『壹』 求救，股票的貝塔值怎麼算啊方差、協方差那些怎麼求
個人是沒法算的，要去資料庫找資料，可是資料庫要錢，就算了吧。
『貳』 股票收益率，方差，協方差計算
股票收益率=收益額/原始投資額，這一題中A股票的預期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3＝4%。
方差計算公式：
(2)協方差與股票價格擴展閱讀：
股票收益率是反映股票收益水平的指標。投資者購買股票或債券最關心的是能獲得多少收益，衡量一項證券投資收益大小以收益率來表示。反映股票收益率的高低，一般有三個指標：
1、本期股利收益率。是以現行價格購買股票的預期收益率。
2、持有期收益率。股票沒有到期，投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間的收益率為持有期收益率。
3、折股後的持有期收益率。股份公司進行折股後，出現股份增加和股價下降的情況，因此，折股後股票的價格必須調整。
『叄』 原題是：利用股票市場中任意兩種股票的歷史價格數據，計算這兩種股票的相關系數和協方差。
你網路里看定義相關系數和協方差就可以了啊，若要算的話....還要從股票軟體導出XLS文件，然後再計算....懶得幫你算，你自己操作吧
『肆』 兩只股票期望收益,標准差相同,與其他證券的協方差不同,則兩只股票的價格會相等嗎
絕對不可能相同，因為投資者或者說在二級市場上交易者的情緒是不一樣的，受外界的包括大盤，政策，外圍以及內因的業績影響，都會造成偏差，所以，股票和人一樣，沒有完全一模一樣的人，只有很像的（例如雙胞胎）而已。
『伍』 如何計算股票的理論價值（真實價值）
股票價格是指股票的證券市場上買賣的價格。從理論上說，股票價格應由其價值決定，但股票本身並沒有價值，不是在生產過程中發揮職能作用的現實資本，而只是一張資本憑證。股票之所以有價格，是因為它代表著收益的價值，即能給它的持有者帶來股息紅利。股票交易實際上是對未來收益權的轉讓買賣，股票價格就是對未來收益的評定。
股票及其他有價證券的理論價格是根據現值理論而來的。
由於未來收益及市場利率具有不確定性，各種價值模型計算出來的內在價值只是股票真實的內在價值的估計值。
(1)現代證券組合理論
在此基礎上,馬柯維茨於1952年發表了題為《證券組合的選擇》的論文,他根據統計學上的均值、方差和協方差等指標,將單個股票和股票組合的收益和風險進行量化,將復雜的投資決策問題簡化為收益-風險(期望值-方差)的二維問題,給出了投資者如何通過建立有效邊界,並根據自身風險承受能力選擇最優投資組合,以實現投資效用最大化的一整套理論,即現代證券組合理論(Modern Portfolio Theory,MPT)。
(2)資本資產定價模型
以夏普、林特納和莫辛為代表的一批學者,在馬柯維茨工作的基礎上,開始把注意力從對單個投資者微觀主體研究轉到對整個市場的研究上,考慮若所有遵循馬柯維茨定義下的投資者的共同行為將導致怎樣的市場狀態。在各自獨立狀態下,他們先後得出了有關資本市場均衡的相同結論,即著名的「資本資產定價模型」(Capital Asset Pricing Model,CAPM),從而開創了現代資產定價理論的先河。用E(Ri)表示股票(組合)i的預期收益率,E(Rm)表示市場組合的預期收益率,Rf表示無風險資產收益率,i表示股票(組合)收益率變動對市場組合的預期收益變動的敏感性,CAPM可以表達為:
E(Ri)=Rf+(i[E(Rm)-Rf]
CAPM的提出,一改以往證券理論的規范性研究方法,加上當時經濟計量學的迅速發展和日趨豐富的數據資源,CAPM很快便引起經濟學家們的廣泛興趣。但CAPM嚴格的假定條件卻給經驗驗證造成了很大障礙,使得學者們不得不致力於對假定條件進行修改,以使其更符合實際。這項工作主要集中在70年代及其前後幾年。其中代表人物有邁耶斯、默頓及埃爾頓等。然而,放鬆CAPM假設所產生的真正有價值的研究成果並不多,原因在於「當放鬆其中的一個條件時,仍可以得到一個與CAPM相似的定價模型,但同時放鬆兩個條件時,就無法得出一個確定的均衡定價模型。」
(3)因素模型和套利定價理論
CAPM雖然繪出了理性投資者在均衡市場狀態下的證券選擇模式,但它沒有進一步揭示影響均衡的內在因素是什麼,這些因素是怎樣影響證券價格或收益的。而因素模型正是在兩種證券的價格或收益具有相關性的假設前提下,試圖找出並分析對證券價格或收益影響較大的經濟因素,並較准確地量化這些因素對證券價格或收益的敏感程度,使證券價格或收益有更合理的解釋和更簡便的估算方法。因素模型是由夏普於1963年最早提出,由於它往往以指數形式出現,所以又稱為指數模型。以目前廣為流行的夏普單因素模型為例,該模型認為各種證券收益的變動都決定於某一共同因素,該模型可表示為:
