股票的预期收益率和方差怎么算

1. 股票的预期收益率和方差怎么算

2. 股票，期望收益率，方差，均方差的计算公式

一、股票的计算公式：购买价=买入价×数量（股数）+佣金+过户费成本价=购买价÷数量二、期望收益率计算公式：HPR=（期末价格 -期初价格+现金股息）/期初价格三、方差计算公式：设一组数据x1,x2,x3xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)2，(x2-x拔)2(xn-x拔)2，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。四、均差的计算公式：设一组数据x1,x2,x3xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)2，(x2-x拔)2(xn-x拔)2，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。拓展资料关于协方差1、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，通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度，正数说明两个项目一个收益率上升，另一个也上升，收益率呈同方向变化。如果是负数，则一个上升另一个下降，表明收益率是反方向变化。协方差的绝对值越大，表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远。2、由于协方差比较难理解，所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积，得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数。这个数就是相关系数。计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。

3. 股票，期望收益率，方差，均方差的计算公式

股票的计算公式：购买价=买入价×数量（股数）+佣金+过户费成本价=购买价÷数量
一、期望收益率的计算方式：
第一种方法的期望收益值为：100
*
1/2
+
0
*
1/2
=50
(但实际去做可能是50
也可能是100，也可能是0，不一定等于50)；
第二种方法，则收益值肯定为50。
二、方差计算方法：
设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)2，(x2-x拔)2……(xn-x拔)2，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。
三、均差的计算方法：
设一组数据x1,x2,x3……xn中，各组数据与它们的平均数x（拔）的差的平方分别是(x1-x拔)2，(x2-x拔)2……(xn-x拔)2，那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差。

4. 求股票的期望收益率和标准差，方差？

E(R)=0.1*0.3+0.05*0.7=0.065
方差[30%*(10%-0065)^2+70%*(12%-5%)^2=
标准差平方等于方差

5. 股票，期望收益率，方差，均方差的计算公式

1、期望收益率计算公式：
HPR=（期末价格-期初价格+现金股息）/期初价格
例：A股票过去三年的收益率为3%、5%、4%，B股票在下一年有30%的概率收益率为10%，40%的概率收益率为5%，另30%的概率收益率为8%。计算A、B两只股票下一年的预期收益率。
解:
A股票的预期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3 ＝4% 
B股票的预期收益率 ＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30%＝7.4%
2、在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

扩展资料：
1、协方差计算公式

例：Xi1.11.93，Yi5.010.414.6
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=3.02
2、相关系数计算公式

解：由上面的解题可求X、Y的相关系数为
r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93)=0.9979
参考资料来源：百度百科-期望收益率
参考资料来源：百度百科-协方差
参考资料来源：百度百科-方差

6. 股票A的期望收益率是11%,标准差是22%,股票B的期望收益率是16%,标准差是29%

根据公式：σij=ρijσiσj，得出：协方差σij=0.6*22%*29%=3.828%
若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。
如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。
但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X，Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。



扩展资料：
期望值的估算可以简单地根据过去该种金融资产或投资组平均收益来表示，或采用计算机模型模拟，或根据内幕消息来确定期望收益。当各资产的期望收益率等于各个情况下的收益率与各自发生的概率的乘积的和 。
投资组合的期望收益率等于组合内各个资产的期望收益率的加权平均，权重是资产的价值与组合的价值的比例。

7. 如果两只股票收益率的方差不同两只股票的相关系数为0.5,在允许卖空的条件下,如何创造一个无风险组合

1.不论投资组合中两只证券之间的相关系数如何，只要投资比例不变，各只证券的期望收益率不变，则该投资组合的期望收益率就不变，即投资组合的期望收益率与其相关系数无关。

2.在其他条件不变时，如果两只股票收益率的相关系数越小，组合的方差就越小，表明组合后的风险越低，组合中分散掉的风险越大，其投资组合可分散的风险的效果就越大。即投资组合的风险与其相关系数负相关。

（1）当两项资产的收益率完全正相关时，两项资产的风险完全不能互相抵消，所以这样的资产组合不能降低任何风险。

（2）当两项资产的收益率完全负相关时，两者之间的风险可以充分地相互抵消，甚至完全消除（但限于非系统性风险）。

（3）只要两种证券的相关系数小于1，证券组合报酬率的标准离差就小于各证券报酬率标准离差的加权平均数。

（4）一般来讲，随着证券资产组合中资产个数的增加，证券资产组合的风险会逐渐降低，当资产的个数增加到一定程度时，证券资产组合的风险程度将趋于平稳，这时组合风险的降低将非常缓慢直到不再降低。

在证券资产组合中，能够随着资产种类增加而降低直至消除的风险，被称为非系统性风险；不能随着资产种类增加而分散的风险，被称为系统性风险。【摘要】
如果两只股票收益率的方差不同两只股票的相关系数为0.5,在允许卖空的条件下,如何创造一个无风险组合【提问】
1.不论投资组合中两只证券之间的相关系数如何，只要投资比例不变，各只证券的期望收益率不变，则该投资组合的期望收益率就不变，即投资组合的期望收益率与其相关系数无关。

2.在其他条件不变时，如果两只股票收益率的相关系数越小，组合的方差就越小，表明组合后的风险越低，组合中分散掉的风险越大，其投资组合可分散的风险的效果就越大。即投资组合的风险与其相关系数负相关。

（1）当两项资产的收益率完全正相关时，两项资产的风险完全不能互相抵消，所以这样的资产组合不能降低任何风险。

（2）当两项资产的收益率完全负相关时，两者之间的风险可以充分地相互抵消，甚至完全消除（但限于非系统性风险）。

（3）只要两种证券的相关系数小于1，证券组合报酬率的标准离差就小于各证券报酬率标准离差的加权平均数。

（4）一般来讲，随着证券资产组合中资产个数的增加，证券资产组合的风险会逐渐降低，当资产的个数增加到一定程度时，证券资产组合的风险程度将趋于平稳，这时组合风险的降低将非常缓慢直到不再降低。

在证券资产组合中，能够随着资产种类增加而降低直至消除的风险，被称为非系统性风险；不能随着资产种类增加而分散的风险，被称为系统性风险。【回答】
在一个允许卖空的市场，股票A和B是线性关系，那么A和B呈正相关还是负相关【提问】
在一个允许卖空的市场，股票A和B是线性关系，那么A和B呈正相关，请知晓。【回答】

8. 股票A的期望收益率是11%,标准差是22%,股票B的期望收益率是16%,标准差是29%

根据公式：σij=ρijσiσj，得出：协方差σij=0.6*22%*29%=3.828%
若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。
如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。
但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X，Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。



扩展资料：
期望值的估算可以简单地根据过去该种金融资产或投资组平均收益来表示，或采用计算机模型模拟，或根据内幕消息来确定期望收益。当各资产的期望收益率等于各个情况下的收益率与各自发生的概率的乘积的和。
投资组合的期望收益率等于组合内各个资产的期望收益率的加权平均，权重是资产的价值与组合的价值的比例。