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非代码面试题
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2306跳跃方差分解 1某交易台用简化分解把期限 T 内的总对数收益方差写成 sigma 2*T + lambda*T*delta 2。若 sigma = 0.2，T = 1，lambda = 0.8，总方差为 0.0884，则隐含的跳跃尺度离散度 delta 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2307跳跃方差分解 2使用 total variance = sigma 2*T + lambda*T*delta 2。若 sigma = 0.18，T = 0.5，delta = 0.12，总方差为 0.027，则隐含的跳跃强度 lambda 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2308跳跃方差分解 3某个简化跳扩散模型满足 total variance = sigma 2*T + lambda*T*delta 2。若 lambda = 1.2，T = 1，delta = 0.08，总方差为 0.0624，则隐含的扩散波动率 sigma 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2310跳跃方差分解 5设期限 T 内的总对数收益方差被建模为 sigma 2*T + lambda*T*delta 2。若 sigma = 0.22，lambda = 1.1，delta = 0.09，总方差为 0.03883，则隐含的期限 T 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2326双边价格对账 1双边调整价格按 Dirty = Clean - CVA + DVA 计算。若 Clean = 1.5，CVA = 0.042，Dirty = 1.472，则隐含的 DVA 是多少？数理金融简单数值题未尝试免费2327双边价格对账 2某交易台使用 Dirty = Clean - CVA + DVA 盯市。若 Dirty = 2.176，CVA = 0.036，DVA = 0.012，则隐含的 Clean 价格是多少？数理金融简单数值题未尝试免费2328双边价格对账 3对一个衍生品组合，有 Dirty = Clean - CVA + DVA。若 Clean = 3，DVA = 0.025，Dirty = 2.963，则隐含的 CVA 是多少？数理金融简单数值题未尝试免费2332阈值担保后的剩余敞口 2某个 CSA 只要求对超过 1.5 的部分提供担保。若总预期敞口为 3.8，那么在按阈值担保后，剩余未被担保的敞口是多少？数理金融简单数值题未尝试免费2333保证金与净额恢复 3在 threshold collateralization 后，交易台观察到总期望暴露 4.2 对应的剩余暴露为 1.1。若 residual = max(EE - threshold, 0)，且 EE 大于 threshold，则隐含的 threshold 是多少？数理金融简单数值题未尝试免费2334保证金与净额恢复 4某交易台把门槛和初始保证金后的剩余暴露近似写成 max(EE - threshold - IM, 0)。若 EE = 5，threshold = 1.2，IM = 0.9，则剩余暴露是多少？数理金融简单数值题未尝试免费2341分桶暴露解释 1一个三桶单边 CVA 近似把 LGD*DF i*EE i*PD i 按桶求和，其中 LGD = 0.6。三个桶分别是 (PD,DF,EE) = (0.5,0.9,1.2)、(0.4,0.85,EE 2) 和 (0.3,0.8,1)。若总 CVA 为 0.72，则隐含的 EE 2 是多少？数理金融简单数值题未尝试面试订阅2342分桶暴露解释 2某交易台把分桶 CVA 近似为 sum i LGD*DF i*EE i*PD i，其中 LGD = 0.55。三个桶按 (PD,DF,EE) 排列分别是 (0.45,0.97,1.1)、(0.35,0.94,1.4) 和 (0.25,0.9,1.8)。则总 CVA 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2343分桶暴露解释 3某交易台把有效期望暴露定义为 EE 随时间桶的运行最大值。若 EE 轨迹为 1, 0.9, 1.3, 1.1，则最后一个时间桶的 effective EE 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2344分桶暴露解释 4一个简单的 expected positive exposure 代理把各时间桶 EE 等权平均。若各桶 EE 为 0.8, 1, 0.7, 1.3，则 EPE 是多少？数理金融中等数值题未尝试面试订阅2345分桶暴露解释 5一个两桶 CVA 近似使用 total CVA = sum i LGD*DF i*EE i*PD i，其中 LGD = 0.6。第一桶的 (DF,EE,PD)=(0.96,1.2,PD 1)，第二桶为 (0.92,1.5,0.012)，总 CVA 为 0.01332。则隐含的 PD 1 是多少？数理金融简单数值题未尝试面试订阅2423加权对数损失下的 Bayes 概率 3对于二元变量 Y，若 P(Y=1|X)=p，考虑加权对数损失 L(q,Y) = -alpha Y ln q - beta (1-Y) ln(1-q)。什么样的 q 会最小化条件期望损失？机器学习中等derivation未尝试免费2424log-cosh 损失的凸性 4证明 ell(r)=ln cosh(r) 关于残差 r 是凸函数。机器学习中等derivation未尝试免费2425为什么非对称损失会改变最优预测目标 21为什么一旦改变高估与低估的相对惩罚，Bayes 最优预测通常就会偏离条件均值？机器学习困难essay未尝试面试订阅2426为什么污染数据下稳健损失很重要 22为什么当数据流水线偶尔会产生错标标签或传感器尖峰时，从业者可能更愿意使用 Huber 或 pseudo-Huber 损失？机器学习简单essay未尝试免费2430为什么加权 Brier 的 Bayes 解仍是加权均值 7对于二元变量 Y，考虑加权平方损失 alpha Y (1-q) 2 + beta (1-Y) q 2。把 Bayes 概率 q 表示成 p=P(Y=1|X) 的函数。机器学习困难derivation未尝试面试订阅