公司金融中协方差意思

『壹』 统计学中的协协方差是什么意思呢

基本定义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。 方差知道吧。。。 两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 协方差与方差之间有如下关系： 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)。
设（x，y）是二维随机向量，称E(x-Ex)(y-Ey)为x和y
的协方差 记为cov(x,y)
计算式：cov(x,y)=E(x*y)-Ex*Ey

『贰』 covariance和correlation的区别，在金融里的意义是什么

covariance（协变）：计量经济中的协变差或称协方差；
correlation（相关性）：指两个数值的相关性，取值一般在-1和+1之间，取0表示不相关，取-1表示负相关，取+1表示正相关。
1、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.
2、由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.

『叁』 协方差到底是什么意思啊

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。 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。

C(x,y)在两种情况下称为自协方差函数:在时间序列(概念一致，除了x和y指时间点而不是空间点)，以及在多变量随机场（指变量自己的协方差，而不是互协方差）。

参考资料来源：网络-协方差

『肆』 关于金融，能告诉我里面大概包含了那些含义，我应聘急需

什么是金融

其他回答 共 3 条金融学的历史在经济学中令人咤舌的短。经济学家们早就意识到信用市场的基本经济功能，但他们并未热衷到在此基础之上做进一步的分析研究。正因为如此，关于金融市场的早期观点大多非常直观，而且绝大多数都是由实业家们提出来的。而对金融市场进行开创性理论研究的 Louis Bachelier (1900) 似乎根本就被理论家和实业家们所忽视和遗忘了。

投资组合理论

以上事实并不意味着早期经济学家们忽视了金融市场。Irving Fisher (1906, 1907, 1930) 早就描述了信用市场在经济活动中的基本功能，尤其是其作为在时间上分配资源的作用－－他已经认识到风险在这一过程中的重要性。之后 John Maynard Keynes (1930, 1936), John Hicks (1934, 1935, 1939), Nicholas Kaldor (1939) 及 Jacob Marschak (1938) 在他们发展货币理论的过程中，也已经开始孕育不确定性 (uncertainty) 具有重要意义的投资组合理论了。

但是对于那一时期的很多经济学家来说，金融市场仍然被认为只不过是纯粹的“赌场”而非真正的“市场”。他们认为资产价值大多是由资本收益的期望和反期望决定的，因此它们是“自己被自己套牢”了。John Maynard Keynes 的“选美”类比是其中代表性的观点。

因为如此，很多人对投机行为的研究费了不少笔墨(投机行为即为今后零售所需而进行的商品或资产买入或短期卖出的行为)。比如说，John Maynard Keynes (1923, 1930) 和 John Hicks (1939) 在其对期货市场的开创性文章中论述道，商品交割的期货合同的价格通常要低于该商品未来现货交割价的期望值 (Keynes称之为“正常交割延迟”) Keynes 和 Hicks 认为这在很大程度上是因为套期保值者将他们的价格风险转让给了投机者以换取风险溢价(Cat 注：亦称风险贴水)。Nicholas Kaldor (1939)则分析了投机活动是不是能稳定价格的问题，这在很大程度上扩展了Keynes 的流动性偏好理论。

(后来 Holbrook Working (1953, 1962) 则认为套期保值者和投机者的动机没有任何区别。这一论点引发了早期的实证研究浪潮－－ Hendrik Houthakker (1957, 1961, 1968, 1969) 发现有利于正常交割延迟的证据而 Lester Telser (1958, 1981)则发现了不利证据。)

John Burr Williams (1938) 是挑战经济学家对金融市场是“赌场”观点及资产定价问题的先锋之一。他认为金融资产的价格反映了该资产的“内在价值”，其可以用该资产未来预期股利现金流的折现价来表示。这一“基本派”观点与 Irving Fisher (1907, 1930) 的理论，以及诸如Benjamin Graham等实业家的“价值投资”方法不谋而合。

