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两种股票之间的相关系数怎么算(两种股票协方差计算公式)

两种股票之间的相关系数怎么算(两种股票协方差计算公式)

内容导航:
  • 请计算两种股票报酬率之间的相关系数,并计算该投资组合的方差和标准离差。
  • 知道两种股票的历史收盘价怎么算两者之间的相关系数
  • 求两支股票的相关系数,麻烦把步骤写一下,急!!!!!!
  • 如何计算两个股票的相关系数(correlation)(急)
  • 两证券协方差和相关系数的计算
  • 期望收益率、方差、协方差、相关系数的计算公式
  • 如何计算两个股票的相关系数(correlation)(急)
  • Q1:请计算两种股票报酬率之间的相关系数,并计算该投资组合的方差和标准离差。

    你这复制的一大段啥东西

    Q2:知道两种股票的历史收盘价怎么算两者之间的相关系数

    问得太模糊

    Q3:求两支股票的相关系数,麻烦把步骤写一下,急!!!!!!

    B 因为相关系数在【-1,1】之间……

    Q4: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。

    Q5:两证券协方差和相关系数的计算

    一、首先要明白这2个的定义 1、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,+1代表完全正相关,0则表示不相关。 2、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,表示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。二、要辨清两者的关系 1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的,只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。 2、相关系数和协方差的变动方向是一致的,相关系数的负的,协方差一定是负的。 3、(1)协方差表示两种证劵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劵之间共同变动的程度。(2)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。

    Q6:期望收益率、方差、协方差、相关系数的计算公式

    期望收益率,又称为持有期收益率(HPR)指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率。这仅仅是一种期望值,实际收益很可能偏离期望收益。 HPR=(期末价格 -期初价格+现金股息)/期初价格
    方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数
    比如1.2.3.4.5 这五个数的平均数是3
    方差就是 1/5[(1-3)²+(2-3)²+(3-3)²+(4-3)²+(5-3)²]=2
    协方差定义1:变量xk和xl如果均取n个样本,则它们的协方差定义为 ,这里 分别表示两变量系列的平均值。协方差可记为两个变量距平向量的内积,它反映两气象要素异常关系的平均状况。
    定义2:度量两个随机变量协同变化程度的方差。
    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。
    E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。
    协方差与方差之间有如下关系: D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y) 因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
    协方差的性质:
    (1)COV(X,Y)=COV(Y,X); (2)COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),(a,b是常数); (3)COV(X1+X2,Y)=COV(X1,Y)+COV(X2,Y)。 由协方差定义,可以看出COV(X,X)=D(X),COV(Y,Y)=D(Y)。
    相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低。 相关系数又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。 相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间。 γ>0为正相关,γ<0为负相关。γ=0表示不相关; γ的绝对值越大,相关程度越高。 两个现象之间的相关程度,一般划分为四级: 如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小。当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切。当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系。通常|r|大于0.8时,认为两个变量有很强的线性相关性。
    编辑本段相关系数的计算公式
    其中xi为自变量的标志值;i=1,2,…n;■为自变量的平均值, 为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料,相关系数的计算公式为: 相关系数计算公式
    [1]? r=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数)的平方*∑(样子同上)(Yi-Y平均数)的平方 其中fi为权数,即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时,可以用一种简捷的方法计算相关系数,其公式为: 使用这种计算方法时,当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值,不必再列计算表。

    Q7: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。

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