Yi = ai + biF + ei
其中:Yi表示證券i的收益率;ai表示其他因素為零時的收益率;bi表示證券對因素的靈敏度;F表示因素的數量指標;ei為隨機誤差項。
與此同時,一些學者選擇了放棄CAPM假設,以新假設條件為出發點重新建立模型。其中最重要的成果當推羅斯的「套利定價理論」(Arbitrage Pricing Theory,APT)。該理論根據在完全競爭的市場中不存在套利機會的基本假設,直接將資產收益定義成一個滿足以多因素(如工業總值、GNP等總體經濟活動指標、通貨膨脹率及利率等指標)作解釋變數的線性模型。這樣APT的工作就是從眾多的可能影響因素中找出一組因素的線性組合來擬合定價模型。盡管APT看起來極其類似一種擴展的CAPM,但它是以一種極其不同的方式推導出來的。
APT模型實際上簡化了假設條件,因而具有更現實的意義。所以,自其在70年代產生以來,便迅速得到人們普遍重視和廣泛應用。
股票定價理論的新發展
MPT、CAPM及其拓展、因素模型和APT都是建立在線性分析範式、有效市場假說和均衡觀點的基礎上,尤其是線性模型的分析範式意味著資產收益率是呈現正態分布或近似正態分布,並且投資者以線性的方式對市場信息做出反映。然而現實中資本市場上越來越多的跡象表明,股票價格並不完全按照上述經典理論所描述的那樣表現。尤其是經歷「黑色星期一」之後,一些金融經濟學家開始懷疑股票市場運動機制本身的不穩定性,認識到傳統的線性模型很難准確預測股價變動,可能還有許多未知因素影響著股價的運動,於是採用了整體化的混沌分析思想來理解股市的非均衡狀態,他們摒棄了風險與收益呈線性關系的假設,採用非線性的動態定價模型,如EGARCH、AGARCH等,甚至嘗試放棄風險與收益存在正相關關系的基本假設前提,提出了具有黑盒子性質的「定價核」(PriceKernel)概念。此外,在傳統的CAPM、APT等所依賴的主觀分析、因子分析等因素提取技術方法缺乏有效解釋力的情況下,一些學者提出了半自回歸方法和半非參數估計方法等新手段。
『陸』 協方差在證券收益與風險的計算中有什麼作用
協方差是指兩個量的相關程度的指標。如果衡量證券收益的話，比如說你買的某個股票和大盤的收益算出來的協方差，這個就能說明你的股票和大盤的變動是否正相關，負相關，或者不相關。
『柒』 如何利用Excel根據股票開盤價,收盤價,成交量計算月收益率,方差怎麼輸入公式
用第一列表示股票價格(第一個數據在A1單元格)，第二列計算收益率，引用單元格輸入公式：=ln（a2/a1），當然也可以用普通收益率公式。然後double click，就能把這一列計算出來。
j加入收益率最後一個值在B30單元格，計算波動率，就可以在一個單元格裡面用公式：=var(B2:B30)
同理，協方差的話，用=covar(第一種股票收益率列，第二種股票收益率列)
『捌』 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）
計算公式為相關系數=協方差/兩個項目標准差之積。
相關系數：度量兩個隨機變數間關聯程度的量。相關系數的取值范圍為(-1，+1)。當相關系數小於0時，稱為負相關；大於0時，稱為正相關；等於0時，稱為零相關。
拓展資料：
1.協方差：如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大於自身的期望值，另外一個也大於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是正值。 如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中一個大於自身的期望值，另外一個卻小於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是負值。
2.標准差（Standard Deviation） ：標准差也稱均方差（mean square error），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，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。 格雷厄姆在1949年的著作《聰明的投資者》里說過：「經驗表明在大多事例中，安全依賴於收益能力，如果收益能力不充分的話，資產就會喪失大部分的名譽(或帳面)價值。」
