投資學兩只股票的協方差

❶ 關於投資學的幾個問題，方差協方差的加權運算問題，金融數學大神來指點下謝謝啊

7-16中，i=1,2,...,n, j=1,2,...,n和項一共有n*n = n^2 項。
想像一哈，將Cov[r(i), r(j)]放成一個n*n 的方陣里，放在第i行第j列。。
這樣，w(i)=w(j)=1/n時， 7-16就是這個方陣中的元素之和，再除以n^2.

7-17中，把i=j那些和項單獨拿出來了。。相當於在方陣中，將對角線元素單獨拿出來了。。
對角線元素一共有n個，拿出對角線元素後，7-17中的第2個式子中一共有（n^2 - n)項。。
n^2 - n = n(n-1)...
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在求Cov^{bar}時，因i不等於j的項一共有n(n-1)項，因此這些項的平均值=和/[n(n-1)]。。
而不能只除以n-1...
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Cov[e(i), R(M)] = Cov[R(M), e(i)] = 0. [就您附的圖片中，這問題等式的上2行。。]
Cov[R(M), R(M)] = R(M)的方差。。
您問題等式就是這樣來滴。。

❷ 投資學裡面的協方差

你選擇什麼鑰匙總是
取決於從你的眼睛或你的嘴巴或你的耳朵
噴出來的鮮血
你變換那鑰哈哈匙，你變換那個
可自由地跟雪花一起飄揚的詞。

❸ 股票收益率，方差，協方差計算

股票收益率=收益額/原始投資額，這一題中A股票的預期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3＝4%。

方差計算公式：

(3)投資學兩只股票的協方差擴展閱讀：

股票收益率是反映股票收益水平的指標。投資者購買股票或債券最關心的是能獲得多少收益，衡量一項證券投資收益大小以收益率來表示。反映股票收益率的高低，一般有三個指標：

1、本期股利收益率。是以現行價格購買股票的預期收益率。

2、持有期收益率。股票沒有到期，投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間的收益率為持有期收益率。

3、折股後的持有期收益率。股份公司進行折股後，出現股份增加和股價下降的情況，因此，折股後股票的價格必須調整。

❹ 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）

我不知道如何計算這種系數，抱歉！
我只想說，這樣的比較在實際操作中一點意義都沒有。很多大學的教學內容在股市的實際運用中完全是兩碼事。正因為如此，股神巴菲特退出了當年就讀的第一個商學院。

❺ 原題是：利用股票市場中任意兩種股票的歷史價格數據，計算這兩種股票的相關系數和協方差。

你網路里看定義相關系數和協方差就可以了啊，若要算的話....還要從股票軟體導出XLS文件，然後再計算....懶得幫你算，你自己操作吧

❻ 兩證券協方差和相關系數的計算

兩證券協方差表示兩種證_之間共同變動的程度：相關系數是變數之間相關程度的指標根據協方差的公式可知，協方差與相關系數的正負號相同，但是協方差是相關系數和兩證券的標准差的乘積，所以協方差表示兩種證_之間共同變動的程度。相關系數是協方差與兩個投資方案投資收益標准差之積的比值，其計算公式為：相關系數總是在-1到+1之間的范圍內變動，-1代表完全負相關了，+1代表完全正相關了，0則表示不相關。相關系數和協方差的變動方向是一致的，相關系數的負的，協方差就一定是負的。
相關系數是變數之間相關程度的指標，相關系數在0到1之間，表示兩種報酬率的增長是同向的；相關系數在0到-1之間，表示兩種報酬率的增長是反向的，所以說相關系數是變數之間相關程度的指標。總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關系數反映的是兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關系數乘以各自的標准差。
協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資項目相對於另一投資項目風險的統計指標。其計算公式為：當協方差為正值時，這就表示了兩種資產的收益率呈同方向變動；協方差為負值時，表示兩種資產的收益率呈反方向變動。
總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關系數反映的是這兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關系數乘以各自的標准差啦。

❼ 求A、B兩股票標准差和協方差，要有計算步驟

1、求A、B兩股票標准差和協方差，要有計算步驟如下圖：

2、標准差（Standard Deviation） ，中文環境中又常稱均方差，但不同於均方誤差（mean squared error，均方誤差是各數據偏離真實值的距離平方的平均數，也即誤差平方和的平均數，計算公式形式上接近方差，它的開方叫均方根誤差，均方根誤差才和標准差形式上接近），標准差是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。

3、協方差分析是建立在方差分析和回歸分析基礎之上的一種統計分析方法。 方差分析是從質量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標影響的差異。一般說來，質量因子是可以人為控制的。 回歸分析是從數量因子的角度出發，通過建立回歸方程來研究實驗指標與一個（或幾個）因子之間的數量關系。但大多數情況下，數量因子是不可以人為加以控制的。