『壹』 股票的组合收益率，组合方差怎么求
1.股票基金
预期收益率=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%
标准差=14.3%(标准差为方差的开根,标准差的平方是方差)
2.债券基金
预期收益率=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%
标准差=8.2%
注意到,股票基金的预期收益率和风险均高于债券基金.然后我们来看股票基金和债券基金各占百分之五十的投资组合如何平衡风险和收益.投资组合的预期收益率和方差也可根据以上方法算出,先算出投资组合在三种经济状态下的预期收益率,如下：
萧条：50%*(-7%)+50%*17%=5%
正常：50%*(12%)+50%*7%=9.5%
繁荣：50%*(28%)+50%*(-3%)=12.5%
则该投资组合的预期收益率为：1/3*5%+1/3*9.5%+1/3*12.5%=9%
该投资组合的方差为：1/3[(5%-9%)^2+(9.5%-9%)^2+(12.5%-9%)^2]=0.001%
该投资组合的标准差为：3.08%
注意到,其中由于分散投资带来的风险的降低.一个权重平均的组合（股票和债券各占百分之五十）的风险比单独的股票或债券的风险都要低.
投资组合的风险主要是由资产之间的相互关系的协方差决定的,这是投资组合能够降低风险的主要原因.相关系数决定了两种资产的关系.相关性越低,越有可能降低风险
『贰』 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。
(2)股票代码里两个数的方差扩展阅读：
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。
『叁』 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。
『肆』 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。
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
『伍』 什么是股票中的股市标准差
标准差（Standard Deviation） ，是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。股票价格的波动是股票市场风险的表现，因此股票市场风险分析就是对股票市场价格波动进行分析。波动性代表了未来价格取值的不确定性，这种不确定性一般用方差或标准差来刻画。
温馨提示：投资有风险，入市需谨慎。
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『陆』 求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤
1、求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤如下图：
2、标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。
3、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。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。
『柒』 某一个股票与股票市场组合的方差是什么意思
任何投资者都希望投资获得最大的回报，但是较大的回报伴随着较大的风险。为了分散风险或减少风险，投资者投资资产组合。资产组合是使用不同的证券和其他资产构成的资产集合，目的是在适当的风险水平下通过多样化获得最大的预期回报，或者获得一定的预期回报使用风险最小。 作为风险测度的方差是回报相对于它的预期回报的离散程度。资产组合的方差不仅和其组成证券的方差有关，同时还有组成证券之间的相关程度有关。为了说明这一点，必须假定投资收益服从联合正态分布（即资产组合内的所有资产都服从独立正态分布，它们间的协方差服从正态概率定律），投资者可以通过选择最佳的均值和方差组合实现期望效用最大化。如果投资收益服从正态分布，则均值和方差与收益和风险一一对应。 如本题所示，两个资产的预期收益率和风险根据前面所述均值和方差的公式可以计算如下：1。股票基金 预期收益率=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% 标准差=14.3%(标准差为方差的开根，标准差的平方是方差)2。债券基金 预期收益率=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% 标准差=8.2%注意到，股票基金的预期收益率和风险均高于债券基金。然后我们来看股票基金和债券基金各占百分之五十的投资组合如何平衡风险和收益。投资组合的预期收益率和方差也可根据以上方法算出，先算出投资组合在三种经济状态下的预期收益率，如下： 萧条：50%*(-7%)+50%*17%=5% 正常：50%*(12%)+50%*7%=9.5% 繁荣：50%*(28%)+50%*(-3%)=12.5%则该投资组合的预期收益率为：1/3*5%+1/3*9.5%+1/3*12.5%=9%该投资组合的方差为：1/3[(5%-9%)^2+(9.5%-9%)^2+(12.5%-9%)^2]=0.001%该投资组合的标准差为：3.08% 注意到，其中由于分散投资带来的风险的降低。一个权重平均的组合（股票和债券各占百分之五十）的风险比单独的股票或债券的风险都要低。 投资组合的风险主要是由资产之间的相互关系的协方差决定的，这是投资组合能够降低风险的主要原因。相关系数决定了两种资产的关系。相关性越低，越有可能降低风险。
『捌』 急急急！！求大神计算，求两只股票的标准差。
单个股票收益率的方差=beta^2*市场收益率的方差+股票特定风险的方差
A股票的标准差=[(0.8^2)*(20%^2)+30%^2]^(1/2)=0.34
B股票的标准差=[(1.2^2)*(20%^2)+20%^2]^(1/2)=0.3124
『玖』 两个数据各有两个方差，它们的总方差怎么算可以加起来吗
若两个随机变量X和Y相互独立，那么两个随机变量的和的方差等于各自方差的和：
D(X+Y) = D(X)+D(Y)
这是因为：
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)
这是因为 X、Y相互独立，E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0
因此：D(X+Y) = D(X)+D(Y)
(9)股票代码里两个数的方差扩展阅读：
对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：
D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）
若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。
因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。