1. 如何理解“风险越高，收益越高”
在投资理财中，有这样的一个流行观点：“风险越高，收益越大。”换句话说，就是人们为了获得更高的利益愿意承担更大的风险。从另一个方面来看，就是所承担的风险具有一定的价值。这就是人们常说的“风险价值”。
在实际生活中，由于人的理性是有限的，每一个人对未来所作的决策都不可能百分之百的准确。未来的变化是不确定的。对于未来变化的不确定性，有两种情况：其一，未来的变化具有统计特征，可以通过统计方法来分析，比如彩票；其二，未来变化是混沌的，无法通过统计方法来分析。风险则是指可以通过统计方法来处理的未来收益或损失的不确定性。
未来的风险既可能是发生危险与损失，也可能是获得机会与好处。大家来看这样的一个简单的随机数集合{19，16，21，24，24，25，13，19，23，17，18，15，14，17，18，14，18，19，20，19，19，19，24，20，19，18，26，23，27，18，25，15，22，23，26，20，18，22，19，22，16，17，15，19，20，20，19，27，15，18}。这个集合中共有50个数字。这组数据的平均值是20，方差是3。
如果这个集合是你作某个投资的收益各种可能回报，那么你这项投资的平均收益就是20万元，而未来可能的收益是围绕着20万元这个平均收益上下波动的。方差则是衡量波动幅度大小，方差越大，波动的幅度就越大，方差越小，波动幅度越小。
再来看这样一组投资收益的数据{18，15，20，18，20，18，16，18，21，17，15，17，14，13，13，19，17，17，15，17，12，20，16，13，20，13，13，17，16，17，16，24，17，17，19，15，18，18，20，11，18，17，16，14，17，19，17，14，16，14，31}。这组数据的平均收益是16万元，方差也是3万元，方差和前一组数据相同。很明显，在方差相同的情况下，平均收益越高，波动的程度就越小。
为了更好地区分这种波动程度的不同，可以引入变异系数的概念，变异系数=方差／均值。变异系数越大，波动程度越大。对于风险的统计分析，则是通过这种均值——方差分析得来的。简单地说，变异系数越大，风险越高，变异系数越小，风险越低。在所举的两个例子中，(3／20)<(3／16)，因而前一种投资的风险比后一种投资的风险要小。
通过这两个例子，大家可以明显发现，前者的平均收益20万元比后者的平均收益16万元要高，然而风险却低于后者。肯定会有人产生疑问，难道“高风险高收益”错了吗?实际上，任何投资包括个人理财的投资都具有不同性质的风险。比如你购买股票，风险可能来自于市场内在的震荡、国家政策的变化、央行的突然加息降息或汇率调整、政治事件、某个企业的会计欺诈等多种因素。这许许多多的风险对于一个具体的投资项目可以分成系统性风险与非系统性风险。诺贝尔奖获得者马克维兹早在几十年以前就通过统计学方法证明出，当合理投资于多个项目的时候非系统性风险就可以被分散化解，当投资组合足够大时所留下的不能被分散化解的只可能是系统性的市场风险。现在就很容易能够理解上述两个例子的问题，前者平均收益高于后者而风险低于后者的原因是：后者的非系统性风险要高于前者，前者的系统风险则高于后者。
所谓“高风险高回报”的含义就是指系统性风险越高收益越高。
各种投资理财项目的风险与收益之间的关系如表3所示。
表3投资理财项目的风险与收益 国库券 公司债券政府债券 房地产市场 国内股票 境外证券风险投资风险 低风险 较低风险 中等风险 较高风险 高风险收益 低收益 较低收益 中等收益 较高收益 高收益?
