1樓：普林說保險
收益率。的協方差的計算公式為cov(x，y)=exy-ex×ey。
1、協方差在概率論。
和統計學中用於衡量兩個變數的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變數是相同的情況。
2、協方差表示的是兩個變數的總體的誤差，這與只表示乙個變數誤差的方差不同。
3、如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中乙個大於自身的期望值。
另外乙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。
4、如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中乙個大於自身的期望值，另外乙個卻小於自身的期畢亂昌望值，那麼兩個變數之間的協方差陪州就是負值。
拓展資料
協方差定義，在概率論和統計學中，協方差用於衡量兩個變數的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變數是相同的情況。
期望值分別為e(x) =與 e(y) =的兩個實數隨機變數x與y之間的協手扒方差定義為：
cov(x，y)=e[(x-e(x))(y-e(y))]
其中，e是期望值。它也可以表示為：
直觀上來看，協方差表示的是兩個變數總體誤差的方差，這與只表示乙個變數誤差的方差不同。
如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中乙個大於自身的期望值，另外乙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，即其中乙個大於自身的期望值，另外乙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。
如果x與y是統計獨立的，那麼二者之間的協方差就是0。
但是，反過來並不成立。即如果x與y的協方差為0，二者並不一定是統計獨立的。
協方差cov(x，y)的度量單位是x的協方差乘以y的協方差。而取決於協方差的相關性。
是乙個衡量線性獨立。
的無量綱的數。
協方差為0的兩個隨機變數稱為是不相關的。
2樓：革絢鈄燎
a的燃掘預期收益率。
b的預期收益率。
協方差。不容易 呀這悔態麼多皮前核數字，強烈要求加分。
預期收益的協方差和相關性，是怎麼樣的？
3樓：姜玉
協方差。是一種統計指標，用於衡量投資組合中特定投資專案相對於另一投資專案的風險。流行的觀點是投資組合中兩個專案的收益率。
的相關程度。正數表示兩種產品的收益率增加，另一種產品的收益率也增加，收益率的變化方向相同。如果它是負的，乙個上公升，另乙個下降，表明收益率在向相反的方向移動。協方差的絕對值。
越大，這兩種資產的收益率越接近。絕對值越小，表明兩種資產回報之間的關係越疏遠。協方差很難理解，協方差除以兩個投資方案的投資收益。
的標準差的乘積，得到乙個與協方差具有相同性質但沒有量化的數字。這個數字就是相關係數。
計算公式為相關係數=協方差/兩項標準差的乘積。
協方差，你變大我變大，這意味著兩個變數方向相同，協方差為正。你變大，我變小，這意味著兩個變數的變化方向相反，協方差是負的。從數值上看，協方差值越大，兩個變數在同一方向上的程度越大。
之間的差乘以「y值和它的平均值之間的差」的乘積，再次到這個每次的和和平均值的乘積(實際上是「希望」，但沒有擴充套件太多的新概念，簡單的想法是平均值)。
相關係數，我們從它的公式開始。一般情況下，取x和y的協方差除以x的標準差和y的標準差，因此相關係數也可以看成協方差：去掉兩個變數的維度影響後標準化的一種特殊協方差。
它是一種特殊的協方差，也可以反映兩個變數是在同乙個方向上變化，還是在相反的方向上變化。同一方向的變化是正的，相反方向的變化是負的。這是乙個標準化的協方差，乙個更重要的特性出現了：
它消除了兩個變數變化幅度的影響，簡單地反映了兩個變數在單位變化中是多麼相似。
當相關係數為1時，說明這兩個變數的正相似性變化最大，即你變大了一倍，我也變大了一倍；你比我小一倍，我比你小一倍。換句話說，x和y之間的關係是完全正的(如果你用x和y作為縱軸和橫軸，你可以畫一條斜率為正的直線，所以x和y是線性的)。隨著相關係數的減小，兩個變數的相似性變小。
當相關係數為0時，兩個變數的變化過程不存在相似性，即兩個變數不相關。當相關係數繼續減小且小於0時，兩個變數開始呈現反向相似。隨著相關係數的不斷減小，反向相似度將逐漸增消仿大。
當相關係數為-1時，說明兩個變數變化的反向相似度最大，即你變大一倍，我變小一倍；你比我小兩倍，我比你大兩倍。換句話說，它是完全負相關的。
4樓：創作者
是會產生差異的，而且會有不同的係數，並且會出現不同的排列順序，也有著相關的期望值。
5樓：結婚發的
二者是有統一關係的，而且也是重要的指標，這樣可以判斷預期的收益是乙個很好的判斷標準。
6樓：史蒂芬斯
兩者是有著很畢早大的關係，因為相關性和協方差是非常好的，同時也會掘空有著一定的利益，而且也能夠達到判數瞎想要的效果。
**收益率，方差，協方差計算
7樓：顧小蝦水瓶
**收益率=收益額/原始投資額，這一題中a**的預期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3＝4%。
方差計算公式：
協方差計算公式：期望值分別為e[x]與e[y]的兩個實隨機變數x與y之間的協方差cov(x,y)定義為：
如果x與y是統計獨立的，那麼二者之間的協方差就是0，因為兩個獨立的隨機變數滿足e[xy]=e[x]e[y]。
期望收益率、方差、協方差、相關係數的計算公式
8樓：教育海洋星
1、期望收益率計算公式。
hpr=（期末** -期初**+現金股息）/期初**解：a**的預期收益率 ＝（3%＋5%＋4%）/3 ＝ 4%b**的預期收益率 ＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30% ＝2、方差計算公式。
例：求43,45,44,42,41,43的方差。
解：平均數=（43+45+44+42+41+43）/6=43s^2=【(43-43)^2+(45-43)^2+(44-43)^2+(42-43)^2+(41-43)^2+(43-43)^2】/6
3、協方差計算公式。
例：xi 3，yi
解：e(x) = (
e(y) = (
e(xy)=(
cov(x,y)=e(xy)-e(x)e(y)=4、相關係數計算公式。
r(x,y)=cov(x,y)/(σxσy)= =表明這組資料x,y之間相關性很好！
9樓：數碼達人淼淼
關於致期望收首率，方差，協方差，相關係數的計算工式，可以查閱一下相關資料。
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