Harry Markowitz (1952, 1959)意识到当“基本派”观点依赖于对未来的预期时，风险因素必须要起作用，从而由Jonh von Neumann 和 Oskar Morgenstern (1944) 创立的预期效用理论可以得到非常有效的利用。Markowitzd 在风险-收益协调均衡的前提下系统阐述了最佳投资组合选择理论--该理论从此成为“现代投资组合理论”（简称“MPT”）的前身。
如之前所述，关于最优投资组合分配的早期观点早就已经在Keynes, Hicks, 及Kaldor等人的货币理论中被提及和考虑到，因而James Tobin (1958) 将货币因素加入Markowitz的理论中得到著名的“两基金分离定理”也是非常符合逻辑的一步。Tobin 有效的论证了经济个体将通过投资在一种无风险资产（货币）和唯一的风险资产组合（这一组合对所有人都相同）来分散其储蓄风险。Tobin 声称，对风险的不同态度，仅导致货币和该唯一风险资产的组合不同而已。

Markowitz-Tobin理论并不是非常实用。特别是估计风险分散化利益时要求实业家们计算每一对资产收益间的协方差。William Sharpe (1961, 1964) 和 John Lintner (1965) 在他们的资产定价模型(CAPM)中解决了这一操作性困难。他们论证了只要计算每一种资产和一个市场指数之间的协方差便可以得到和Markowitz-Tobin同样的结果。由于计算量大大减少到这一模型中少量的几项(betas,贝塔系数)，最优投资组合选择具备了计算上的可行性。很快的，实业家们就开始运用CAPM了。

CAPM后来受到了Richard Roll (1977, 1978)一系列实证上的批判。可以对其取而代之的改良理论之一为Robert Merton (1973) 的跨期资产定价模型。Merton的方法和理性预期假设引导了后来Cox, Ingersoll 和 Ross (1985) 的资产价格偏微分方程，他的模型可能离Robert E. Lucas (1978) 的资产定价理论仅一步之遥。

另一个更有意思的可以取代CAPM的理论是Stephen A. Ross (1976) 的“套利定价理论”(APT)。他的方法偏离了CAPM中风险与资产的逻辑，却全面发展了关于“套利定价”的观点。如Ross所声称的，套利的理论推导在他的这一理论中并不具有唯一性，但实质上却是所有金融理论中的基础逻辑和方法论。如下的著名金融定理解释了Ross的观点。

Fisher Black 和Myron Scholes (1973) 著名的期权定价理论及Robert Merton (1973) 的理论在很大程度上依赖于对套利的逻辑推导。直觉上来说，如果期权收益可以由一个由其他资产组成的投资组合复制的话，那么这个期权的价值一定等于该投资组合的价值，否则的话就会存在套利的机会。套利的逻辑还被M. Harrison 和David M. Kreps (1979), 及Darrell J. Duffie 和Chi-Fu Huang (1985) 用来计算多期(即“长期存在的”)证券。所有这些还反映在由Roy Radner (1967, 1968, 1972), Oliver D. Hart (1975) 及其他经济学家等创立的关于(完全和不完全)资产市场一般均衡的新瓦尔拉斯理论中。

著名的关于公司金融结构与公司价值无关性的Modigliani-Miller定理(简称“MM”定理)也应用了套利的基本逻辑。这一由Franco Modigliani 和 Merton H. Miller (1958, 1963) 创立的著名定理可以看成是最初由Irving Fisher (1930) 创立的“分离定理”的一个推广。事实上，Fisher认为在完全和有效的资本市场上，私人企业主的生产决策和企业主自己多期的消费决定应当是相互独立的。他的意思是说，企业的利润最大化生产计划将不会受到企业主的借贷决定的影响，即生产决策和融资决策是相互独立的。

Modigliani-Miller 在套利假设下扩展了Fisher 的这一定理。将企业看作是资产，对具有不同融资政策的企业来说，如果它们基本的生产决策是相同的话，那么这些企业的市场价值就应当是相同的。否则的话就会存在套利机会。因此，不管公司的融资结构如何，套利机会的存在保证了公司的价值一定相同。

『伍』 统计学中协方差的概念

基本定义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。 方差知道吧。。。 两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 协方差与方差之间有如下关系： 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)。

『陆』 协方差怎么计算，请举例说明

cov(x,y)=EXY－EX*EY

协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY

协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论

举例：

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：还可以计算：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的相关系数：

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

表明这组数据X,Y之间相关性很好!

为样本均值，n为样本例数。

『柒』 公司的预期收益率是负数，说明什么协方差在经济学中是什么意思

预期收益率为负说明投资会亏损

『捌』 协方差是什么 金融学

期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实数随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：