term1 = A*lam*norm.ppf(0.95)*np.sqrt(w.dot(cov).dot(w)),解释一下这行代码是在说什么
时间: 2023-12-18 11:02:46 浏览: 40
这行代码计算了一个变量 term1 的值。它的计算过程如下:
1. 首先,`A` 是一个常数,`lam` 是一个参数,`norm.ppf(0.95)` 是标准正态分布的累积分布函数的逆函数,它返回了一个置信水平为 0.95 的标准正态分布的临界值。
2. 接着,`w` 是一个向量,表示一个投资组合中每个资产的权重。
3. `cov` 是一个协方差矩阵,表示资产之间的协方差关系。
4. `w.dot(cov).dot(w)` 表示向量 `w` 与协方差矩阵 `cov` 的乘积。
5. 最后,`np.sqrt(w.dot(cov).dot(w))` 对乘积进行开方运算。
综上所述,这行代码计算了一个变量 `term1` 的值,它是一个关于投资组合风险度量的计算公式。
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def get_derivative(w, r, cov, A, lam): term1 = A*lam*norm.ppf(0.95)*np.power(w.dot(cov).dot(w), -1/2)*cov.dot(w) term2 = A*r return term1-term2,请详细解读下这段代码
这段代码定义了一个名为 `get_derivative` 的函数,该函数接受五个参数:`w`、`r`、`cov`、`A` 和 `lam`。
函数的主要目的是计算两个变量 `term1` 和 `term2`,并返回它们的差值。
具体解读如下:
1. `term1` 的计算与前面提到的代码类似。它是一个关于投资组合风险度量的计算公式。其中,`A` 是一个常数,`lam` 是一个参数,`norm.ppf(0.95)` 是标准正态分布的累积分布函数的逆函数,用于计算置信水平为 0.95 的标准正态分布的临界值。`w` 是一个向量,表示一个投资组合中每个资产的权重。`cov` 是一个协方差矩阵,表示资产之间的协方差关系。`w.dot(cov).dot(w)` 表示向量 `w` 与协方差矩阵 `cov` 的乘积。最后,`np.power(w.dot(cov).dot(w), -1/2)` 对乘积进行负二次方根运算,然后再乘以 `cov.dot(w)`。
2. `term2` 的计算简单,它等于 `A*r`,其中 `r` 是一个常数。
3. 最后,函数返回了 `term1-term2` 的差值。这个差值可以看作是一个关于投资组合的导数值。
总结起来,这段代码定义了一个函数 `get_derivative`,它根据给定的参数计算了两个变量 `term1` 和 `term2`,然后返回它们的差值,这个差值可以被看作是一个关于投资组合的导数值。
迭代法求解方程 def func(x): f1 = (n00 * math.log((1-lam11)**2 + dta1**2 * lam11**2 * (R1-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(dta1-1)*lam11)+n01 * math.log(1+R1*lam11**2-2*lam11) + n10 * math.log(1-lam11+dta1*lam11*(1-R1)) + n11*math.log(1-R1*lam11)+(n10+n20)*math.log(dta1)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam11) + (n20+n21)*math.log(R1) f2 = (n00 * math.log((1-lam10)**2 + x**2 * lam10**2 * (R0-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(x-1)*lam10) +n01 * math.log(1+R0*lam10**2-2*lam10) + n10 * math.log(1-lam10+x*lam10*(1-R0)) + n11*math.log(1-R0*lam10)+(n10+n20)*math.log(x)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam10) + (n20+n21)*math.log(R0) return 2 * (f1-f2) - Z.ppf(0.95)的所有根的代码
以下是使用迭代法求解方程的代码:
```python
import math
from scipy.stats import norm
def func(x):
# 填入方程
f1 = (n00 * math.log((1-lam11)**2 + dta1**2 * lam11**2 * (R1-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(dta1-1)*lam11)+n01 * math.log(1+R1*lam11**2-2*lam11) + n10 * math.log(1-lam11+dta1*lam11*(1-R1)) + n11*math.log(1-R1*lam11)+(n10+n20)*math.log(dta1)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam11) + (n20+n21)*math.log(R1)
f2 = (n00 * math.log((1-lam10)**2 + x**2 * lam10**2 * (R0-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(x-1)*lam10) +n01 * math.log(1+R0*lam10**2-2*lam10) + n10 * math.log(1-lam10+x*lam10*(1-R0)) + n11*math.log(1-R0*lam10)+(n10+n20)*math.log(x)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam10) + (n20+n21)*math.log(R0)
return 2 * (f1-f2) - norm.ppf(0.95)
# 定义参数
n00 = 100
n01 = 50
n10 = 30
n11 = 20
n20 = 20
n21 = 10
lam10 = 0.6
lam11 = 0.7
dta1 = 0.2
R0 = 0.8
R1 = 0.9
# 设置初始值
x0 = 0.5
# 迭代求根
x = x0
for i in range(100):
x_next = x - func(x) / (func(x+0.00001) - func(x))
if abs(x_next - x) < 0.00001:
break
x = x_next
print("方程的根为:", x)
```
这里使用了`scipy.stats`库中的`norm.ppf()`函数来计算Z分位数。请根据您的需要进行修改。