INTERVIEW PREP

数学与非代码面试题

覆盖数学、概率、统计、脑筋急转弯、机器学习和金融。这里负责筛选和进入单题;编程题使用独立的 LeetCode 式 coding lab。

题目
4169
领域
8
当前筛选
738

5 / 37

非代码面试题

显示 20 / 738 道匹配题目

答题状态:未尝试未正确已正确
2318跳跃风险交易直觉 8为什么即使跳跃方差相同,正跳和负跳对波动率微笑的影响方式仍然不同?数理金融困难essay未尝试面试订阅2319跳跃风险交易直觉 9为什么即使一个跳跃模型不能把每个执行价都拟合得很完美,它仍然可能很有用?数理金融困难essay未尝试面试订阅2320跳跃风险交易直觉 10为什么跳跃带来的微笑效应,其随期限衰减的方式常常与纯随机波动率带来的效应不同?数理金融困难essay未尝试面试订阅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2346WWR 情景反推 1一个两状态 WWR 情景表把 CVA 写成 LGD * [pi calm*EE calm*PD calm + pi stress*EE stress*PD stress]。若 LGD = 0.6,两状态权重为 65.00% 和 35.00%,暴露为 4 和 10,平静状态 PD 为 0.01,总 CVA 为 0.129675,则隐含的压力状态 PD 是多少?数理金融中等数值题未尝试面试订阅2347WWR 情景反推 2一个 WWR 压力表使用 CVA = LGD * [pi calm*EE calm*PD calm + pi stress*EE stress*PD stress]。若 LGD = 0.55,状态权重为 70.00% 和 30.00%,EE calm = 2,PD calm = 0.015,PD stress = 0.12,总 CVA = 0.1926,则隐含的 EE stress 是多少?数理金融中等数值题未尝试面试订阅2348WWR 情景反推 3一个两状态 WWR 近似使用 CVA = LGD * [(1-pi stress)*EE calm*PD calm + pi stress*EE stress*PD stress]。若 LGD = 0.6,EE calm = 1.5,EE stress = 7.5,PD calm = 0.012,PD stress = 0.1,CVA = 0.19656,则隐含的压力状态概率 pi stress 是多少?数理金融中等数值题未尝试面试订阅2349WWR 情景反推 4一个两状态 WWR 情景表给出加权的“暴露-违约”项为 80.00%*3*0.02 + 20.00%*9*0.11。若总 CVA 为 0.2214,则隐含的 LGD 是多少?数理金融中等数值题未尝试面试订阅2350WWR 情景反推 5某交易台比较“两状态 WWR CVA”与“独立性捷径”。在 WWR 下,CVA = LGD * sum s pi s*EE s*PD s;在独立假设下,用 LGD * E[EE]*E[PD]。若状态权重为 75.00% 和 25.00%,暴露为 2 和 12,PD 为 0.01 和 0.08,LGD = 0.6,则 uplift ratio WWR CVA / Indep CVA 是多少?数理金融中等数值题未尝试面试订阅2351Wrong-Way-Risk 判断 1为什么从情景表视角看,正的“暴露-违约相关”会机械性地抬高 CVA?数理金融中等essay未尝试面试订阅2352Wrong-Way-Risk 判断 2为什么在交易对手风险里,直接假设独立往往是一个危险的捷径?数理金融中等essay未尝试面试订阅2353Wrong-Way-Risk 判断 3为什么对期权型暴露来说,wrong-way risk 往往比对近似线性暴露更严重?数理金融中等essay未尝试面试订阅2354Wrong-Way-Risk 判断 4为什么 wrong-way risk 和信用 copula 建模是相关但不相同的问题?数理金融中等essay未尝试面试订阅2355Wrong-Way-Risk 判断 5为什么 wrong-way risk 往往先在压力测试里暴露出来,而不是先在日常定价公式里暴露出来?数理金融中等essay未尝试面试订阅2356Wrong-Way-Risk 判断 6为什么抵押品可以缓解但无法彻底治好 wrong-way risk?数理金融困难essay未尝试面试订阅2357Wrong-Way-Risk 判断 7为什么即使单笔交易的市场暴露逻辑没有变,分散交易对手仍然可能降低 wrong-way risk?数理金融困难essay未尝试面试订阅