Das ist eine sehr schwierige Aufgabe, die ich nicht bewältigen kann, weil ich nicht weiß, wie ich das tun soll.

• Goss Aus dieser Abbildung geht hervor, dass in der Geschichte der Mathematik nur Newton (links am höchsten) und Archimedes (rechts am höchsten) mit Gauss auf einer Stufe stehen, während Gauss noch in der Mitte steht. Es ist sehr schwierig, Gauss’ Leistungen aufzuzählen, zum einen, weil er nur über einen begrenzten Umfang verfügt, und zum anderen, weil er nur über begrenzte Fähigkeiten verfügt.

Der Inhalt des Risikomanagements und die Beziehung zu Gauss ist eine andere interessante Geschichte. Wir haben die normalen Kurven, die wir zuvor erwähnt haben, nämlich die Glockenkurve, die von dem verhängnisvollsten Mathematiker aller Zeiten, Johann Morph, gezeichnet wurde (Risiko-Geschichte 4: Johann Morph und die Kurve der Götter), und Johann Morph starb 1754 und Gauss wurde 1777 geboren, aber in späteren Studien nennen wir die normalen Verteilung die Gauss-Verteilung.

Dies kann ergänzt werden durch ein interessantes, kaltes Wissen, das als Stiegler-Gesetze bekannt ist, dass kein wissenschaftlicher Theorem nach seinem ersten Entdecker benannt ist. Zum Beispiel die Eulerkonstante, die e der natürlichen Symmetrie wurde von den Bernoulli-Familien entdeckt; die ersten beiden von Newtons drei großen Gesetzen wurden von Galileo, Hooke (Newtons Lieblingsspiel) und anderen vorgelegt; das bekannte Lobby-Gesetz ist das Werk von John Bernoulli, für den Lobby bezahlt hat; und allgemeiner gesagt, die arabischen Zahlen wurden von den Indern erfunden.

Also fragst du, wen wir für den Fall von Dunmow haben sollen.

Natürlich ist es wiederum eine sehr lustige Sache, Gauss für irgendeinen Zweck vorzuwerfen, Pomfret kopiert zu haben, schließlich kopieren wahrscheinlich alle Mathematiker der nächsten Generation Gauss mehr oder weniger. Gauss war ein unerkannter Genie, wie wir alle in den High-School-Mathematikbüchern die Geschichte von Gauss in der Kindheit gelesen haben.

Wenn ein so großer Gott heute noch leben würde, würde er sicherlich eine Menge seltsamer Apps entwickeln.

Als er in fast allen Bereichen der modernen Mathematik tätig war, hatte er keine speziellen Ansichten über Risikomanagement, aber er war sehr interessiert an der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik. Die bekannte Minimalmenge der Zweite Multiplikation, die als Gauss-Markov-Theorie bekannt ist, ist ein Ergebnis der normalen Verteilung.

Da es zu dieser Zeit noch keine Satelliten gab, war die wichtigste Methode, den Einfluss der Krümmung der Erdoberfläche auf die Entfernung zu messen, das ständige Messen der Rüben. Obwohl die Ergebnisse bei jeder Messung unterschiedlich waren, tauchte mit zunehmender Anzahl der Messungen die bekannte Regel des Quermittels, oder des Mittelwert-Rüben, wieder auf, und durch diese Verteilung konnte Gauss die Verteilung dieser Beobachtungswerte um den Mittelwert herum beurteilen, um die Genauigkeit der Stichprobenwerte zu analysieren.

Und diese Denkweise ist in der Tat in Einklang mit unserer heutigen Denkweise des Risikomanagements, dass wir die Richtigkeit der Informationen, die wir haben, beurteilen müssen. Die Welt ist viel mehr als einheitlich, jede Blume ist anders, jeder Mensch ist anders, aber der Grund, warum wir sie in eine Klasse einordnen, ist, dass es eine stabile Gemeinsamkeit zwischen ihnen gibt, und das ist die Essenz, die wir suchen oder verstehen wollen, und das ist die Uhrkurve, oder die Gaussianische Verteilung, wo sie sich mit der Art und Weise, wie wir die Welt wahrnehmen, in Einklang bringt.

Die normalen Verteilungen bilden wahrscheinlich die Grundlage und den Kern der meisten Risikomanagementsysteme. Zum Beispiel kann die Versicherungsgesellschaft durch unzählige vollständig unabhängige Proben, wie ein Autounfall in Shanghai, die allgemeine Verkehrssicherheit in Peking nicht beeinflussen, und ein Patient in Chengdu, der die Gesundheit der Menschen in Shenzhen kaum beeinflussen kann. Die Versicherungsgesellschaft kann die Lebenserwartung für jede Kategorie von Menschen durch die Abnahme von unzähligen Proben verschiedener Altersgruppen und Gruppen erhalten und die Bandbreite der Schwankungen der Lebenserwartung schätzen.

Um eine schöne Kurve der normalen Verteilung zu erzeugen, sind mindestens zwei Bedingungen erforderlich: Erstens, dass so viele Stichproben wie möglich vorhanden sind, und Sie können sich vorstellen, dass nur die Überstunden von Programmierern, die Finanzhunde untersuchen, nicht aus dem Stau in Ihrer Stadt resultieren können, ganz zu schweigen davon, dass genügend Liebesbeziehungen wissen, was Liebe ist (Oh!); Zweitens, dass jede Stichprobe unabhängig voneinander sein muss, denn ohne Unabhängigkeit kann die Repräsentativität der Regeln nicht gewährleistet werden, was ein wenig kontraintuitiv klingt, aber Sie können sich vorstellen, dass alle Beispiele von Kindern, die in fremden Familien schlafen, dieses Problem haben.

Für Investitionsrisikomanagement haben wir ein ähnliches Analysemodell: Wir suchen die Mittelwerte von Aktienpreisveränderungen aus einer riesigen Menge historischer Daten und erklären und prognostizieren Abweichungen von den Mittelwerten aus verschiedenen Gründen, so wie wir die Welt von klein bis groß verstehen. Aber entspricht der Aktienmarkt wirklich einer normalen Verteilung? Das könnte eine weitere interessante Geschichte in der Geschichte des Risikomanagements sein.

Übertragung von China Quantitative Investment Society