协方差证券投资

Ⅰ 两只股票期望收益,标准差相同,与其他证券的协方差不同,则两只股票的价格会相等吗

绝对不可能相同，因为投资者或者说在二级市场上交易者的情绪是不一样的，受外界的包括大盘，政策，外围以及内因的业绩影响，都会造成偏差，所以，股票和人一样，没有完全一模一样的人，只有很像的（例如双胞胎）而已。

Ⅱ 投资组合的贝塔系数计算公式

投资组合的beta值等于被组合各项资产beta系数的加权平均数。
βp=∑(βi)(Wi)=40%*0.7+10%*1.1+50%*1.7=1.24
组合必要收益率E(Rp)=Rf+[E(Rm)-Rf]*βp =3%+（12%-3%）*1.24=14.16%

Ⅲ 单个证券与市场组合协方差

因为协方差是双线性函数啊，双线性函数的概念在线性代数书里有，对你说的这种情况，实际是用到了：
Cov（aX+bY，cZ）=acCov（X，Z）+bcCov(Y,Z）
把aX+bY推广到N项就可以了

Ⅳ 如果协方差的数值小于零，则两种证券的收益变动结果是什么

就是负相关。两种证券收益变动结果是，一个涨一个跌，一个收益增长一个收益下降，总之是反向。

协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

(4)协方差证券投资扩展阅读：

协方差矩阵

分别为m与n个标量元素的列向量随机变量X与Y，这两个变量之间的协方差定义为m×n矩阵.其中X包含变量X1.X2......Xm，Y包含变量Y1.Y2......Yn，假设X1的期望值为μ1，Y2的期望值为v2，那么在协方差矩阵中（1,2）的元素就是X1和Y2的协方差。

两个向量变量的协方差Cov(X,Y)与Cov(Y,X)互为转置矩阵。协方差有时也称为是两个随机变量之间“线性独立性”的度量，但是这个含义与线性代数中严格的线性独立性不同。

Ⅳ 协方差的大小比较,是绝对值大的大吗

绝对值越大，说明随机变量的独立性越小，若是不计较随机变量的相互关系，那么绝对值越大协方差越大。

如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

(5)协方差证券投资扩展阅读

性质：

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。

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)

协方差与期望值有如下关系：

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)

Ⅵ 想自学证券投资，需要哪些方面的知识。

先看下《证券投资学》，需要学下概率统计的一些知识 ，比如期望，方差，协方差，相关系数这类计算，要想看懂这些是必须的~找本教材看看，然后再看些一些人写的实战经验书，自己慢慢摸索就行了

Ⅶ 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。

Ⅷ 股票的组合收益率，组合方差怎么求

分散投资降低了风险（风险至少不会增加）。

1、组合预期收益率=0.5*0.1+0.5*0.3=0.2。

2、两只股票收益的协方差=-0.8*0.3*0.2=-0.048。

3、组合收益的方差=（0.5*0.2）^2+(0.5*0.3)^2+2*（-0.8）*0.5*0.5*0.3*0.2=0.0085。

4、组合收益的标准差=0.092。

组合前后发生的变化：组合收益介于二者之间；风险明显下降。

(8)协方差证券投资扩展阅读：

基本特征：

最早的对中国收益率的研究应该是Jamison&Gaag在1987年发表的文章。初期的研究样本数量及所覆盖的区域都很有限，往往仅是某个城市或县的样本。而且在这些模型中，往往假设样本是同质的，模型比较简单。

在后来的研究中，样本量覆盖范围不断扩大直至全国性的样本，模型中也加入了更多的控制变量，并且考虑了样本的异质性，如按样本的不同属性分别计算了其收益率，并进行比较。

这些属性除去性别外，还包括了不同时间、地区、城镇样本工作单位属性、就业属性、时间、年龄等。下面概况了研究的主要结果。

Ⅸ 如何知道投资组合中的一种证券对应于另一种证券的协方差或者相关系数

相关系数一般是由历史数据推算的