单个股票标准差计算公式

2021-12-24 15:00:14

  如何用excel计算股票收益率的标准差

   例如上述值在A2:B5之间 则有两种方式 =STDEVP(A2:A5,B2:B5)值是15.06% STDEV: 返回给定表达式中所有值的统计标准差 =STDEV(A2:A5,B2:B5)值是16.10% STDEVP:返回给定表达式中所有值的填充统计标准差 求指教股票的β系数和标准差计算

   简单说β系数是一种表示风险量度的参数,一般高风险对应高收益,所以在牛市或者大势看涨的时候可以选择β系数较高的股票进行投资。 贝塔系数[Beta coefficient]是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。在股票、(基金)等投资术语中常见。
用β系数估量风险叫β测量法,它来源于统计上的回归分析。最早提出β值是在本世纪60年代初,大约过了10年,美国的金融管理者们才认识到它的价值。在证券投资中,收益与风险并存,高收益意味着要承担高风险。风险由系统风险和非系统风险构成,其中非系统风险可以通过持有数种证券构成的投资组合加以消除。β系数是测量系统风险大小的一个指标,能确切表达单一股票风险与市场股票风险间的关系。为帮助投资人分析系统风险大小,树立科学的投资理念,发达国家的证券市场都定期在权威报刊杂志上公布每种股票的β系数,国际上著名的投资咨询公司提供的上市公司研究报告中也要列出股票的β系数。 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。 贝塔系数是统计学上的概念,是一个在+1至-1之间的数值,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)的目的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系数计算方式
贝塔系数利用回归的方法计算。贝塔系数为1即证券的价格与市场一同变动。贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。贝塔系数低于1[大于0]即证券价格的波动性比市场为低。 贝塔系数的计算公式
公式为:
其中Cov(ra,rm)是证券 a 的收益与市场收益的协方差 计算投资组合的标准差的公式是什么可以举个例子吗

   标准差也就是风险。他不仅取决于证券组合内各证券的风险,还取决于各个证券之间的关系。
投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2
各种股票之间不可能完全正相关,也不可能完全负相关,所以不同股票的投资组合可以减低风险,但又不能完全消除风险。一般而言,股票的种类越多,风险越小。
关于三种证券组合标准差的简易算法:
根据代数公式:(a+b+c)的平方=(a的平方+b的平方+c的平方+2ab+2ac+2bc)
第一步
1,将A证券的权重×标准差,设为A,
2,将B证券的权重×标准差,设为B,
3,将C证券的权重×标准差,设为C,
第二步
将A、B证券相关系数设为X
将A、C证券相关系数设为Y
将B、C证券相关系数设为Z
展开上述代数公式,将x、y、z代入,即可得三种证券的组合标准差=(A的平方+B的平方 +C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方。 急急急!!求大神计算,求两只股票的标准差。

   单个股票收益率的方差=beta^2*市场收益率的方差+股票特定风险的方差
A股票的标准差=[(0.8^2)*(20%^2)+30%^2]^(1/2)=0.34
B股票的标准差=[(1.2^2)*(20%^2)+20%^2]^(1/2)=0.3124 股票知识中的标准差是什么意思

   股票投资中的标准差,指的就是其收益率的标准差,是投资时判断风险的一个参考数据。标准差主要是根据股票净值于一段时间内波动的情况计算而来的。一般而言,标准差愈大,表示股票净值的涨跌越剧烈,当然其潜在风险与潜在收益程度也较大。
股票的收益率标准差”是指过去一段时期内,股票每个月的收益率相对于平均月收益率的偏差幅度的大小。股票的每月收益波动越大,那么它的标准差也越大。 急急急!!求大神计算,求两只股票的标准差。

   单个股票收益率的方差=beta^2*市场收益率的方差+股票特定风险的方差
A股票的标准差=[(0.8^2)*(20%^2)+30%^2]^(1/2)=0.34
B股票的标准差=[(1.2^2)*(20%^2)+20%^2]^(1/2)=0.3124

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