FRM考试在我国是金融界的重要证书，近年，越来越多的人报考FRM考试。因为FRM考试的知识点是多样的，今天，小编带大家了解一下什么是FRM的矩以及FRM矩阵乘法的介绍！

随机变量由分布函数来描述，其实不必要知道整个分布函数，只需要关注少数重要的参数，比如矩（Moment），就能刻画出分布函数，这样做比较方便。

例如，x的期望值或均值（mean）由下列积分得到：

FRM矩阵乘法

公式度量了集中趋势（central tendency），或者说总体的重心（center gravity）。

分布也能用它的分位数（Quantile）来刻画，它是具有概率c的截点x：

FRM矩阵乘法

因此，随机变量小于x的概率为c。因为所有概率的和为1，所以该随机变量大于x的概率为p=1—c。定义分位数为Q（X，c），50%的分位数成为中位数（median）。

事实上，在险值（Value at risk，VAR）可以用截点来解释发生的可能性将不会大于某个概率的损失，一般假设这个概率为p=95%。如果f（u）是投资组合盈亏的分布，那么VAR由下式定义：

FRM矩阵乘法

在这个公式中，p为右尾概率。VAR可以被定义为期望值和分位数之间的偏差，即：

VAR（c）=E（X）—Q（X，c）

C为右尾概率。注意，VAR一般作为损失的正数来报告，在图形中则表现为负数。

FRM矩阵乘法

图2.2展示了一个c=5%的VAR例子。

另一个有用的矩是均值的平方差或方差（variance）：

FRM矩阵乘法

度量的四阶矩是峰度（kurtosis），它刻画一个分部的“扁平”程度，或者说它的尾部宽度，定义为：

FRM矩阵乘法

FRM矩阵乘法：

FRM矩阵乘法是和数学有关的内容，假设我们有两个矩阵A和B，我们想将它们相乘得到新的矩阵C=AB。它们各自的维度为：A（n×m）。即n行m列；B（m×p）。A的列数必须正好与B的行数匹配（或者说一致）。这样将得到维度为（n×p）的矩阵C。>>>点击领取2020FRM备考资料大礼包（戳我领取）

FRM矩阵乘法

FRM矩阵乘法

在矩阵相乘中，A的每一行与B的每一列每一个元素对应相乘然后相加。

FRM矩阵乘法

FRM矩阵乘法

利用Excel中的函数“=MMULT”很容易就可以实现矩阵乘法。首先，我们选中显示结果矩阵C的单元格，例如f1：g2，接着我们输入函数，例如“=MMULT（a1：c2；d1：e3）”，其中*个领域代表矩阵A，这里是2×3，第二个领域代表矩阵B，这里是3×2.*一步是同时点击control-shift-return三个键。