⑴ 投資：求變異系數的計算公式與計算過程。謝謝。
變異系數的計算公式為：變異系數 C_V =（ 標准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%變異系數只在平均值不為零時有定義，而且一般適用於平均值大於零的情況。變異系數也被稱為標准離差率或單位風險。
(1)請從變異系數和股票風險擴展閱讀：
1）變異系數是相對數形式表示的變異指標。它是通過變異指標中的全距、平均差或標准差與平均數對比得到的。常用的是標准差系數。
.2）變異系數的應用條件是:當所對比的兩個數列的水平高低不同時，就不能採用全距、平均差或標准差百行對比分析，因為它們都是絕對指標，其數值的大小不僅受各單位標志值差異程度的影響;為了對比分析不同水平的變數數列之間標志值的變異程度，就必須消除水平高低的影響，這時就要計算變異系數。
3） 標准差系數是將標准差與相應的平均數對比的結果。標准差和其他變異指標一樣，是反映標志變動度得絕對指標。它的大小，不僅取決於標准值的離差程度，還決定於數列平均水平的高低。因而對於具有不同水平的數列或總體，就不宜直接用標准差來比較其標志變動度的大小，而需要將標准差與其相應的平均數對比，計算標准差系數，即採用相對數才能進行比較。
1. 變異系數：v ＝ 標准差/平均值
可見：變異系數是無量鋼的。而平均值和標准差的量綱相同，都為隨機變數的量綱。
2. 比較量綱不同的兩個隨機變數的分散度時用變異系數為好；
3. 量綱相同的兩個隨機變數但平均值差別較大時用變異系數評價分散度度；
4. 用變異系數評價分散度時消除了平均值大小的影響
4）標准差是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，反映一個數據集的離散程度。
標准差系數是標准差除以相應的平均數得到的百分比。
標准差是一個絕對指標。它的大小，不僅取決於標准值的離差程度，還決定於數列平均水平的高低。因而對於具有不同水平的數列，就不宜直接用標准差來比較其變動度的大小，而需要將標准差與其相應的平均數對比，計算標准差系數，即採用相對數才能進行比較。
⑵ 如何理解「風險越高，收益越高」
在投資理財中，有這樣的一個流行觀點：「風險越高，收益越大。」換句話說，就是人們為了獲得更高的利益願意承擔更大的風險。從另一個方面來看，就是所承擔的風險具有一定的價值。這就是人們常說的「風險價值」。
在實際生活中，由於人的理性是有限的，每一個人對未來所作的決策都不可能百分之百的准確。未來的變化是不確定的。對於未來變化的不確定性，有兩種情況：其一，未來的變化具有統計特徵，可以通過統計方法來分析，比如彩票；其二，未來變化是混沌的，無法通過統計方法來分析。風險則是指可以通過統計方法來處理的未來收益或損失的不確定性。
未來的風險既可能是發生危險與損失，也可能是獲得機會與好處。大家來看這樣的一個簡單的隨機數集合{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}。這個集合中共有50個數字。這組數據的平均值是20，方差是3。
如果這個集合是你作某個投資的收益各種可能回報，那麼你這項投資的平均收益就是20萬元，而未來可能的收益是圍繞著20萬元這個平均收益上下波動的。方差則是衡量波動幅度大小，方差越大，波動的幅度就越大，方差越小，波動幅度越小。
再來看這樣一組投資收益的數據{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}。這組數據的平均收益是16萬元，方差也是3萬元，方差和前一組數據相同。很明顯，在方差相同的情況下，平均收益越高，波動的程度就越小。
為了更好地區分這種波動程度的不同，可以引入變異系數的概念，變異系數=方差／均值。變異系數越大，波動程度越大。對於風險的統計分析，則是通過這種均值——方差分析得來的。簡單地說，變異系數越大，風險越高，變異系數越小，風險越低。在所舉的兩個例子中，(3／20)<(3／16)，因而前一種投資的風險比後一種投資的風險要小。
通過這兩個例子，大家可以明顯發現，前者的平均收益20萬元比後者的平均收益16萬元要高，然而風險卻低於後者。肯定會有人產生疑問，難道「高風險高收益」錯了嗎?實際上，任何投資包括個人理財的投資都具有不同性質的風險。比如你購買股票，風險可能來自於市場內在的震盪、國家政策的變化、央行的突然加息降息或匯率調整、政治事件、某個企業的會計欺詐等多種因素。這許許多多的風險對於一個具體的投資項目可以分成系統性風險與非系統性風險。諾貝爾獎獲得者馬克維茲早在幾十年以前就通過統計學方法證明出，當合理投資於多個項目的時候非系統性風險就可以被分散化解，當投資組合足夠大時所留下的不能被分散化解的只可能是系統性的市場風險。現在就很容易能夠理解上述兩個例子的問題，前者平均收益高於後者而風險低於後者的原因是：後者的非系統性風險要高於前者，前者的系統風險則高於後者。
所謂「高風險高回報」的含義就是指系統性風險越高收益越高。
各種投資理財項目的風險與收益之間的關系如表3所示。
表3投資理財項目的風險與收益 國庫券 公司債券政府債券 房地產市場 國內股票 境外證券風險投資風險 低風險 較低風險 中等風險 較高風險 高風險收益 低收益 較低收益 中等收益 較高收益 高收益?
