的。

6. 考虑股票价格过程s，在风险中性概率测度下，股票的平均增长率为多少

一手打入跟主转，二手上下随主玩，三手辩明主方向，四手就要把利赚，五手补进打反弹，六手跟进打反转，七手随主打强势，八手后备防逆转，九手打出心有数，十手出入成神仙。练手在于频繁操作小钱进出找感觉。不能总结提高，失误率大于五次以上，停止操作。“手”有多种解释，并非指数量单位。+ƍƍ 8819-7996希望可以帮你解惑。

7. 什么是无套利均衡价格

供求均衡分析和无套利分析：经济学和金融学的主要差异
1． 供求和需求分析：经济学的根本分析方法。（略）
2． 均衡分析和无套利分析：金融学的主要研究方法。
我们知道，在众多的金融学理论模型中，主要包括两种分析方法:其一是均衡分析方法，如典型的CCAPM模型、ICAPM模型等;其二则是无套利分析方法，其经典运用包括APT理论和期权定价理论等。
(1) 金融学均衡分析法。从金融均衡分析来看，乍看之下它与经济学中的均衡分析相当类似：首先，均衡分析法的整体演绎思路是从市场投资主体的效用最大化出发，在一定的约束条件下（预算约束）下获得均衡状态的资产价格，在这里价格是最终的输出变量，这和经济学中消费者理论的演绎过程相当类似。其次，他们都属于均衡分析方法，更进一步说它们都属于绝对定价法：它们的核心都在于理解和度量那些导致金融资产（商品）价格变化的各种经济因素，用以解释资产价格的形成和变化过程。第三，金融学均衡分析和经济学供求分析的理论演绎过程都比较侧重于问题的纯理论性描述，往往形成一个理想状态下的均衡价格，其缺陷在于常常和市场相去甚远而难以实际运用，但在描述资产价格形成和变化的整体影响因素方面却往往具有更大的一般性，因此都被较多地看作一个分析资产定价问题的理论框架。
然而，在这两者之间，一个常常被人们忽视的重要区别却是：在金融学均衡分析方法中，金融产品价格决定并不需要进行供求双方的共同分析，在这里金融产品的供给方似乎消失了，而只要对需求方进行研究就足以推出均衡状态和均衡价格。金融学分析方法的这一特点是由其研究对象的根本特点决定的。金融市场与普通商品市场的一个重要区别就在于它没有明确的供给方和需求方之分，金融产品的供给则并不仅限于工商企业，在这里，除了金融产品的最初供应者，金融市场上的任何一个市场主体都随时可能在供给方和需求方之间切换，加上金融市场中的卖空机制、套利活动和金融产品的可复制特性，金融市场上的供给在很多时候都可以认为是无限的，也就是说，金融市场上的供给曲线在很多时候都是水平的。
在这样的情况下，显然供给分析是无法也没有必要进行的，金融研究者的目光不得不转向金融市场的需求方。在需求分析中，效用最大化和预算约束是显然成立的研究条件，然而情况同样发生了重要的变化：在金融市场中，投资者所最求得是金融产品所蕴含的风险收益特征而非金融产品本身，因而在金融市场中充满着很多可相互替代的金融产品，例如在股票市场中，具有相同β值的股票就可以被认为是近似具有完全替代性的。这样，在金融产品具有高度可替代性的背景下，金融市场上的需求曲线是完全有弹性的，最终的需求曲线也是水平的。
因此，在供求曲线均为水平的金融领域中，经济学中供求决定价格的老套路显然无法继续使用了：在尚未达到均衡的情况下，我们无法描述交易数量如何沿着供求曲线运动达到均衡点；在均衡状态下，虽然价格是确定的，但是两条重合的供求曲线使我们仍然无法找到均衡的交易数量。总之，供求分析一旦失去意义，数量—价格机制就无法发挥作用。这最终导致了在金融学的均衡分析方法中，研究者不得不放弃供给方，而将注意力仅仅集中在需求方的最优化分析之上；同时，金融研究者们也很少再涉及数量—价格之间互动机制的研究，取而代之的是对风险—受益互动机制的深入分析。