3.相關系數是反映兩種證券之間相關性的統計方法。換句話說，這個統計告訴我們一個證券與另一個證券有多密切相關。當兩種證券向上或向下同向移動時，相關系數為正。當兩種證券向相反方向移動時，相關系數為負。確定兩種證券之間的關系對分析跨市場關系，行業/股票關系以及行業/市場關系很有用。該指標還可以幫助投資者通過識別與股市低或負相關的證券進行多樣化。 解釋 相關系數在-1和+1之間振盪。這不是一個動量振盪器。
4.相反，它從正相關周期移動到周期負相關。+1被認為是完美的正相關，這是罕見的。0到+1之間的任何值表示兩個證券向相同的方向移動。正相關的程度可能隨時間而變化。石油股和石油大部分時間呈正相關。下面的例子顯示了一隻石油股股價和石油價格的關系。不出所料，20日相關系數仍然大幅上漲，經常上探+75。這兩種證券之間顯然存在著積極的關系。一般來說，任何超過0.50的數據都表現出強烈的正相關。
『玖』 若Beta值為負數，這對一隻股票的價值波動、系統性風險等有什麼影響可以把它歸入小於1這類分析么
beta值用來衡量一種證券或一個投資組合相對總體市場的波動性的一種風險評估工具。beta>0 證券價值與總體市值正相關。beta<0則負相關。所以應該會存在負數的情況的。
beta=證券於市場的協方差/市場的方差，證券走向於市場走向相反的時候（負相關，也就是我們說的證券價格會隨著市場價格上升而下降）證券與市場的協方差會為負數，導致beta值為負數，但是這種證券很少存在，也就是說隨著市場價格上升價格反而下降的股票很少存在，但是並不是完全沒有，起碼理論上有。
貝塔系數是統計學上的概念，它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。其絕對值越大，顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大；絕對值越小，顯示其變化幅度相對於大盤越小。如果是負值，則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反；大盤漲的時候它跌，大盤跌的時候它漲。由於我們投資於投資基金是為了取得專家理財的服務，以取得優於被動投資於大盤的表現情況，這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。在計算貝塔系數時，除了基金的表現數據外，還需要有作為反映大盤表現的指標。β系數 根據投資理論，全體市場本身的β系數為1，若基金投資組合凈值的波動大於全體市場的波動幅度，則β系數大於1。反之，若基金投資組合凈值的波動小於全體市場的波動幅度，則β系數就小於1。β系數越大之證券，通常是投機性較強的證券。以美國為例，通常以標准普爾五百企業指數(S&P 500)代表股市，貝塔系數為1。一個共同基金的貝塔系數如果是1.10，表示其波動是股市的1.10 倍，亦即上漲時比市場表現優10%，而下跌時則更差10%;若貝他系數為0．5，則波動情況只及一半。β= 0.5 為低風險股票，β= l. 0 表示為平均風險股票，而β= 2. 0 → 高風險股票，大多數股票的β系數介於0.5到l.5間 。 貝塔系數衡量股票收益相對於業績評價基準收益的總體波動性，是一個相對指標。 β 越高，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大。 β 大於 1 ，則股票的波動性大於業績評價基準的波動性。反之亦然。如果 β 為 1 ，則市場上漲 10 %，股票上漲 10 %；市場下滑 10 %，股票相應下滑 10 %。如果 β 為 1.1， 市場上漲 10 %時，股票上漲 11%， ；市場下滑 10 %時，股票下滑 11% 。如果 β 為 0.9， 市場上漲 10 %時，股票上漲 9% ；市場下滑 10 %時，股票下滑 9% 。Beta系數起源於資本資產定價模型（CAPM模型），它的真實含義就是特定資產（或資產組合）的系統風險度量。β系數的取法 所謂系統風險，是指資產受宏觀經濟、市場情緒等整體性因素影響而發生的價格波動，換句話說，就是股票與大盤之間的聯動性，系統風險比例越高，聯動性越強。與系統風險相對的就是個別風險，即由公司自身因素所導致的價格波動。總風險=系統風險+個別風險而Beta則體現了特定資產的價格對整體經濟波動的敏感性，即，市場組合價值變動1個百分點，該資產的價值變動了幾個百分點——或者用更通俗的說法：大盤上漲1個百分點，該股票的價格變動了幾個百分點。用公式表示就是：實際中，一般用單個股票資產的歷史收益率對同期指數（大盤）收益率進行回歸，回歸系數就是Beta系數。
『拾』 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