‘壹’ 求救，股票的贝塔值怎么算啊方差、协方差那些怎么求
个人是没法算的，要去数据库找资料，可是数据库要钱，就算了吧。
‘贰’ 股票收益率，方差，协方差计算
股票收益率=收益额/原始投资额，这一题中A股票的预期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3＝4%。
方差计算公式：
(2)协方差与股票价格扩展阅读：
股票收益率是反映股票收益水平的指标。投资者购买股票或债券最关心的是能获得多少收益，衡量一项证券投资收益大小以收益率来表示。反映股票收益率的高低，一般有三个指标：
1、本期股利收益率。是以现行价格购买股票的预期收益率。
2、持有期收益率。股票没有到期，投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间的收益率为持有期收益率。
3、折股后的持有期收益率。股份公司进行折股后，出现股份增加和股价下降的情况，因此，折股后股票的价格必须调整。
‘叁’ 原题是：利用股票市场中任意两种股票的历史价格数据，计算这两种股票的相关系数和协方差。
你网络里看定义相关系数和协方差就可以了啊，若要算的话....还要从股票软件导出XLS文件，然后再计算....懒得帮你算，你自己操作吧
‘肆’ 两只股票期望收益,标准差相同,与其他证券的协方差不同,则两只股票的价格会相等吗
绝对不可能相同，因为投资者或者说在二级市场上交易者的情绪是不一样的，受外界的包括大盘，政策，外围以及内因的业绩影响，都会造成偏差，所以，股票和人一样，没有完全一模一样的人，只有很像的（例如双胞胎）而已。
‘伍’ 如何计算股票的理论价值（真实价值）
股票价格是指股票的证券市场上买卖的价格。从理论上说，股票价格应由其价值决定，但股票本身并没有价值，不是在生产过程中发挥职能作用的现实资本，而只是一张资本凭证。股票之所以有价格，是因为它代表着收益的价值，即能给它的持有者带来股息红利。股票交易实际上是对未来收益权的转让买卖，股票价格就是对未来收益的评定。
股票及其他有价证券的理论价格是根据现值理论而来的。
由于未来收益及市场利率具有不确定性，各种价值模型计算出来的内在价值只是股票真实的内在价值的估计值。
(1)现代证券组合理论
在此基础上,马柯维茨于1952年发表了题为《证券组合的选择》的论文,他根据统计学上的均值、方差和协方差等指标,将单个股票和股票组合的收益和风险进行量化,将复杂的投资决策问题简化为收益-风险(期望值-方差)的二维问题,给出了投资者如何通过建立有效边界,并根据自身风险承受能力选择最优投资组合,以实现投资效用最大化的一整套理论,即现代证券组合理论(Modern Portfolio Theory,MPT)。
(2)资本资产定价模型
以夏普、林特纳和莫辛为代表的一批学者,在马柯维茨工作的基础上,开始把注意力从对单个投资者微观主体研究转到对整个市场的研究上,考虑若所有遵循马柯维茨定义下的投资者的共同行为将导致怎样的市场状态。在各自独立状态下,他们先后得出了有关资本市场均衡的相同结论,即着名的“资本资产定价模型”(Capital Asset Pricing Model,CAPM),从而开创了现代资产定价理论的先河。用E(Ri)表示股票(组合)i的预期收益率,E(Rm)表示市场组合的预期收益率,Rf表示无风险资产收益率,i表示股票(组合)收益率变动对市场组合的预期收益变动的敏感性,CAPM可以表达为:
E(Ri)=Rf+(i[E(Rm)-Rf]
CAPM的提出,一改以往证券理论的规范性研究方法,加上当时经济计量学的迅速发展和日趋丰富的数据资源,CAPM很快便引起经济学家们的广泛兴趣。但CAPM严格的假定条件却给经验验证造成了很大障碍,使得学者们不得不致力于对假定条件进行修改,以使其更符合实际。这项工作主要集中在70年代及其前后几年。其中代表人物有迈耶斯、默顿及埃尔顿等。然而,放松CAPM假设所产生的真正有价值的研究成果并不多,原因在于“当放松其中的一个条件时,仍可以得到一个与CAPM相似的定价模型,但同时放松两个条件时,就无法得出一个确定的均衡定价模型。”
(3)因素模型和套利定价理论
CAPM虽然绘出了理性投资者在均衡市场状态下的证券选择模式,但它没有进一步揭示影响均衡的内在因素是什么,这些因素是怎样影响证券价格或收益的。而因素模型正是在两种证券的价格或收益具有相关性的假设前提下,试图找出并分析对证券价格或收益影响较大的经济因素,并较准确地量化这些因素对证券价格或收益的敏感程度,使证券价格或收益有更合理的解释和更简便的估算方法。因素模型是由夏普于1963年最早提出,由于它往往以指数形式出现,所以又称为指数模型。以目前广为流行的夏普单因素模型为例,该模型认为各种证券收益的变动都决定于某一共同因素,该模型可表示为:
Yi = ai + biF + ei
其中:Yi表示证券i的收益率;ai表示其他因素为零时的收益率;bi表示证券对因素的灵敏度;F表示因素的数量指标;ei为随机误差项。
与此同时,一些学者选择了放弃CAPM假设,以新假设条件为出发点重新建立模型。其中最重要的成果当推罗斯的“套利定价理论”(Arbitrage Pricing Theory,APT)。该理论根据在完全竞争的市场中不存在套利机会的基本假设,直接将资产收益定义成一个满足以多因素(如工业总值、GNP等总体经济活动指标、通货膨胀率及利率等指标)作解释变量的线性模型。这样APT的工作就是从众多的可能影响因素中找出一组因素的线性组合来拟合定价模型。尽管APT看起来极其类似一种扩展的CAPM,但它是以一种极其不同的方式推导出来的。
APT模型实际上简化了假设条件,因而具有更现实的意义。所以,自其在70年代产生以来,便迅速得到人们普遍重视和广泛应用。
股票定价理论的新发展
MPT、CAPM及其拓展、因素模型和APT都是建立在线性分析范式、有效市场假说和均衡观点的基础上,尤其是线性模型的分析范式意味着资产收益率是呈现正态分布或近似正态分布,并且投资者以线性的方式对市场信息做出反映。然而现实中资本市场上越来越多的迹象表明,股票价格并不完全按照上述经典理论所描述的那样表现。尤其是经历“黑色星期一”之后,一些金融经济学家开始怀疑股票市场运动机制本身的不稳定性,认识到传统的线性模型很难准确预测股价变动,可能还有许多未知因素影响着股价的运动,于是采用了整体化的混沌分析思想来理解股市的非均衡状态,他们摒弃了风险与收益呈线性关系的假设,采用非线性的动态定价模型,如EGARCH、AGARCH等,甚至尝试放弃风险与收益存在正相关关系的基本假设前提,提出了具有黑盒子性质的“定价核”(PriceKernel)概念。此外,在传统的CAPM、APT等所依赖的主观分析、因子分析等因素提取技术方法缺乏有效解释力的情况下,一些学者提出了半自回归方法和半非参数估计方法等新手段。