(2) 无套利分析法。数量—价格机制和供求分析不起作用，研究者们必然不断寻求其他方法，与供求均衡分析方法迥异的无套利分析方法应运而生。无套利分析方法的基本思想其实非常简单，研究者唯一需要确定的是：当市场中其他资产价格给定的时候，某种资产的价格应该是多少，才使市场中不存在套利的机会？很明显，无套利分析方法的诸多方面都与金融学的研究对象的基本特点相吻合的：既然数量—价格机制不存在，无法从均衡数量导出最优价格参数，无套利分析方法就不再考虑价格运动后面的数量变化，而是将市场价格作为输出变量；既然金融产品之间具有高度的可替代性，投资者随时可以在供给方和需求方之间切换，他们关心的只是各种金融产品之间的相对价格水平，无套利分析就以“相对定价”为核心，寻求各种近似替代品价格之间的合理联系，通过对“无套利”目标的追求确定合理的市场价格。
无套利分析在衍生品定价中的广泛运用是金融学研究对象特点和研究方法互动的最佳说明。衍生品的冗余证券性质决定了其可替代证券的存在，而相应的无套利分析必然成为定价分析的核心。
Black和Scholes著名的适用于一般衍生证券价格的Black—Scholes微分方程，为后来脍炙人口的风险中性定价原理、等价鞅测度理论的发展奠定了基础。而也正是基于他们对无套利分析方法在金融学中的运用，终于获得诺贝尔经济学奖。
（3）均衡分析和无套利分析：主要差异。从上文中我们已经知道，金融学中的均衡分析方法与经济学中的分析方法有详细之处但也不完全相同，而无套利分析方法则具有完全不同的特点。那么在金融学研究中，这两种分析方法之间的关系究竟如何理解呢？
首先，均衡分析法属于“绝对定价法”而无套利分析法属于“相对定价法”。
其次，从市场状态来看，无套利的存在是均衡状态的必要条件，也就是说，均衡的时候必然是无套利的；但无套利并非是均衡的必要条件，既无套利只是局部均衡，并不意味着一般均衡。因此从这一点来看，相较于均衡分析，无套利分析也具有更大的一般性。
与均衡分析相比，无套利分析是金融研究中更具有标志性的基本方法，也是金融学实际运用中被采用的主要方法，除了无套利分析法与经济学分析方法差异比较明显，因而更大体现了金融学和经济学的区别之外，这一点主要是由金融市场（更明确地说，是金融数据）的基本特征决定的。在金融研究中，我们可以得到（接近）市场真实状况的海量和数据特征导致了金融研究者能够得到比经济学研究者更符合市场的可运用的结论，这必然使得那些阐述式的（Indicative）经济模型（如均衡分析方法）要相对弱于与实际数据相联系的经济模型（如无套利模型）。由于无套利分析的结果更贴近市场和真实世界，极大地展现了金融学的适用性，从而在运用中具有更大的优势。
（二） 金融学和经济学的其他差异
除了无套利和供求分析这一主要差异之外，金融学和经济学还在研究方法上存在着其他一些不算显著的差异，当然这些差异还是和金融学的特定研究对象性质息息相关的。差异之一就是金融学较多地使用连续时间分析而经济学则较多地使用离散分析。这主要是因为金融学是关于跨期和不确定性的学科，运用连续时间分析具有技术上的便利性。另外，尽管现代经济学正向涉及不确定性和动态过程的研究方向努力，但其基础部分仍然主要以（比较）静态分析为主，而不确定性和跨期动态则可以被认为是金融学研究的基本出发点。
因此，到目前为止，我们可以合理地得到这样的结论：由于研究对象以及相应的研究方法的特殊性，金融学已经成为一门具有独特特征的学科。实际上，金融学研究方法已经和正在越来越多地被运用在那些涉及到时间和不确定性、研究对象具有与金融学类似性质的领域中，如货币经济学和环境经济学等等，很多以前用非金融方法进行研究的问题现在都被看成是金融问题。

8. 经济学与金融学有什么区别啊？？？

经济学和金融学都是研究经济现象，但是经济学会比较全面的研究社会中存在的经济现象，而金融学只是研究金融这一个领域的经济现象。所以经济学和金融学最大的区别是研究对象的不同。