股票協方差如何計算 某一股票與市場組合的協方差是什么意思

一、某一股票與市場組合的協方差是什么意思？

方差描述了一組數列的波動情況，如果一個數列都是1種數，如1，1，1，1，1，1 那么它的方差為0　　期望其實就是一組數的平均值　　協方差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　　兩個不同參數之間的方差就是協方差　　相關系數r　　相關系數是變量之間相關程度的指標。樣本相關系數用r表示,總體相關系數用ρ表示,相關系數的取值范圍為[-1,1]。|r|值越大，誤差Q越小，變量之間的線性相關程度越高；|r|值越接近0，Q越大，變量之間的線性相關程度越低。　　相關系數 又稱皮（爾生）氏積矩相關系數，說明兩個現象之間相關關系密切程度的統計分析指標。　　相關系數用希臘字母γ表示，γ值的范圍在-1和+1之間。　　γ＞0為正相關，γ＜0為負相關。γ＝0表示不相關；　　γ的絕對值越大，相關程度越高。　　兩個現象之間的相關程度，一般劃分為四級：　　如兩者呈正相關，r呈正值，r=1時為完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值，而r=-1時為完全負相關。完全正相關或負相關時，所有圖點都在直線回歸線上；點子的分布在直線回歸線上下越離散，r的絕對值越小。當例數相等時，相關系數的絕對值越接近1，相關越密切；越接近于0，相關越不密切。當r=0時，說明X和Y兩個變量之間無直線關系。通常|r|大于0.75時，認為兩個變量有很強的線性相關性。　　相關系數的計算公式為：　　其中xi為自變量的標志值；i＝1，2，…n；■為自變量的平均值，　　為因變量數列的標志值；■為因變量數列的平均值。　　為自變量數列的項數。對于單變量分組表的資料，相關系數的計算公式為：　　其中fi為權數，即自變量每組的次數。在使用具有統計功能的電子計算機時，可以用一種簡捷的方法計算相關系數，其公式為：　　使用這種計算方法時，當計算機在輸入x、y數據之后，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等數值，不　　必再列計算表。　　參考資料：搜狗百科

二、求救，股票的貝塔值怎么算啊？方差、協方差那些怎么求？

股票β值表示投資組合對系統風險的敏感程度：β值為1，表示指數變化時，股票價格會以相同的百分率變化；β值為1．8時，表示指數發生1％的變動，股票價 格會呈現1．8％的變動；β值為值0．5時，表示指數發生1％的變動，股票價格會呈現0．5％的變動。行情上漲時，一般選取β值偏高的投資組合；行情下跌 時，一般選取β值偏低的投資組合，這樣才能取得最佳收益。當然，β值是歷史數據的統計，有一定的時效性，這一點在應用時必須考慮。 例，計算股票關鋁股份（000831）與滬深300指數之間的相關關系，即貝塔值。 1.首先利用大智慧軟件導出關鋁股份以及滬深300指數的所有數據，粘貼到EXCEL表格中。 2.將關鋁股份的日期以及相應的收盤價放到一張新表中，對滬深300指數也進行相同的操作。3.將關鋁股份中的2005年1月4日以前的數據全部刪除，并且將兩張表的所有漢字刪除！ 4.點擊數據-篩選-高級篩選，然后不管彈出什么對話框，點確定。

三、計算該股票平均收益率及協方差，急求！謝謝

用excel吧，其中日收益率等于每天股票價格的變化率。算出兩只股票的日變化率，然后用公式“covariance=”來計算協方差。

四、股票，期望收益率，方差，均方差的計算公式

1、期望收益率計算公式：HPR=（期末價格 -期初價格+現金股息）/期初價格例：A股票過去三年的收益率為3%、5%、4%，B股票在下一年有30%的概率收益率為10%，40%的概率收益率為5%，另30%的概率收益率為8%。計算A、B兩只股票下一年的預期收益率。解:A股票的預期收益率 ＝（3%＋5%＋4%）/3?＝ 4%?B股票的預期收益率?＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30% ＝ 7.4%2、在統計描述中，方差用來計算每一個變量（觀察值）與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學采用平均離均差平方和來描述變量的變異程度。擴展資料：1、協方差計算公式例：Xi 1.1 1.9 3，Yi 5.0 10.4 14.6解：E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.022、相關系數計算公式解：由上面的解題可求X、Y的相關系數為r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979參考資料來源：百度百科-期望收益率參考資料來源：百度百科-協方差參考資料來源：百度百科-方差

五、協方差怎樣計算

1.在概率論和統計學中，協方差用于衡量兩個變量的總體誤差。COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]自協方差在統計學中，特定時間序列或者連續信號Xt的自協方差是信號與其經過時間平移的信號之間的協方差。如果序列的每個狀態都有一個平均數E[Xt]=μt，那么自協方差為其中E是期望值運算符。如果Xt是二階平穩過程，那么有更加常見的定義：其中k是信號移動的量值，通常稱為延時。如果用方差σ^2進行歸一化處理，那么自協方差就變成了自相關系數R(k)，即有些學科中自協方差術語等同于自相關。自協方差函數是描述隨機信號X(t)在任意兩個不同時刻t1，t2，的取值之間的二階混合中心矩，用來描述X(t)在兩個時刻取值的起伏變化（相對與均值）的相關程度，也稱為中心化的自相關函數。

六、股票，期望收益率，方差，均方差的計算公式

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