復制證券組合計算

① 三種股票投資組合風險計算

整個投資組合的方差 =0.3*0.3*100+0.3*0.3*144+0.4*0.4*169+2*0.3*0.3*120+2*0.3*0.4*130+2*0.3*0.4*156 = 139.24

三個股票的投資組合方差=w1*w1*股票1的方差+w2*w2*股票2的方差+w3*w3*股票3的方差+ 2*w1*w2*股票1和2的協方差+2*w1*w3*股票1和3的協方差+2*w2*w3*股票2和3的協方差

② 關於有價證券組合的計算

a ：=0.5*70,000+0.5*200,000
=135000
135000/(1+14%)
=118421
b: =(135000-118421)/118421
=14%
c =135000/(1+14%)

③ 投資組合的貝塔系數計算公式

投資組合的beta值等於被組合各項資產beta系數的加權平均數。
βp=∑(βi)(Wi)=40%*0.7+10%*1.1+50%*1.7=1.24
組合必要收益率E(Rp)=Rf+[E(Rm)-Rf]*βp =3%+（12%-3%）*1.24=14.16%

④ 關於多個證券組成的投資組合計算

各自方差然後乘以權重即可。

⑤ 證券組合標准差的計算

0.3*0.3*0.06*0.06+0.7*0.7*0.08*0.08+2*0.3*0.7*0.06*0.08=0.098752
0.098752開方為0.3142
比例1的平方*標准差1的平方+比例2的平方*標准差2的平方+比例1*比例2*標准差1*標准差2*2最後開方。
沒有辦法輸入公式真麻煩。

⑥ 計算投資組合的標准差的公式是什麼可以舉個例子嗎

投資組合的標准差公式是：組合標准差=(A的平方+B的平方+C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方，具體解釋如下：

根據算數標准差的代數公式：(a+b+c)的平方=(a的平方+b的平方+c的平方+2ab+2ac+2bc)來推導出投資組合標准差的公式。

例如根據權重、標准差計算：

1、A證券的權重×標准差設為A。

2、B證券的權重×標准差設為B。

3、C證券的權重×標准差設為C。

確定相關系數：

1、A、B證券相關系數設為X。

2、A、C證券相關系數設為Y。

3、B、C證券相關系數設為Z。展開上述代數公式，將x、y、z代入，即可得三種證券的組合標准差=(A的平方+B的平方 +C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方。

(6)復制證券組合計算擴展閱讀：

注意事項：

1、用標准差對收益進行風險調整，其隱含的假設就是所考察的組合構成了投資者投資的全部。因此只有在考慮在眾多的基金中選擇購買某一隻基金時，夏普比率才能夠作為一項重要的依據。

