1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  dịch - 1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Việt làm thế nào để nói

1 Introduction. . . . . . . . . . .

1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Efficient Portfolios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Efficient Frontier: Riskless Lending and Borrowing . . . . . . . . 5
2.2 Kuhn-Tucker Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 Data and Portfolio Inputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Preparation Work before Model Implementation . . . . . . . . . . 11
3.3 The Inputs to Portfolio Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 Model Algorithm and Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.1 Single Index Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.2 Constant Correlation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Multi-Group Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.4 Multi-Index Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5 Critique of Four Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 Other Portfolio Selection Models. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.1 Geometric Mean Return . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2 Safety First . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Efficient Portfolios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Efficient Frontier: Riskless Lending and Borrowing . . . . . . . . 5
2.2 Kuhn-Tucker Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 Data and Portfolio Inputs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Preparation Work before Model Implementation . . . . . . . . . . 11
3.3 The Inputs to Portfolio Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 Model Algorithm and Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.1 Single Index Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.2 Constant Correlation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Multi-Group Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.4 Multi-Index Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5 Critique of Four Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 Other Portfolio Selection Models. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.1 Geometric Mean Return . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2 Safety First . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.3 Stochastic Dominance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
6.4 Skewness and Portfolio Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.5 Value at Risk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1Danh mục đầu tư hiệu quả 2............................ 32.1 hiệu quả Frontier: Riskless cho vay và vay mượn....... 52.2 Kuhn-Tucker điều kiện...................... . 83 dữ liệu và danh mục đầu tư đầu vào...................... . 113.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.2 chuẩn bị làm việc trước khi triển khai thực hiện mô hình.......... 113.3 các đầu vào cho danh mục đầu tư phân tích................... 124 mô hình thuật toán và kết quả......... 144.1 đĩa đơn chỉ số mô hình.......................... 144.2 liên tục tương quan mô hình..................... 184.3 đa bảng mô hình.......................... 204.4 chỉ số đa mô hình.......................... 224.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 phê phán của bốn mô hình........................ 316 các mô hình lựa chọn danh mục đầu tư khác. Hider 346.1 Geometric Mean trở lại...................... . 356.2 Safety First . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1Danh mục đầu tư hiệu quả 2............................ 32.1 hiệu quả Frontier: Riskless cho vay và vay mượn....... 52.2 Kuhn-Tucker điều kiện...................... . 83 dữ liệu và danh mục đầu tư đầu vào...................... . 113.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.2 chuẩn bị làm việc trước khi triển khai thực hiện mô hình.......... 113.3 các đầu vào cho danh mục đầu tư phân tích................... 124 mô hình thuật toán và kết quả......... 144.1 đĩa đơn chỉ số mô hình.......................... 144.2 liên tục tương quan mô hình..................... 184.3 đa bảng mô hình.......................... 204.4 chỉ số đa mô hình.......................... 224.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 phê phán của bốn mô hình........................ 316 các mô hình lựa chọn danh mục đầu tư khác. Hider 346.1 Geometric Mean trở lại...................... . 356.2 Safety First . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356.3 ngẫu nhiên sự thống trị........................ 386.4 skewness và danh mục đầu tư phân tích................... 396.5 Value at Risk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
1 Giới thiệu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Danh mục đầu tư hiệu quả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Frontier hiệu quả: cho vay không có rủi ro và đi vay. . . . . . . . 5
2.2 Kuhn-Tucker Điều kiện. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 dữ liệu và danh mục đầu tư đầu vào. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1 Data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Chuẩn bị làm việc trước khi thực hiện mô hình. . . . . . . . . . 11
3.3 Các yếu tố đầu vào để phân tích danh mục đầu tư. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 Model Thuật toán và kết quả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.1 Độc Index Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.2 Hằng số tương quan Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Multi-Nhóm Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.4 Multi-Index Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.5 Kết quả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5 Phê phán Bốn mô hình. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 mô hình lựa chọn danh mục đầu tư khác. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.1 Geometric Mean Return. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2 An toàn đầu tiên. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
1 Giới thiệu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Danh mục đầu tư hiệu quả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Frontier hiệu quả: cho vay không có rủi ro và đi vay. . . . . . . . 5
2.2 Kuhn-Tucker Điều kiện. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 dữ liệu và danh mục đầu tư đầu vào. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1 Data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Chuẩn bị làm việc trước khi thực hiện mô hình. . . . . . . . . . 11
3.3 Các yếu tố đầu vào để phân tích danh mục đầu tư. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 Model Thuật toán và kết quả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.1 Độc Index Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.2 Hằng số tương quan Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Multi-Nhóm Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.4 Multi-Index Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.5 Kết quả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5 Phê phán Bốn mô hình. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 mô hình lựa chọn danh mục đầu tư khác. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.1 Geometric Mean Return. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.2 An toàn đầu tiên. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.3 thống trị Stochastic. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
6.4 Độ xiên và danh mục đầu tư phân tích. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.5 Giá trị tại rủi ro. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: