两只股票的协方差分析

① 计算该股票平均收益率及协方差，急求！谢谢

用excel吧，其中日收益率等于每天股票价格的变化率。
算出两只股票的日变化率，然后用公式“covariance=”来计算协方差。

② 期望收益率、方差、协方差、相关系数的计算公式

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、方差计算公式

(2)两只股票的协方差分析扩展阅读：

1、期望收益率，又称为持有期收益率（HPR）指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率。期望收益率是投资者在投资时期望获得的报酬率，收益率就是未来现金流折算成现值的折现率，换句话说，期望收益率是投资者将预期能获得的未来现金流折现成一个现在能获得的金额的折现率。。

2、方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

3、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。

4、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

③ 求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤

1、求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤如下图：

2、标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差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。

3、协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。

④ 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

⑤ 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。

⑥ 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：

(6)两只股票的协方差分析扩展阅读：

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。

⑦ 在一个完全有效的市场上,两只股票间的相关系数怎样确定为多少

你说的那个是纯理论的，没有实际作用。因为市场从来都不是完全有效，从来都是无序低效。表现在一受到干扰就不能真实地反应股票的价值，人性的弱点使然。

⑧ 如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）

我不知道如何计算这种系数，抱歉！
我只想说，这样的比较在实际操作中一点意义都没有。很多大学的教学内容在股市的实际运用中完全是两码事。正因为如此，股神巴菲特退出了当年就读的第一个商学院。