⑶ 財務管理關於風險、變異系數判斷的選擇題
因為甲項目的標准差小於乙項目的標准差。
這題的關鍵點在於標准差。
預期值不相同的情況下，根據變異系數的大小比較其風險的大小，由公式變異系數=標准差/均值，可以求出甲的變異系數小於乙的變異系數，由此可以判定甲項目的風險小於乙項目的風險;風險即指未來預期結果的不確定性，風險越大其波動幅度就越大，則選項A錯誤,選項B正確;選項C、D的說法均無法證實。
標准差
表示的就是樣本數據的離散程度。標准差就是樣本平均數方差的開平方，標准差通常是相對於樣本數據的平均值而定的，通常用M±SD來表示，表示樣本某個數據觀察值相距平均值有多遠。從這里可以看到，標准差受到極值的影響。標准差越小，表明數據越聚集；標准差越大，表明數據越離散。標准差的大小因測驗而定，如果一個測驗是學術測驗，標准差大，表示學生分數的離散程度大，更能夠測量出學生的學業水平；如果一個測驗測量的是某種心理品質，標准差小，表明所編寫的題目是同質的，這時候的標准差小的更好。標准差與正態分布有密切聯系：在正態分布中，1個標准差等於正態分布下曲線的68.26%的面積，1.96個標准差等於95%的面積。這在測驗分數等值上有重要作用。
⑷ 如何用這些數據算季度的股票收益風險和變異系數
這些東西沒用的 股票上漲是因為錢進去了 跌是因為錢出來了 和這些報表無關的
看報表做股票 呵呵
你去看看 中鋁的報表就知道了 按著報表做 死翹翹的
⑸ 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，因為CAPM的前提要求市場是一個有效市場：要求股票的價格應在時間上線性無關，而2006年之前的數據中，股份的相關性較大，會直接影響到檢驗的精確性。因此，本文中，選取2005年4月到2006年12月作為研究的時間段。從股市的實際來看，2005年4月開始我國股市擺脫了長期下跌的趨勢，開始進入可操作區間，吸引了眾多投資者參與其中，而且人民幣也開始處於上升趨勢。另外，2006年股權分置改革也在進行中，很多上市公司已經完成了股改。所以選取這個時間用於研究的理由是充分的。
（2）市場指數的選擇
目前在上海股市中有上證指數，A股指數，B股指數及各分類指數，本文選擇上證綜合指數作為市場組合指數，並用上證綜合指數的收益率代表市場組合。上證綜合指數是一種價值加權指數，符合CAPM市場組合構造的要求。
（3）股票數據的選取
這里用上海證券交易所（SSE）截止到2006年12月上市的4家A股股票的每月收盤價等數據用於研究。這里遇到的一個問題是個別股票在個別交易日內停牌，為了處理的方便，本文中將這些天該股票的當月收盤價與前一天的收盤價相同。
（4）無風險收益（rf）
在國外的研究中，一般以3個月的短期國債利率作為無風險利率，但是我國目前國債大多數為長期品種，因此無法用國債利率作為無風險利率，所以無風險收益率（rf）以1年期銀行定期存款利率來進行計算。
（三）系數的計算過程和結果
首先打開「大智慧新一代」股票分析軟體，得到相應的季度K線圖，並分別查詢魯西化工（000830），首鋼股份（000959），宏業股份（600128）和吉林敖東（000623）的收盤價。打開Excel軟體，將股票收盤價數據粘貼到Excel中，根據公式：月收益率＝[（本月收盤價－上月收盤價）/上月收盤價]×100%，就可以計算出股票的月收益率，用同樣的方法可以計算出大盤收益率。將股票收益率和市場收益率放在同一張Excel中，這樣在Excel表格中我們得到兩列數據：一列為個股收益率，另一列為大盤收益率。選中某一個空白的單元格，用Excel的「函數」－「統計」－「Slope()函數」功能，計算出四支股票的β系數。
下面列示數據說明：
魯西化工000830 首鋼股份000959 弘業股份600128 吉林敖東000623 上證 市場收益率 市場超額收益率 市場無風險收益率
統計時間 收盤價 收益率 超額 收盤價 收益率 超額 收盤價 收益率 超額 收盤價 收益率 超額 指數
收益率 收益率 收益率 收益率
05年4月 4.51 基期 3.77 基期 3.29 基期 4.69 基期 1159.14
05年5月 3.81 -6.23% -8.65% 3.68 7.54% 5.12% 3.48 4.53% 2.11% 7.02 -7.77% -10.19% 1060.73 -2.56% -4.98% 2.42%