2、使用標准差作為風險指標也被人們認為不很合適的。

3、夏普比率的有效性還依賴於可以以相同的無風險利率借貸的假設。

4、夏普比率沒有基準點，因此其大小本身沒有意義，只有在與其他組合的比較中才有價值。

⑦ 如何計算證券組合的期望收益率

投資組合的結果用收益率來衡量。
收益率等於收入減支出除以支出乘100%

⑧ 計算證券組合的期望收益率，十萬火急

0.15×0.08+0.2×0.1+0.25×0.15+0.22×0.18+0.18×0.2 = 0.1451
所以證券組合的期望收益率為14.51%

⑨ 證券組合投資的收益與風險計算

β系數在證券投資中的應用 06級金融班 冷松 β系數常常用在投資組合的各種模型中，比如馬柯維茨均值-方差模型、夏普單因素模型（Shape Single-Index Model）和多因素模型。具體來說，β系數是評估一種證券系統性風險的工具，用以量度一種證券或一個投資證券組合相對於總體市場的波動性，β系數利用一元線性回歸的方法計算。 （一）基本理論及計算的意義 經典的投資組合理論是在馬柯維茨的均值——方差理論和夏普的資本資產定價模型的基礎之上發展起來的。在馬柯維茨的均值——方差理論當中是用資產收益的概率加權平均值來度量預期收益，用方差來度量預期收益風險的： E(r)=∑p(ri) ri (1) σ2=∑P(ri)[ri—E(r)]2 (2) 上述公式中p(ri)表示收益ri的概率，E(r)表示預期收益，σ2表示收益的風險。夏普在此基礎上通過一些假設和數學推導得出了資本資產定價模型(CAPM)： E(ri)=rf +βi [E(rM)—rf] (3) 公式中系數βi 表示資產i的所承擔的市場風險，βi=cov(r i , r M)/var(r M) (4) CAPM認為在市場預期收益rM 和無風險收益rf 一定的情況下，資產組合的收益與其所分擔的市場風險βi成正比。 CAPM是基於以下假設基礎之上的： (1)資本市場是完全有效的(The Perfect Market); (2)所有投資者的投資期限是單周期的; (3)所有投資者都是根據均值——方差理論來選擇有效率的投資組合; (4)投資者對資產的報酬概率分布具有一致的期望。 以上四個假設都是對現實的一種抽象，首先來看假設(3)，它意味著所有的資產的報酬都服從正態分布，因而也是對稱分布的；投資者只對報酬的均值(Mean)和方差(Variance)感興趣，因而對報酬的偏度(Skewness)不在乎。然而這樣的假定是和實際不相符的!事實上，資產的報酬並不是嚴格的對稱分布，而且風險厭惡型的投資者往往具有對正偏度的偏好。正是因為這些與現實不符的假設，資本資產定價模型自1964年提出以來，就一直處於爭議之中，最為核心的問題是：β系數是否真實正確地反映了資產的風險？ 如果投資組合的報酬不是對稱分布，而且投資者具有對偏度的偏好，那麼僅僅是用方差來度量風險是不夠的，在這種情況下β系數就不能公允的反映資產的風險，從而用CAPM模型來對資產定價是不夠理想的，有必要對其進行修正。 β系數是反映單個證券或證券組合相對於證券市場系統風險變動程度的一個重要指標。通過對β系數的計算，投資者可以得出單個證券或證券組合未來將面臨的市場風險狀況。 β系數反映了個股對市場(或大盤)變化的敏感性，也就是個股與大盤的相關性或通俗說的"股性"，可根據市場走勢預測選擇不同的β系數的證券從而獲得額外收益，特別適合作波段操作使用。當有很大把握預測到一個大牛市或大盤某個不漲階段的到來時，應該選擇那些高β系數的證券，它將成倍地放大市場收益率，為你帶來高額的收益；相反在一個熊市到來或大盤某個下跌階段到來時，你應該調整投資結構以抵禦市場風險，避免損失，辦法是選擇那些低β系數的證券。為避免非系統風險，可以在相應的市場走勢下選擇那些相同或相近β系數的證券進行投資組合。比如：一支個股β系數為1.3，說明當大盤漲1%時，它可能漲1.3%，反之亦然；但如果一支個股β系數為-1.3%時，說明當大盤漲1%時，它可能跌1.3%，同理，大盤如果跌1%，它有可能漲1.3%。β系數為1，即說明證券的價格與市場一同變動。β系數高於1即證券價格比總體市場更波動。β系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。 （二）數據的選取說明 （1）時間段的確定 一般來說對β系數的測定和檢驗應當選取較長歷史時間內的數據，這樣才具有可靠性。但我國股市17年來，也不是所有的數據均可用於分析

⑩ 股票的組合收益率怎麼找得到，或者該怎麼算啊

加權平均。

假設持有兩個股票的收益率分別為a、b，資產佔比分別為0.4，0.6那麼組合收益率為：0.4a+0.6b。

取市場的長期收益率的幾何平均值，中國股市是16%-17%，用無風險收益率+風險溢價，無風險收益率取當下的5年期國債收益率，風險溢價可以用市場平均偏差和其他主觀因素調整。

由於期望收益率的計算與證券組合的相關系數無關,因此三種情況下的期望收益率是相同的，即期望收益率=16%*0.3+20%*0.7=18.8%。

而標准差的計算則與相關系數有關：完全正相關，即相關系數=1，完全負相關，即相關系數=-1，完全不相關，即相關系數=0。

(10)復制證券組合計算擴展閱讀：

在投資決策時的股票收益率計算公式：

假設股票價格是公平的市場價格，證劵市場處於均衡狀態，在任一時點證劵的價格都能完全反映有關該公司的任何可獲得的公開信息，而且證劵價格對新信息能迅速做出反應。在這種假設條件下，股票的期望收益率等於其必要的收益率。

而股票的總收益率可以分為兩個部分：第一部分：D1/P0 這是股利收益率。解釋為預期（下一期）現金股利除以當前股價，那下一期股利如何算呢，D1=D0*(1+g).第二部分是固定增長率g,解釋為股利增長率，由於g與股價增長速度相同，故此g可以解釋為股價增長率或資本利得收益率。

舉個例子來說明：股價20元，預計下一期股利1元，該股價將以10%速度持續增長。

則：股票收益率=1/20+10%=15%。

這個例子中的難點是10%，她就是g,g的數值可根據公司的可持續增長率估計，可持續增長率大家應該都知道了吧。g算出後，下一期股利1元也是由她算出的，公式上面已經列出。有了股票收益率15%，股東可作出決定期望公司賺取15%，則可購買。