안녕하세요 이두열입니다.

답변 드리겠습니다.

질문이 많은 관계로 짧게 짧게 답변드릴테니 이해가 안되는 답변이 있으면 추려서

보다 구체적으로 다시 질문해 주시기 바랍니다.

1. leptokurtic은 평균부분이 뾰족하다는 뜻입니다만 평균과 분산이 같은 분포를 비교하는 것이므로

평균부분이 뾰족하면 꼬리쪽도 높을 수 밖에 없습니다.

2. 오른쪽 꼬리에 대한 가설검정이라 하더라도 statistic이 음수가 될 수 있습니다.

다만 문제에서는 그런 형태로 출제되지 않기 때문에 단측인지 양측인지만 잘 판단하셔서

계산된 값이 있는 꼬리에서 가설검정하시면 됩니다.

3. var textile값이 var paper보다 크기 때문에 가설검정을 할 필요도 없이 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

바로 위의 질문에서 말씀드린 바와 같은 형태의 문제가 출제되지 않는 이유가 바로 이런 이유때문입니다.

4. The coffficient estimates aren't affected -> 회귀계수 추정량에는 영향을 주지 않음(불편성이 깨지지 않음)

If the standard error are ~ -> 회귀계수에는 영향을 주지 않고 표준오차에는 영향을 주므로 T값이 왜곡되어

t검정 결과에 영향을 주게 됨

5. 회귀분석에서의 귀무가설은 회귀계수가 0이라는 것이고 통계적으로 0과 다르다고 할 수 있을 때

significant하다고 표현합니다.

따라서 significant한데 not significant하다고 하는 것은 귀무가설이 옳다고 판단하는 것이므로 type II error입니다.

6. 228쪽 15번 문제는 바로 아래 민준호 수강생의 질문에 대한 답변을 참고하기 바랍니다.

7. stock에 log를 취하면 normal이 되고 stock 그 자체는 lognormal입니다.

8. 그릭스 구하는 공식은 델타로 충분합니다. 그래프는 같은 형태입니다.

9. 맞습니다.

10. 오답입니다. D가 되어야 합니다.

11. 그렇게 생각하시면 됩니다.

12. 넓게 보면 VaR에 대한 설명으로도 생각할 수 있습니다.