Delta-hedge是一种最简单常见的避险策略，我们惯称“风险对冲”。谁会在作这些风险对冲？除了以套利为生的交易员，不就是期权发行商！站在一个 选择权卖方的立场上，是希望透过建立避险的投资组合来规避所可能承担的风险。最原始的delta-hedge是卖出看涨（call）期权后，立即买入其挂 钩的正股，用作对冲正股价格上的受变动，这组合称之为π。以下是这组合π n=-c+(ac/as)s C 是看涨（call）期权，S是正股。许多人认定是Black-Scholes-Merton （BSM）公式的出现让期权交易员可以进行delta-hedge或期权定价，但Nassim Telab

高盛在百度IPO(首次公开招股)及其股价2005年至2006年的波动中所扮演的鲜为人知的角色 高盛与Piper Jaffray和瑞士信贷第一波士顿一同成为百度IPO的承销商。这是中国首个纯搜索引擎公司IPO。百度的ADS(美国存托股份)于2005年8月5日 正式在美国纳斯达克市场挂牌交易，其最初总股本为404万股，每股发行价为27美元，开盘即实现翻番，升至66美元，随后稳步上行，最终以122.54美 元结束了发行首日的交易。 接连唱衰 通常而言，如果一家公司的IPO获得如此之大的涨幅，其承销商

由于房屋升值所带来的抵押借贷资金,多数被用于消费 房产价格对于消费支出的影响有多大?人们对于这个国家消费复苏的期待在一定程度上就寄希望于这个问题的答案，虽然房价已经遭受重创。一种最纯粹的观点认为，房产价值对于消费已经失去了”财富效应”。房价的升高只是提高了未来居住的成本。那些投资于房产的人们借此发了一笔横财，而初次购房者以及二次换 购者的”大房子梦想”却打了水漂.总的来说，”财富效应”微乎其微。但即使那个观点是正确的，房价的提升依然有一定的作用,那就是对于那些之前无

我很高兴发现Gmail用户可以往里面加入个人喜欢的插件。 我一直在等这个东西，只有这样我们花这么多时间在gmail上才显得合理嘛。 如果你想个性化你的gamil，遵循以下步骤： 进入Gmail Lab:

智慧线和感情线相交，从手掌的一端至另一端，成一直线横越的相，成为真断掌。断掌的人依临床上统计约有百分八十以上都来自遗传,也就是说断掌的人百分之八十以上其父母必有一人以上是断掌。

第一是会计核算和报表职能，这是会计的信息系统部分。以前，常定义会计的职能为：记录、加工、整理企业经营信息，计划、控制、监督企业经营过程，并给企业决策提供支持。而实际上，这些可以等是会计师的职能，而非会计的职能。会计仅仅是按照准则和制度的要求，记录信息，提供信息；而会计师可以利用这些会计信息去评价和考核各个部门的业绩，监督企业经营的各个环节和流程，参与计划和预算的制定，参与企业决策和长远规划。会计师利用会计信息所进行的管理活动正是财务部的核心职能，而会计信息是所有这些的基础。会计师对企业经营活动

缺失的方式 可忽略的缺失（随机缺失） a)基于参数似然的分析 b)插补方法 i.确定性插补 ii.随机插补 iii.多重插补 c)方差估计与推断 i.单一插补与多重插补 ii.直接求导法 iii.重抽样法 不可忽略的缺失 a)参数似然方法 b)经验似然方法 c)其它 带有缺失值的截面数据 a)遗失信息与缺失值 b)处理遗失信息的方法 i.随

2 X 2 列联表(contingency table)、优比(odds ratio)、独立性、prospective/restrospective优比、卡方检验、费舍尔精确检验(FISHER exact test)、方差估计、点估计和区间估计 2 X k列联表、独立性检验、自由度 2 X 2 列联表序列、Mantel-Haenszel 方法、三维列联表 用于二元变量 (binary data) 的Logistic 回归模型、用于计数变量 (count data) 的泊松（Poisson）回归模型 用于分析RXC列联表的对数线性模型 (log-linear model)

Principal component analysis（主成分分析） Factor analysis（因子分析） Clustering（聚类） Ridge regression（岭回归） Sliced inverse regression（逆回归） Projection pursuit（投影寻踪） Data depth（数据深度） Independent component analysis（独立成份分析） Generalized principal component analysis（广义主成份分析） Algebraic curve an

在数据挖掘的数据预处理过程中，宽表数据往往是几十万，上百万级记录的。要对所有数据进行训练，时间上很难满足要求，因此对数据进行抽样就很必要了，不同的数据抽样方法对训练结果模型的精度有很大影响。可以考虑用一些数据浏览工具，统计工具对数据分布做一定的探索，在对数据做充分的了解后，再考虑采用合适的数据抽样方法，抽取样本数据进行建模实验。对一般的模型，比如客户细分，主要是数据的聚

经过这一段时间运用SAS的工作，我决定调整一下SAS的学习计划。在实际运用中，碰到的困难主要在于数据的准备上。我决定每天抽出3个小时左右的时间重新梳理一下SAS编程，分模块进行： 1.宏 2.SQL 3.数据步 4.制表 5.IML 6.读取（可选），在我的工作中并不重要。

银行风险滞后于业务发展的情况比较普遍。一些银行没有把风险控制和管理放在应有的位置，风险控制能力不能适应业务规模的扩张，还有一些银行在业绩考核的压力下放松了风险管理，有章不循，使信用风险管理难以落实。 一. 追捧大户：由于集团客户相对单个客户具有较强实力，规模和拥有的资金量及资金的需求量都较大，容易满足银行贷款条件。因此称为各家银行竞相营销的重点。 二. 贷前调查不充分。 三. 忽视风险缓释和额度控制等风控措施。银行盲目追捧大户往往忽视了风险缓释的作用。 四. 贷后管理薄弱： 1. 对集团企

一. 企业过度扩张，主业不突出： 1. 企业举债能力超过其承受能力，多头授信、短贷长用普遍存在，引发流动性风险； 2. 企业短期内实现规模扩张，管理难以跟上，应收账款管理、成本控制、产品创新、市场开发、分（子）公司控制等方面存在诸多问题，导致投资回报率低； 3. 企业在短期内涉足多个行业，经营的多元化在分散企业经营风险的同时也分散了企业的管理资源和主营业务的原有优势； 4. 过多关联企业和复杂的关联关系，加大了银行识别关联企业的难度。 二. 虚假出资、抽逃资本、恶意收购加剧信用风险：