投资学两只股票的协方差

❶ 关于投资学的几个问题，方差协方差的加权运算问题，金融数学大神来指点下谢谢啊

7-16中，i=1,2,...,n, j=1,2,...,n和项一共有n*n = n^2 项。
想象一哈，将Cov[r(i), r(j)]放成一个n*n 的方阵里，放在第i行第j列。。
这样，w(i)=w(j)=1/n时， 7-16就是这个方阵中的元素之和，再除以n^2.

7-17中，把i=j那些和项单独拿出来了。。相当于在方阵中，将对角线元素单独拿出来了。。
对角线元素一共有n个，拿出对角线元素后，7-17中的第2个式子中一共有（n^2 - n)项。。
n^2 - n = n(n-1)...
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在求Cov^{bar}时，因i不等于j的项一共有n(n-1)项，因此这些项的平均值=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. [就您附的图片中，这问题等式的上2行。。]
Cov[R(M), R(M)] = R(M)的方差。。
您问题等式就是这样来滴。。

❷ 投资学里面的协方差

你选择什么钥匙总是
取决于从你的眼睛或你的嘴巴或你的耳朵
喷出来的鲜血
你变换那钥哈哈匙，你变换那个
可自由地跟雪花一起飘扬的词。

❸ 股票收益率，方差，协方差计算

股票收益率=收益额/原始投资额，这一题中A股票的预期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3＝4%。

方差计算公式：

(3)投资学两只股票的协方差扩展阅读：

股票收益率是反映股票收益水平的指标。投资者购买股票或债券最关心的是能获得多少收益，衡量一项证券投资收益大小以收益率来表示。反映股票收益率的高低，一般有三个指标：

1、本期股利收益率。是以现行价格购买股票的预期收益率。

2、持有期收益率。股票没有到期，投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间的收益率为持有期收益率。

3、折股后的持有期收益率。股份公司进行折股后，出现股份增加和股价下降的情况，因此，折股后股票的价格必须调整。

❹ 如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）

我不知道如何计算这种系数，抱歉！
我只想说，这样的比较在实际操作中一点意义都没有。很多大学的教学内容在股市的实际运用中完全是两码事。正因为如此，股神巴菲特退出了当年就读的第一个商学院。

❺ 原题是：利用股票市场中任意两种股票的历史价格数据，计算这两种股票的相关系数和协方差。

你网络里看定义相关系数和协方差就可以了啊，若要算的话....还要从股票软件导出XLS文件，然后再计算....懒得帮你算，你自己操作吧

❻ 两证券协方差和相关系数的计算

两证券协方差表示两种证_之间共同变动的程度：相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证_之间共同变动的程度。相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值，其计算公式为：相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动，-1代表完全负相关了，+1代表完全正相关了，0则表示不相关。相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差就一定是负的。
相关系数是变量之间相关程度的指标，相关系数在0到1之间，表示两种报酬率的增长是同向的；相关系数在0到-1之间，表示两种报酬率的增长是反向的，所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。
协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为：当协方差为正值时，这就表示了两种资产的收益率呈同方向变动；协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈反方向变动。
总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是这两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差啦。

❼ 求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤

1、求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤如下图：

2、标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

3、协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。