『壹』 股票的組合收益率，組合方差怎麼求
1.股票基金
預期收益率=1/3*(-7%)+1/3*12%+1/3*28%=11%
方差=1/3[(-7%-11%)^2+(12%-11%)^2+(28%-11%)^2]=2.05%
標准差=14.3%(標准差為方差的開根,標准差的平方是方差)
2.債券基金
預期收益率=1/3*(17%)+1/3*7%+1/3*（-3%）=7%
方差=1/3[(17%-7%)^2+(7%-7%)^2+(-3%-7%)^2]=0.67%
標准差=8.2%
注意到,股票基金的預期收益率和風險均高於債券基金.然後我們來看股票基金和債券基金各佔百分之五十的投資組合如何平衡風險和收益.投資組合的預期收益率和方差也可根據以上方法算出,先算出投資組合在三種經濟狀態下的預期收益率,如下：
蕭條：50%*(-7%)+50%*17%=5%
正常：50%*(12%)+50%*7%=9.5%
繁榮：50%*(28%)+50%*(-3%)=12.5%
則該投資組合的預期收益率為：1/3*5%+1/3*9.5%+1/3*12.5%=9%
該投資組合的方差為：1/3[(5%-9%)^2+(9.5%-9%)^2+(12.5%-9%)^2]=0.001%
該投資組合的標准差為：3.08%
注意到,其中由於分散投資帶來的風險的降低.一個權重平均的組合（股票和債券各佔百分之五十）的風險比單獨的股票或債券的風險都要低.
投資組合的風險主要是由資產之間的相互關系的協方差決定的,這是投資組合能夠降低風險的主要原因.相關系數決定了兩種資產的關系.相關性越低,越有可能降低風險
『貳』 股票的組合收益率，組合方差怎麼求
分散投資降低了風險（風險至少不會增加）。
1、組合預期收益率=0.5*0.1+0.5*0.3=0.2。
2、兩只股票收益的協方差=-0.8*0.3*0.2=-0.048。
3、組合收益的方差=（0.5*0.2）^2+(0.5*0.3)^2+2*（-0.8）*0.5*0.5*0.3*0.2=0.0085。
4、組合收益的標准差=0.092。
組合前後發生的變化：組合收益介於二者之間；風險明顯下降。
(2)股票代碼里兩個數的方差擴展閱讀：
基本特徵：
最早的對中國收益率的研究應該是Jamison&Gaag在1987年發表的文章。初期的研究樣本數量及所覆蓋的區域都很有限，往往僅是某個城市或縣的樣本。而且在這些模型中，往往假設樣本是同質的，模型比較簡單。
在後來的研究中，樣本量覆蓋范圍不斷擴大直至全國性的樣本，模型中也加入了更多的控制變數，並且考慮了樣本的異質性，如按樣本的不同屬性分別計算了其收益率，並進行比較。
這些屬性除去性別外，還包括了不同時間、地區、城鎮樣本工作單位屬性、就業屬性、時間、年齡等。下面概況了研究的主要結果。
『叄』 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）
我不知道如何計算這種系數，抱歉！
我只想說，這樣的比較在實際操作中一點意義都沒有。很多大學的教學內容在股市的實際運用中完全是兩碼事。正因為如此，股神巴菲特退出了當年就讀的第一個商學院。
『肆』 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數（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，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。
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
『伍』 什麼是股票中的股市標准差
標准差（Standard Deviation） ，是離均差平方的算術平均數（即：方差）的算術平方根，用σ表示。標准差也被稱為標准偏差，或者實驗標准差，在概率統計中最常使用作為統計分布程度上的測量依據。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組數據，標准差未必相同。股票價格的波動是股票市場風險的表現，因此股票市場風險分析就是對股票市場價格波動進行分析。波動性代表了未來價格取值的不確定性，這種不確定性一般用方差或標准差來刻畫。
溫馨提示：投資有風險，入市需謹慎。
應答時間：2021-01-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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『陸』 求A、B兩股票標准差和協方差，要有計算步驟
1、求A、B兩股票標准差和協方差，要有計算步驟如下圖：
2、標准差（Standard Deviation） ，中文環境中又常稱均方差，但不同於均方誤差（mean squared error，均方誤差是各數據偏離真實值的距離平方的平均數，也即誤差平方和的平均數，計算公式形式上接近方差，它的開方叫均方根誤差，均方根誤差才和標准差形式上接近），標准差是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。