‘陆’ 协方差在证券收益与风险的计算中有什么作用
协方差是指两个量的相关程度的指标。如果衡量证券收益的话，比如说你买的某个股票和大盘的收益算出来的协方差，这个就能说明你的股票和大盘的变动是否正相关，负相关，或者不相关。
‘柒’ 如何利用Excel根据股票开盘价,收盘价,成交量计算月收益率,方差怎么输入公式
用第一列表示股票价格(第一个数据在A1单元格)，第二列计算收益率，引用单元格输入公式：=ln（a2/a1），当然也可以用普通收益率公式。然后double click，就能把这一列计算出来。
j加入收益率最后一个值在B30单元格，计算波动率，就可以在一个单元格里面用公式：=var(B2:B30)
同理，协方差的话，用=covar(第一种股票收益率列，第二种股票收益率列)
‘捌’ 如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）
计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。
相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。
拓展资料：
1.协方差：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
2.标准差（Standard Deviation） ：标准差也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它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。 格雷厄姆在1949年的着作《聪明的投资者》里说过：“经验表明在大多事例中，安全依赖于收益能力，如果收益能力不充分的话，资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。”
3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说，这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时，相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时，相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系，行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。
4.相反，它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关，这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料，20日相关系数仍然大幅上涨，经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说，任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。
‘玖’ 若Beta值为负数，这对一只股票的价值波动、系统性风险等有什么影响可以把它归入小于1这类分析么
beta值用来衡量一种证券或一个投资组合相对总体市场的波动性的一种风险评估工具。beta>0 证券价值与总体市值正相关。beta<0则负相关。所以应该会存在负数的情况的。
beta=证券于市场的协方差/市场的方差，证券走向于市场走向相反的时候（负相关，也就是我们说的证券价格会随着市场价格上升而下降）证券与市场的协方差会为负数，导致beta值为负数，但是这种证券很少存在，也就是说随着市场价格上升价格反而下降的股票很少存在，但是并不是完全没有，起码理论上有。
贝塔系数是统计学上的概念，它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。由于我们投资于投资基金是为了取得专家理财的服务，以取得优于被动投资于大盘的表现情况，这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。在计算贝塔系数时，除了基金的表现数据外，还需要有作为反映大盘表现的指标。β系数 根据投资理论，全体市场本身的β系数为1，若基金投资组合净值的波动大于全体市场的波动幅度，则β系数大于1。反之，若基金投资组合净值的波动小于全体市场的波动幅度，则β系数就小于1。β系数越大之证券，通常是投机性较强的证券。以美国为例，通常以标准普尔五百企业指数(S&P 500)代表股市，贝塔系数为1。一个共同基金的贝塔系数如果是1.10，表示其波动是股市的1.10 倍，亦即上涨时比市场表现优10%，而下跌时则更差10%;若贝他系数为0．5，则波动情况只及一半。β= 0.5 为低风险股票，β= l. 0 表示为平均风险股票，而β= 2. 0 → 高风险股票，大多数股票的β系数介于0.5到l.5间 。 贝塔系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。 β 越高，意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。 β 大于 1 ，则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。如果 β 为 1 ，则市场上涨 10 %，股票上涨 10 %；市场下滑 10 %，股票相应下滑 10 %。如果 β 为 1.1， 市场上涨 10 %时，股票上涨 11%， ；市场下滑 10 %时，股票下滑 11% 。如果 β 为 0.9， 市场上涨 10 %时，股票上涨 9% ；市场下滑 10 %时，股票下滑 9% 。Beta系数起源于资本资产定价模型（CAPM模型），它的真实含义就是特定资产（或资产组合）的系统风险度量。β系数的取法 所谓系统风险，是指资产受宏观经济、市场情绪等整体性因素影响而发生的价格波动，换句话说，就是股票与大盘之间的联动性，系统风险比例越高，联动性越强。与系统风险相对的就是个别风险，即由公司自身因素所导致的价格波动。总风险=系统风险+个别风险而Beta则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性，即，市场组合价值变动1个百分点，该资产的价值变动了几个百分点——或者用更通俗的说法：大盘上涨1个百分点，该股票的价格变动了几个百分点。用公式表示就是：实际中，一般用单个股票资产的历史收益率对同期指数（大盘）收益率进行回归，回归系数就是Beta系数。
‘拾’ 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