衡量一个点估计量的好坏的标准有哪些？在CFA考试中学习吗？

衡量一个点估计量的好坏的标准有很多，在CFA考试中这样的知识点也是要理解的，那如何来确定一个点估计的好坏呢？单凭某一次抽样的样本是不具有说服力的，必须要通过很多次抽样的样本来衡量。那常见的的衡量一个点估计量的好坏的标准有哪些呢？

比较常见的有：无偏性（Unbiasedness）、有效性（Efficiency）和一致性（Consistency）。

无偏性（Unbiasedness）：经过多次抽样后，将所有的点估计值平均起来，也就是取期望值，这个期望值应该和总体参数一样。

有效性（Efficiency）是指，对同一总体参数，如果有多个无偏估计量，那么标准差小的估计量更有效。因为一个无偏的估计量并不意味着它就接近被估计的参数，它还必须和总体参数的离散程度比较小。

一致性（Consistency）是指随着样本量的增大，点估计的值越来越接近被估计的总体的参数。

这就是在CFA考试中要学习的知识点，CFA知识点是有很多的，如果在CFA考试中掌握这些知识点呢？需要在备考中准备相关的课程和资料，有需要的考生可以在线咨询！