协方差计算：COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。EX为随机变量X的数学期望，EXY是XY的数学期望。协方差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。
更新时间：2023-06-21 17:14:31 查看全文>>
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协方差怎么算
查看全文>>一、协方差怎么算
协方差（ covariance ）研究两个随机变量的变动，可以体现投资组合中两项资产报酬率的共同变动情况（ 即两者变动的相互关系），而不是独立考察每一项资产报酬率自身的变动情况。
例如：
· 如果两只股票的预期报酬率趋于反向变动，则其协方差为负。
· 如果两只股票的预期报酬率趋于同向变动，则其协方差为正。
· 如果两只股票预期报酬率的变动互不相干，则其协方差为零。
随着投资者组合中的资产数量逐渐增加，资产两两之间的协方差变得越来越重要。资产收益率两两之间共同变动的程度越低，投资组合的风险越低。
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协方差的性质
查看全文>>一、协方差的性质
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。
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）
协方差与期望值有如下关系：
Cov（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。
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协方差的意义
查看全文>>一、协方差的意义
协方差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。
二、协方差计算公式
COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。E（X）为随机变量X的数学期望，E（XY）是XY的数学期望。
变量间相关的关系：一般有三种：正相关、负相关和不相关。
正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大；x越小y越小，则x和y为正相关。
负相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越小；x越小y越大，则x和y为负相关。
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协方差相关系数为0说明什么
查看全文>>一、协方差相关系数为0说明什么
1.协方差表示的是两个变量总体误差的期望。
如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov（X，Y）的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。
2.相关系数（-1≤r≤1）：衡量两个随机变量的线性相关程度。
相关系数等于两项资产的协方差/两项资产标准差之积。
相关系数=1，说明两个资产完全正相关；0<相关系数<1，说明两个资产正相关；-1<相关系数<0，说明两个资产负相关；相关系数=-1，说明两个资产完全负相关；相关系数=0，说明两个资产无线性关系。
二、协方差计算公式
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协方差和相关系数的关系
查看全文>>一、相关系数与协方差的关系
1.相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的，只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。
2.相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数是负的，协方差一定是负的。
3.相关系数是变量之间相关程度的指标，根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。
二、协方差计算公式
COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。EX为随机变量X的数学期望，EXY是XY的数学期望。协方差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。
三、变量间相关的关系
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协方差为0一定独立吗
查看全文>>一、协方差为0一定独立吗
协方差为0是不相关，独立可推出不相关，但是不相关不能推出独立。
独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思，但两者是有区别的。相关性描述的是两个变量是否有线性关系，独立性描述的是两个变量是否有关系。
不相关表示两个变量没有线性关系，但还可以有其他关系，也就是不一定相互独立。下面是独立和不相关的关系：
1.X与Y独立，则X与Y一定不相关。
2.X与Y不相关，则X与Y不一定独立。
二、协方差计算公式
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协方差
查看全文>>协方差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。
协方差计算公式：COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。EX为随机变量X的数学期望，EXY是XY的数学期望。协方差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。
变量间相关的关系：
一般有三种：正相关、负相关和不相关。
正相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越大；x越小y越小则x和y为正相关。
负相关：假设有两个变量x和y，若x越大y越小；x越小y越大则x和y为负相关。
不相关：假设有两个变量x和y，若x和y变化无关联则x和y为负相关。
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