怎么清除高德地图浏览记录

这种连续复利的讲法和应用都不对。

雅各布.伯努利300多年前提出的连续复利是错误的。

现在国内外经济数学、金融学、货币银行学、工程经济学、公司理财、衍生工具等课程都还在讲这种错误方法，有些理工类学生用的高等数学，有些数学读物也在讲这错误方法，1997年诺贝尔经济学奖评委会没有看出这种连续复利法的错误。

所谓的连续复利是从不连续复利的公式

A。(1+r)^t

(小学数学中学到的)为基础推导的，将一年分成m次计算，每次利率取为r/m，这样一年计算m次 ，t年计算mt次，于是就有复利分期计算公式

A。(1+r/m)^(mt)

令m趋于无穷大，得出所谓连续复利公式

A。e^(rt)。(这种连续复利计算的一个重要含义是，推导出的式子A。e^(rt)中的时间变量t可以取连续实数)

错误一 从A。(1+r)^t推导出A。e^(rt)，对于r=10%，就是从A。(1+10%)^t推导出A。e^(0.1t)=

A。(1+10.517%)^t。根据A。(1+10%)^t推导出

A。(1+10.517%)^t，这也就是根据10%推导出了10.517%，这是用任何知识推导都推导不出来的(思考:根据这一点能不能从根本上否定这种连续复利计算?能不能对这种连续复利法一票否决?)。

错误二 我们把t=3代入这推导过程看一下。根据这种推导过程，这就是根据

A。(1+r)^3推导出

A。(1+r/m)^(3m)，再得出A。e^(3r).

这种推导后的计算，时间变量还是只取整数，并没有推导出时间变量t可取非整数的连续复利计算(强调一下，各种期权定价模型就是根据这种推导让时间变量t变成了可以取连续实数)，A。e^(rt)中的时间变量还是只取整数。根本没有推导出”连续计算”(思考:根据这一点能不能从根本上否定这种连续复利计算?能不能对这种连续复利法一票否决。还可进一步思考，无论一年中的计息次数m的值是多大，所谓复利分期计算公式

A。(1+r/m)^(mt))计算的值都只是一个数，不是m个数值，在平面坐标系中只是一个点，这些点列的极限只是一个点

(t，A。e^(rt))，不能成为连续曲线，没有构成连续计算)

错误三

以年利率r=10%为例思考三个问题就就可从另一角度知道这种连续复利计算方法的错误了。

1 当年利率为10%时，要按A。(1+10%)^t计算复利。但又根据什么认定A。(1+10%)^t不反映资金随时”利生利”，即连续复利的资金增值规律?

2 一方面认定

A。(1+10%)^t

不反映资金随时间”利生利”，不是连续复利的增值规律，那么，为什么要用A。(1+10%)^t计算所称的离散的复利?年利率10%是什么意思?

3 根据所谓不反映资金增值规律的算式A。(1+10%)^t推导出A。e^(0.1t)=

A。(1+10.517%)^t，怎么就成了计算连续复利的计算式?

A。(1+10%)^t，与

A。(1+10.517%)^t结构一样，式子含义一样 只是

A。(1+10.517%)^t把年利率10%无理由的变大成了10.517%而已。这不是明显的可笑的错误吗

对于A。(1+r)^t推导

A。(1+r/m)^(mt)^t，再到A。e^(rt).不少人还会陷入”名义年利率r”的迷思，表面上”名义年利率r”是一个概念，实际上，一年期计息的名义年利率，半年期计息的名义年利率，一个月一计算一次利息的名义年利率的概念含义是不同的，这也就是说，在对A。(1+r/m)^(mt)^t求极限，令m趋于无穷大的过程，就是不断改变名义年利率r概念含义的过程。在推导过程中不断改变概念含义，这在任何推导中都不会推导出合理正确的结果。

如还不理解这种连续复利法的错误，还可看下面提供的文章。实际上，我们还可以从其它角度论述这种连续复利法的错误。2014年文章《国外教材中讲授连续复利的种种错误》论述了美国五种课程权威教材中的五种不同类型的错误。如果这些教材没有错，怎么会找出五种不同错误写成文章发表出来2018年的文章《连续复利错误面面观》从六个角度论述了这种方法的错误。

结论:国内外多门课程讲的，存在了300多年的连续复利计算法是错误的，1997年诺贝尔经济学奖评委会没有看到连续复利的错误。

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高德导航时显示状态栏的方法步骤

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β系数也称为贝塔系数（Beta coefficient），是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性，在股票、基金等投资术语中常见。

实际中，一般用单个股票资产的历史收益率对同期指数（大盘）收益率进行回归，回归系数就是Beta系数。

确定β系数的模型有两种形式。一种是CAPM模型（资本资产定价模型，也称证券市场线模型，security market line）：E（Ri）= Rf+βi（Rm-Rf） 其中：E（Ri）= 资产i的期望收益率Rf =无风险收益率Rm = 市场平均收益率另一种是市场模型：E（Ri）=αi+βiRm这两个模型都是单变量线性模型，都可用最小二乘法确定模型中的参数。在这两个模型中，β系数都是模型的斜率。当αi = Rf（1-βi）时，这两个模型是可以互相转换的。但是，这两个模型的假设前提、变量所采用的数据和应用条件都不相同。从理论上说， CAPM模型是建立在一系列严格的假设前提下的均衡模型。其假设前提是完备的市场、信息无成本、资产可分割、投资者厌恶风险、投资者对收益具有共同期望、投资者按无风险资产收益率自由借贷等。即CAPM模型是描述市场处于均衡状态下的资产期望收益率E（Ri）与资产风险补偿（Rm-Rf）的关系。而市场模型是描述资产期望收益率与市场平均收益率之间的关系。市场模型体现的是资产的期望收益率与市场期望收益率之间的关系，而不论该市场是否处于均衡状态。其中的β系数体现的是市场的期望收益率变动对资产期望收益率变动影响的程度。采用CAPM模型确定β系数，必然要涉及无风险收益率，从而引起了对该模型的争议。布莱克（Black，1972）在《限制借贷条件下的资本市场均衡》一文中指出：由于通货膨胀的存在，真正的无风险利率是不存在的。因此布莱克认为，CAPM模型的基础本身就存在问题。但CAPM模型还是普遍地得到了应用。在美国，CAPM模型中的无风险收益率采用的是长期国债利率。

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