2. 金融统计分析题目，关于方差—协方差矩阵，求股票投资组合风险
每支股票本身都有风险的存在，本人一向不提倡同时持有多支股票，若从你现在单一的层面分析的话，你可以0.6,0.3,0.1
3. 股票风险等级a,b,c.d代表什么意思
23.84是2007年12月7日
4. 假设一个单因素模型，上述每个股票的剩余方差是多少
股票价格受很多影响，资本资产定价模型只能从理论上分析风险与报酬率的关系。所谓风险也就是股价偏离期望值的大小和程度。也就是说这种模型从计算系统风险开始即采用概率论观点计算方差，进而求出股票的投资者要求的必要报酬率，这种模型根据的是股票市价的期望值和偏离期望值的程度，而并非一个确定的价格。此外，根据公式求解出的投资者要求必要报酬率在实际中也不一定准确，因为资本市场并非完全有效，必要报酬率和风险并非完全匹配。就算上述因素都排除，根据股权现金流和必要报酬率折现的股票价值也存在很大误差，这是因为股票的未来现金流量估计几乎是不可能完成的。其次，资本市场并非完全有效导致股票市价并不能反映其价值。所以，财务管理研究的资本市场定价模型、股利增长模型等都只能从一定程度上反应股票价值的变动，而且是并不十分准确的假设作出的，只具有有限的参考价值。
5. 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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6. 求分析下面两只股票的收益和风险状况。
①由于第一只股票的收益高，所以投资于第一只股票的收益要大于第一只股票
②第一只股票的收益序列大于第二只股票（0.009＞0.008）,即第一只的风险较大
7. 如何判断某支股票的风险大小
建议你去看看巴菲特老师的格雷厄姆的书聪明的投资者。他认为以低于合理价格购买的股票风险小以高于合理价格购买的股票风险大。
合理价格的判断依据：
1前景
2公司的运营状况
3利润
8. 为什么可以用方差衡量风险
不确定性是所有学科、所有领域都要面临的问题。但经济学只把不确定性限定在投资领域，而且赋予不确定性以贬义——风险——资产未来损失的不确定性。
1950年代，马科维茨用资产的方差来定义风险。资产组合理论，包括后来独步金融工程领域的布莱克—斯科尔斯期权定价公式都是建立在这个逻辑基础之上。但是需要思考的是，用方差衡量风险是否合适？
首先，不确定性是指未来的情况，过去发生的已经是确定性了。如果用过去的确定性来解释未来的不确定性，就犯了一个逻辑错误。比如某支股票过去十个季度的绩效情况是完全可知的，其平均收益率（样本均值）很容易计算得出，其波动性（样本方差）也可以计算得出。但是用过去的波动性来解释未来的波动性，就犯了刻舟求剑的错误。用过去的波动性解释未来的波动性，其前提条件是市场过去和未来的高度相似性，这样能得到较好的解释和估计。但市场是瞬息万变的，不存在所谓的一般规律。历史也不可能重演。基于这个一般判断，用资产的样本方差来衡量风险是不合适的。
其次，既然用方差衡量风险不合适，那么用协方差来衡量组合风险也不合适。资产组合理论认为：如果持有十支以上的股票，那么就能基本抵御非系统风险。该理论把非系统风险（股票之间的相互波动）和系统风险（市场的波动）截然割裂开来，这种简单的两分法也有问题。任何股票的波动都包涵了系统风险的影响，整个资产组合的风险机制就更为复杂。分散投资有用，但实际观察中，分散投资的作用并没有数学模型显示的那么强大。
再次，从规避风险的手段来看，方差衡量风险也不怎么有用。金融市场上，规避风险的手段有三种：分散投资、期货、期权。期货可以100%的规避风险（排除投机期货的情况），但这种完美的规避风险并非出自方差分析，而是市场上刚好出现一对耦合，即期货的多头和空头以同样的价格锁定未来的交易。期权也有类似的机制。分散投资并不能绝对规避风险，往往成为风险的牺牲品。热衷资产组合理论的分析师常说“不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里”，但是，如果所有的篮子都摔在地上呢？
资产组合理论有一个隐性的逻辑基础，即资产的波动和物理学的运动一样是可重复的。但是资产的买进和卖出是受人的意志决定的，但人的行为是很微妙、很复杂、无法数学化的行为。资产组合理论提供了一个参考的方法，但是我们必须认识到，这仅仅是参考，而非定律。
9. 分析两家公司的盈利和风险状况
①由于第一只股票的收益高，所以投资于第一只股票的收益要大于第一只股票
②第一只股票的收益序列大于第二只股票（0.009＞0.008）,即第一只的风险较大