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公司金融中協方差意思

發布時間:2021-05-17 07:13:32

『壹』 統計學中的協協方差是什麼意思呢

基本定義協方差分析是建立在方差分析和回歸分析基礎之上的一種統計分析方法。 方差分析是從質量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標影響的差異。一般說來,質量因子是可以人為控制的。 回歸分析是從數量因子的角度出發,通過建立回歸方程來研究實驗指標與一個(或幾個)因子之間的數量關系。但大多數情況下,數量因子是不可以人為加以控制的。 方差知道吧。。。 兩個不同參數之間的方差就是協方差 若兩個隨機變數X和Y相互獨立,則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述數學期望不為零,則X和Y必不是相互獨立的,亦即它們之間存在著一定的關系。 定義 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機變數X和Y的協方差,記作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 協方差與方差之間有如下關系: D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y) 因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
設(x,y)是二維隨機向量,稱E(x-Ex)(y-Ey)為x和y
的協方差 記為cov(x,y)
計算式:cov(x,y)=E(x*y)-Ex*Ey

『貳』 covariance和correlation的區別,在金融里的意義是什麼

covariance(協變):計量經濟中的協變差或稱協方差;
correlation(相關性):指兩個數值的相關性,取值一般在-1和+1之間,取0表示不相關,取-1表示負相關,取+1表示正相關。
1、協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資項目相對於另一投資項目風險的統計指標,通俗點就是投資組合中兩個項目間收益率的相關程度,正數說明兩個項目一個收益率上升,另一個也上升,收益率呈同方向變化.如果是負數,則一個上升另一個下降,表明收益率是反方向變化.協方差的絕對值越大,表示這兩種資產收益率關系越密切;絕對值越小表明這兩種資產收益率的關系越疏遠.
2、由於協方差比較難理解,所以將協方差除以兩個投資方案投資收益率的標准差之積,得出一個與協方差具有相同性質卻沒有量化的數.這個數就是相關系數.計算公式為相關系數=協方差/兩個項目標准差之積.

『叄』 協方差到底是什麼意思啊

協方差(Covariance)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。

協方差表示的是兩個變數的總體的誤差,這與只表示一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。

C(x,y)在兩種情況下稱為自協方差函數:在時間序列(概念一致,除了x和y指時間點而不是空間點),以及在多變數隨機場(指變數自己的協方差,而不是互協方差)。

參考資料來源:網路-協方差

『肆』 關於金融,能告訴我裡面大概包含了那些含義,我應聘急需

什麼是金融

其他回答 共 3 條金融學的歷史在經濟學中令人吒舌的短。經濟學家們早就意識到信用市場的基本經濟功能,但他們並未熱衷到在此基礎之上做進一步的分析研究。正因為如此,關於金融市場的早期觀點大多非常直觀,而且絕大多數都是由實業家們提出來的。而對金融市場進行開創性理論研究的 Louis Bachelier (1900) 似乎根本就被理論家和實業家們所忽視和遺忘了。

投資組合理論

以上事實並不意味著早期經濟學家們忽視了金融市場。Irving Fisher (1906, 1907, 1930) 早就描述了信用市場在經濟活動中的基本功能,尤其是其作為在時間上分配資源的作用--他已經認識到風險在這一過程中的重要性。之後 John Maynard Keynes (1930, 1936), John Hicks (1934, 1935, 1939), Nicholas Kaldor (1939) 及 Jacob Marschak (1938) 在他們發展貨幣理論的過程中,也已經開始孕育不確定性 (uncertainty) 具有重要意義的投資組合理論了。

但是對於那一時期的很多經濟學家來說,金融市場仍然被認為只不過是純粹的「賭場」而非真正的「市場」。他們認為資產價值大多是由資本收益的期望和反期望決定的,因此它們是「自己被自己套牢」了。John Maynard Keynes 的「選美」類比是其中代表性的觀點。

因為如此,很多人對投機行為的研究費了不少筆墨(投機行為即為今後零售所需而進行的商品或資產買入或短期賣出的行為)。比如說,John Maynard Keynes (1923, 1930) 和 John Hicks (1939) 在其對期貨市場的開創性文章中論述道,商品交割的期貨合同的價格通常要低於該商品未來現貨交割價的期望值 (Keynes稱之為「正常交割延遲」) Keynes 和 Hicks 認為這在很大程度上是因為套期保值者將他們的價格風險轉讓給了投機者以換取風險溢價(Cat 註:亦稱風險貼水)。Nicholas Kaldor (1939)則分析了投機活動是不是能穩定價格的問題,這在很大程度上擴展了Keynes 的流動性偏好理論。

(後來 Holbrook Working (1953, 1962) 則認為套期保值者和投機者的動機沒有任何區別。這一論點引發了早期的實證研究浪潮-- Hendrik Houthakker (1957, 1961, 1968, 1969) 發現有利於正常交割延遲的證據而 Lester Telser (1958, 1981)則發現了不利證據。)

John Burr Williams (1938) 是挑戰經濟學家對金融市場是「賭場」觀點及資產定價問題的先鋒之一。他認為金融資產的價格反映了該資產的「內在價值」,其可以用該資產未來預期股利現金流的折現價來表示。這一「基本派」觀點與 Irving Fisher (1907, 1930) 的理論,以及諸如Benjamin Graham等實業家的「價值投資」方法不謀而合。

