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历史模拟法 方差协方差法 压力测试法 蒙特卡洛模拟法
在水平Ai下，指标服从正态分布 在不同水平下，所有因子的显著性全部相同 在不同水平下，方差(α2)相等 数据yij相互独立
应变量y是服从正态分布的随机变量 自变量间相互独立 残差是均数为0，方差为常数、服从正态分布的随机变量 残差间相互独立，且与p个自变量之间独立 自变量均服从正态分布
在水平Ai下，指标服从正态分布 在不同水平下，所有因子的显著性全部相同 在不同水平下，方差α2相等 数据yij相互独立
每个水平下的总体都服从正态分布 每个水平下的总体的均值相等 每次试验相互独立 每个水平下的重复试验次数相等 每个水平下的总体方差相等
假定因子A有r个水平，在每个水平下指标的全体构成了一个总体，因此共有r个总体 指标服从正态分布 假定第i个总体服从均值为μi，方差为α2的正态分布，从该总体获得一个样本量为m的样本为yi1)，yi2，…其观测值便是我们观测到的数据 在相同水平下，方差α2相等 最后假定各样本是相互独立的
是一种全值估计 需要对市场因子的统计分布进行假定 是一种参数方法 可以较好地处理非正态分布 低估突发性的收益率波动
总体均值的置信区间都是由样本均值加减估计误差得到。 在小样本情况下，对总体均值的估计都是建立在总体服从正态分布的假定条件下。 当样本量n充分大时，样本均值的分布近似服从正态分布。 当总体服从正态分布时，样本均值不服从正态分布。 对总体均值进行区间估计时，不需要考虑总体方差是否已知。
每个水平下，指标服从正态分布 每个水平下，指标均值相等 每个水平下，试验次数相等 每次试验相互独立 每个水平下，指标方差相等
历史模拟法 方差-协方差法 标准法 蒙特卡洛模拟法
总体均值的置信区间都是由样本均值加减估计误差得到。 在小样本情况下，对总体均值的估计都是建立在总体服从正态分布的假定条件下。 当样本量n充分大时，样本均值的分布近似服从正态分布。 当总体服从正态分布时，样本均值不服从正态分布。 对总体均值进行区间估计时，不需要考虑总体方差是否已知。
当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布 当总体服从正态分布时，只要样本容量足够大，样本均值就服从正态分布 当总体不服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布 当总体不服从正态分布时，无论样本容量多大，样本均值都不会近似服从正态分布 当总体不服从正态分布时，在小样本情况下，样本均值不服从正态分布
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