05年6月 3.98 8.33% 5.91% 3.35 -18.39% -20.81% 3.3 4.39% 1.97% 8.49 15.07% 12.65% 1080.93 8.03% 5.61% 2.42%
05年7月 4.76 -9.07% -11.49% 3.12 -13.10% -15.52% 3.02 -30.67% -33.09% 9.96 -11.30% -13.72% 1083.03 -8.72% -11.14% 2.42%
05年8月 3.33 -19.28% -21.70% 3.57 -12.97% -15.39% 4.11 -16.93% -19.35% 8.17 -0.87% -3.29% 1162.79 -14.16% -16.58% 2.42%
05年9月 3.45 -2.71% -5.03% 3.35 8.19% 5.87% 3.73 13.08% 10.76% 9.86 36.64% 34.32% 1155.61 11.26% 8.94% 2.32%
05年10月 3.32 -7.62% -9.94% 3.15 -10.33% -12.65% 3.51 4.66% 2.34% 8.17 27.03% 24.71% 1092.81 -1.63% -3.95% 2.32%
05年11月 3.46 -15.45% -17.77% 2.41 -9.21% -11.53% 3.38 -18.34% -20.66% 9.86 -1.68% -4.00% 1099.26 -8.00% -10.32% 2.32%
05年12月 3.48 3.41% 1.09% 2.46 -8.88% -11.20% 3.39 10.49% 8.17% 16.55 17.79% 15.47% 1161.05 9.50% 7.18% 2.32%
06年1月 3.6 45.66% 43.14% 2.75 23.67% 21.15% 3.86 3.13% 0.61% 19.25 8.28% 5.76% 1258.04 16.34% 13.82% 2.52%
06年2月 4.67 -57.66% -60.18% 2.79 -12.57% -15.09% 3.75 -19.06% -21.58% 21.73 -42.86% -45.38% 1299.03 -19.66% -22.18% 2.52%
06年3月 4.57 9.47% 6.95% 3.05 0.43% -2.09% 2.95 -3.41% -5.93% 24.51 -8.22% -10.74% 1298.29 -0.18% -2.70% 2.52%
06年4月 2.65 -5.54% -8.06% 2.96 -7.26% -9.78% 3.28 -17.55% -20.07% 50.00 -39.26% -41.78% 1440.22 -9.32% -11.84% 2.52%
06年5月 3.22 -0.23% -3.60% 2.8 -13.13% -16.50% 3.81 -1.14% -4.51% 65.34 -9.05% -12.42% 1641.3 -6.73% -10.10% 3.37%
06年6月 3.37 -21.41% -24.78% 2.84 -5.57% -8.94% 3.69 10.55% 7.18% 49.75 -0.46% -3.83% 1672.21 -8.49% -11.86% 3.37%
06年7月 3.48 21.26% 17.89% 2.91 4.21% 0.84% 4.48 8.50% 5.13% 62.3 20.00% 16.63% 1612.73 6.91% 3.54% 3.37%
06年8月 3.37 3.70% 0.33% 2.97 -8.36% -11.73% 4.78 17.47% 14.10% 74.1 -35.85% -39.22% 1658.63 0.47% -2.90% 3.37%
06年9月 3.27 14.29% 11.15% 3.13 -17.94% -21.08% 4.73 11.38% 8.24% 7.01 5.44% 2.30% 1752.42 11.82% 8.68% 3.14%