Harry Markowitz (1952, 1959)意識到當「基本派」觀點依賴於對未來的預期時,風險因素必須要起作用,從而由Jonh von Neumann 和 Oskar Morgenstern (1944) 創立的預期效用理論可以得到非常有效的利用。Markowitzd 在風險-收益協調均衡的前提下系統闡述了最佳投資組合選擇理論--該理論從此成為「現代投資組合理論」(簡稱「MPT」)的前身。
如之前所述,關於最優投資組合分配的早期觀點早就已經在Keynes, Hicks, 及Kaldor等人的貨幣理論中被提及和考慮到,因而James Tobin (1958) 將貨幣因素加入Markowitz的理論中得到著名的「兩基金分離定理」也是非常符合邏輯的一步。Tobin 有效的論證了經濟個體將通過投資在一種無風險資產(貨幣)和唯一的風險資產組合(這一組合對所有人都相同)來分散其儲蓄風險。Tobin 聲稱,對風險的不同態度,僅導致貨幣和該唯一風險資產的組合不同而已。

Markowitz-Tobin理論並不是非常實用。特別是估計風險分散化利益時要求實業家們計算每一對資產收益間的協方差。William Sharpe (1961, 1964) 和 John Lintner (1965) 在他們的資產定價模型(CAPM)中解決了這一操作性困難。他們論證了只要計算每一種資產和一個市場指數之間的協方差便可以得到和Markowitz-Tobin同樣的結果。由於計算量大大減少到這一模型中少量的幾項(betas,貝塔系數),最優投資組合選擇具備了計算上的可行性。很快的,實業家們就開始運用CAPM了。

CAPM後來受到了Richard Roll (1977, 1978)一系列實證上的批判。可以對其取而代之的改良理論之一為Robert Merton (1973) 的跨期資產定價模型。Merton的方法和理性預期假設引導了後來Cox, Ingersoll 和 Ross (1985) 的資產價格偏微分方程,他的模型可能離Robert E. Lucas (1978) 的資產定價理論僅一步之遙。

另一個更有意思的可以取代CAPM的理論是Stephen A. Ross (1976) 的「套利定價理論」(APT)。他的方法偏離了CAPM中風險與資產的邏輯,卻全面發展了關於「套利定價」的觀點。如Ross所聲稱的,套利的理論推導在他的這一理論中並不具有唯一性,但實質上卻是所有金融理論中的基礎邏輯和方法論。如下的著名金融定理解釋了Ross的觀點。

Fisher Black 和Myron Scholes (1973) 著名的期權定價理論及Robert Merton (1973) 的理論在很大程度上依賴於對套利的邏輯推導。直覺上來說,如果期權收益可以由一個由其他資產組成的投資組合復制的話,那麼這個期權的價值一定等於該投資組合的價值,否則的話就會存在套利的機會。套利的邏輯還被M. Harrison 和David M. Kreps (1979), 及Darrell J. Duffie 和Chi-Fu Huang (1985) 用來計算多期(即「長期存在的」)證券。所有這些還反映在由Roy Radner (1967, 1968, 1972), Oliver D. Hart (1975) 及其他經濟學家等創立的關於(完全和不完全)資產市場一般均衡的新瓦爾拉斯理論中。

著名的關於公司金融結構與公司價值無關性的Modigliani-Miller定理(簡稱「MM」定理)也應用了套利的基本邏輯。這一由Franco Modigliani 和 Merton H. Miller (1958, 1963) 創立的著名定理可以看成是最初由Irving Fisher (1930) 創立的「分離定理」的一個推廣。事實上,Fisher認為在完全和有效的資本市場上,私人企業主的生產決策和企業主自己多期的消費決定應當是相互獨立的。他的意思是說,企業的利潤最大化生產計劃將不會受到企業主的借貸決定的影響,即生產決策和融資決策是相互獨立的。

Modigliani-Miller 在套利假設下擴展了Fisher 的這一定理。將企業看作是資產,對具有不同融資政策的企業來說,如果它們基本的生產決策是相同的話,那麼這些企業的市場價值就應當是相同的。否則的話就會存在套利機會。因此,不管公司的融資結構如何,套利機會的存在保證了公司的價值一定相同。

『伍』 統計學中協方差的概念

基本定義協方差分析是建立在方差分析和回歸分析基礎之上的一種統計分析方法。 方差分析是從質量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標影響的差異。一般說來,質量因子是可以人為控制的。 回歸分析是從數量因子的角度出發,通過建立回歸方程來研究實驗指標與一個(或幾個)因子之間的數量關系。但大多數情況下,數量因子是不可以人為加以控制的。 方差知道吧。。。 兩個不同參數之間的方差就是協方差 若兩個隨機變數X和Y相互獨立,則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述數學期望不為零,則X和Y必不是相互獨立的,亦即它們之間存在著一定的關系。 定義 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機變數X和Y的協方差,記作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 協方差與方差之間有如下關系: D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X,Y) 因此,COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

『陸』 協方差怎麼計算,請舉例說明

cov(x,y)=EXY-EX*EY

協方差的定義,EX為隨機變數X的數學期望,同理,EXY是XY的數學期望,挺麻煩的,建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY-EX*EY

協方差的定義,EX為隨機變數X的數學期望,同理,EXY是XY的數學期望,挺麻煩的,建議你看一下概率論

舉例:

Xi 1.1 1.9 3

Yi 5.0 10.4 14.6

E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2

E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10

E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02

Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02

此外:還可以計算:D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77

D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93

X,Y的相關系數:

r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979

表明這組數據X,Y之間相關性很好!

為樣本均值,n為樣本例數。

『柒』 公司的預期收益率是負數,說明什麼協方差在經濟學中是什麼意思

預期收益率為負說明投資會虧損

『捌』 協方差是什麼 金融學

期望值分別為E[X]與E[Y]的兩個實數隨機變數X與Y之間的協方差Cov(X,Y)定義為:

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