3、協方差分析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。 方差分析是從質量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標影響的差異。一般說來，質量因子是可以人為控制的。 回歸分析是從數量因子的角度出發，通過建立回歸方程來研究實驗指標與一個（或幾個）因子之間的數量關系。但大多數情況下，數量因子是不可以人為加以控制的。
『柒』 某一個股票與股票市場組合的方差是什麼意思
任何投資者都希望投資獲得最大的回報，但是較大的回報伴隨著較大的風險。為了分散風險或減少風險，投資者投資資產組合。資產組合是使用不同的證券和其他資產構成的資產集合，目的是在適當的風險水平下通過多樣化獲得最大的預期回報，或者獲得一定的預期回報使用風險最小。 作為風險測度的方差是回報相對於它的預期回報的離散程度。資產組合的方差不僅和其組成證券的方差有關，同時還有組成證券之間的相關程度有關。為了說明這一點，必須假定投資收益服從聯合正態分布（即資產組合內的所有資產都服從獨立正態分布，它們間的協方差服從正態概率定律），投資者可以通過選擇最佳的均值和方差組合實現期望效用最大化。如果投資收益服從正態分布，則均值和方差與收益和風險一一對應。 如本題所示，兩個資產的預期收益率和風險根據前面所述均值和方差的公式可以計算如下：1。股票基金 預期收益率=1/3*(-7%)+1/3*12%+1/3*28%=11% 方差=1/3[(-7%-11%)^2+(12%-11%)^2+(28%-11%)^2]=2.05% 標准差=14.3%(標准差為方差的開根，標准差的平方是方差)2。債券基金 預期收益率=1/3*(17%)+1/3*7%+1/3*（-3%）=7% 方差=1/3[(17%-7%)^2+(7%-7%)^2+(-3%-7%)^2]=0.67% 標准差=8.2%注意到，股票基金的預期收益率和風險均高於債券基金。然後我們來看股票基金和債券基金各佔百分之五十的投資組合如何平衡風險和收益。投資組合的預期收益率和方差也可根據以上方法算出，先算出投資組合在三種經濟狀態下的預期收益率，如下： 蕭條：50%*(-7%)+50%*17%=5% 正常：50%*(12%)+50%*7%=9.5% 繁榮：50%*(28%)+50%*(-3%)=12.5%則該投資組合的預期收益率為：1/3*5%+1/3*9.5%+1/3*12.5%=9%該投資組合的方差為：1/3[(5%-9%)^2+(9.5%-9%)^2+(12.5%-9%)^2]=0.001%該投資組合的標准差為：3.08% 注意到，其中由於分散投資帶來的風險的降低。一個權重平均的組合（股票和債券各佔百分之五十）的風險比單獨的股票或債券的風險都要低。 投資組合的風險主要是由資產之間的相互關系的協方差決定的，這是投資組合能夠降低風險的主要原因。相關系數決定了兩種資產的關系。相關性越低，越有可能降低風險。
『捌』 急急急！！求大神計算，求兩只股票的標准差。
單個股票收益率的方差=beta^2*市場收益率的方差+股票特定風險的方差
A股票的標准差=[(0.8^2)*(20%^2)+30%^2]^(1/2)=0.34
B股票的標准差=[(1.2^2)*(20%^2)+20%^2]^(1/2)=0.3124
『玖』 兩個數據各有兩個方差，它們的總方差怎麼算可以加起來嗎
若兩個隨機變數X和Y相互獨立，那麼兩個隨機變數的和的方差等於各自方差的和：
D(X+Y) = D(X)+D(Y)
這是因為：
D(X+Y) = E{(X+Y)-[E(X)+E(Y)]}^2
= E{[X-E(X)]+[Y-E(Y)]}^2
= E[X-E(X)]^2 + 2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} + E[Y-E(Y)]^2
= D(X) + D(Y) + 2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
= D(X) + D(Y)
這是因為 X、Y相互獨立，E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0
因此：D(X+Y) = D(X)+D(Y)
(9)股票代碼里兩個數的方差擴展閱讀：
對於連續型隨機變數X，若其定義域為（a，b），概率密度函數為f（x），連續型隨機變數X方差計算公式：
D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx
方差刻畫了隨機變數的取值對於其數學期望的離散程度。（標准差、方差越大，離散程度越大）
若X的取值比較集中，則方差D（X）較小，若X的取值比較分散，則方差D（X）較大。
因此，D（X）是刻畫X取值分散程度的一個量，它是衡量取值分散程度的一個尺度。