06年10月 3.17 67.50% 64.36% 3.41 10.75% 7.61% 4.39 -18.97% -22.11% 91.28 67.91% 64.77% 1837.99 28.80% 25.66% 3.14%
06年11月 3.12 -32.71% -35.85% 4.35 -4.21% -7.35% 4.2 58.86% 55.72% 60.02 -11.09% -14.23% 2099.29 4.80% 1.66% 3.14%
06年12月 3.16 24.21% 21.07% 5.01 22.30% 19.16% 4.43 52.43% 49.29% 68.28 56.81% 53.67% 2675.47 52.67% 49.53% 3.14%
魯西化工（000830）的β系數＝0.89
首鋼股份（000959）的β系數＝1.01
弘業股份（600128）的β系數＝0.78
吉林敖東（000623）的β系數＝1.59
（三）結論
計算出來的β值表示證券的收益隨市場收益率變動而變動的程度，從而說明它的風險度，證券的β值越大，它的系統風險越大。β值大於0時，證券的收益率變化與市場同向，即以極大可能性，證券的收益率與市場同漲同跌。當β值小於0時，證券收益率變化與市場反向，即以極大可能性，在市場指數上漲時，該證券反而下跌；而在市場指數下跌時，反而上漲。（在實際市場中反向運動的證券並不多見）
根據上面對四隻股票β值的計算分析說明：首鋼股份和吉林敖東的投資風險大於市場全部股票的平均風險；而魯西化工和宏業股份的投資風險小於市場全部股票的平均風險。那我們在具體的股票投資過程中就可以利用不同股票不同的β值進行投資的決策，一般來說，在牛市行情中或者短線交易中我們應該買入β系數較大的股票，而在震盪市場中或中長線投資中我們可以選取β值較小的股票進行風險的防禦。
⑹ 請問平均值，標准差，變異系數，損失風險是如何計算的
這些名詞聽起來好像很神秘，其實都有公式，把值代入計算就可以得到了。建議你看看教材，代入計算。
⑺ 英語統計題（有關變異系數）
原文就是這么說的。。
我想括弧裡面是一個提示，讓學生從風險角度分析，決定買哪個股票。
⑻ 變異系數的基本含義
一般來說，變數值平均水平高，其離散程度的測度值越大，反之越小。
變異系數是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。當進行兩個或多個資料變異程度的比較時，如果度量單位與平均數相同，可以直接利用標准差來比較。如果單位和（或）平均數不同時，比較其變異程度就不能採用標准差，而需採用標准差與平均數的比值（相對值）來比較。標准差與平均數的比值稱為變異系數，記為C·V。變異系數可以消除單位和（或）平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。
變異系數的計算公式為：變異系數
C·V
=（
標准偏差
SD
/
平均值Mean
）×
100%
在進行數據統計分析時，如果變異系數大於15%，則要考慮該數據可能不正常，應該剔除。
⑼ 某證券變異系數1.71,期望收益0.07,則標准差為什麼
咨詢記錄 · 回答於2021-11-27
⑽ 什麼是變異系數
變異系數（Coefficient of Variation）：當需要比較兩組數據離散程度大小的時候，如果兩組數據的測量尺度相差太大，或者數據量綱的不同，直接使用標准差來進行比較不合適，此時就應當消除測量尺度和量綱的影響。
而變異系數可以做到這一點，它是原始數據標准差與原始數據平均數的比。CV沒有量綱，這樣就可以進行客觀比較了。事實上，可以認為變異系數和極差、標准差和方差一樣，都是反映數據離散程度的絕對值。其數據大小不僅受變數值離散程度的影響，而且還受變數值平均水平大小的影響。
(10)請從變異系數和股票風險擴展閱讀
計算方法
變異系數的計算公式為：變異系數 C·V =（ 標准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%
在概率論和統計學中，變異系數，又稱「離散系數」（英文：coefficient of variation），是概率分布離散程度的一個歸一化量度，其定義為標准差與平均值之比，公式：
$$ cv = frac{sigma}{mu} $$