股票市場風險指標協方差

⑴ 衡量市場風險的指標是什麼

經常使用的市場風險度量指標大致可以風險的相對度量指標和絕對度量指標兩種類型。相對度量指標主要是測量市場因素的變化與金融資產收益變化之間的關系。

一、相對指標
1.久期，債券價格對利率變化的敏感程度，久期用於衡量利率風險。

2.凸性，久期本身對利率變化的敏感程度，通常與久期配合使用，提高利率風險度量的精度。

3.DV01，利率水平變化0.01個百分點，而導致的債券價格的變化程度，用於衡量利率風險。

4.Beta系數，Beta系數是用來衡量個別股票受包括股市價格變動在內的整個經濟環境影響程度的指標。Beta系數用於度量股票價格風險。

5.Delta，衍生產品(包括期貨、期權等)的價格相對於其標的資產(Underlying asset)價格變化的敏感程度，Delta用於度量商品價格風險或股票價格風險。

6.Gamma，Delta本身相對於其標的資產價格變化的敏感程度，通常與Delta配合使用，提高商品價格風險或股票價格風險度量的精度。

7.Vega，衍生產品的價格相對於其波動率(Volatility)變化的敏感程度，Vega用於度量商品價格風險或股票價格風險。

8.Theta，衍生產品的價格相對於距其到期日時間長度變化的敏感程度。

9.Rho，衍生產品的價格對利率水平變化的敏感程度，Rho用於衡量利率風險。

注意:使用相對指標對相關市場風險作敏感性分析，估算市場波動不大和劇烈波動兩種情形下的損益。每一次測算時僅考慮一個重要風險因素，比如利率、匯率、證券和商品價格等，同時假設其他因素不變。

1.絕對指標
方差/標准差。方差或標准差作為金融資產風險的度量指標被學術界和實務界廣泛接受。在Harry Markowitz1952發表的論文《證券組合選擇》中，Markowitz假定投資風險可以視為投資收益的不確定性，這種不確定性可以用統計學中的方差(Variance)或標准差(Standard deviation)加以度量。

2.風險價值(VaR)。VaR代表了市場風險度量的最佳實踐。VaR的定義是，在一定置信水平下，由於市場波動而導致整個資產組合在未來某個時期內可能出現的最大損失值。在數學上，VaR表示為投資工具或組合的損益分布的α分位數，其表示如下:Pr(Δp <= -VaR)=α，其中，Δp表示投資組合在持有期Δt內在置信水平(1-α)下的市場價值損失。

⑵ 兩證券協方差和相關系數的計算

兩證券協方差表示兩種證_之間共同變動的程度：相關系數是變數之間相關程度的指標根據協方差的公式可知，協方差與相關系數的正負號相同，但是協方差是相關系數和兩證券的標准差的乘積，所以協方差表示兩種證_之間共同變動的程度。相關系數是協方差與兩個投資方案投資收益標准差之積的比值，其計算公式為：相關系數總是在-1到+1之間的范圍內變動，-1代表完全負相關了，+1代表完全正相關了，0則表示不相關。相關系數和協方差的變動方向是一致的，相關系數的負的，協方差就一定是負的。
相關系數是變數之間相關程度的指標，相關系數在0到1之間，表示兩種報酬率的增長是同向的；相關系數在0到-1之間，表示兩種報酬率的增長是反向的，所以說相關系數是變數之間相關程度的指標。總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關系數反映的是兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關系數乘以各自的標准差。
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。其計算公式為：當協方差為正值時，這就表示了兩種資產的收益率呈同方向變動；協方差為負值時，表示兩種資產的收益率呈反方向變動。
總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關系數反映的是這兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關系數乘以各自的標准差啦。

⑶ 衡量市場風險的指標是

狹義定義：由市場風險因素的不利變動造成組合損失的風險。
計算市場風險的方法主要是在險價值(VaR)，它是在正常的市場條件和給定的置信水平(Confidence interval，通常為99%)上，在給定的持有期間內，某一投資組合預期可能發生的最大損失;或者說，在正常的市場條件和給定的持有期間內，該投資組合發生VaR值損失的概率僅為給定的概率水平(即置信水平)。
計算方法
主要包括方差一協方差法(Variance-Covariance Approach)、歷史模擬法(Historical Simulation Method)和蒙特卡羅模擬法(Monte-Carlo Simulation)。
方差一協方差法是假定風險因素收益的變化服從特定的分布，通常假定為正態分布，然後通過歷史數據分析和估計該風險因素收益分布的參數值，如方差、均值、相關系數等，然後根據風險因素發生單位變化時，頭寸的單位敏感性與置信水平來確定各個風險要素的VaR值;再根據各個風險要素之間的相關系數來確定整個組合的VaR值。當然也可以直接通過下面的公式計算在一定置信水平下的整個組合(這里的組合是單位頭寸，即頭寸為1)的VaR值，其結果是一致的。
公式中表示整個投資組合收益的標准差，σi、σj表示風險因素i和j的標准差，ρij表示風險因子i和j的相關系數， xi表示整個投資組合對風險因素i變化的敏感度，有時被稱為Delta.在正態分布的假設下，xi是組合中每個金融工具對風險因子i的Deka之和。
歷史模擬法以歷史可以在未來重復為假設前提，直接根據風險因素收益的歷史數據來模擬風險因素收益的未來變化。在這種方法下，VaR值直接取自於投資組合收益的歷史分布，組合收益的歷史分布又來自於組合中每一金融工具的盯市價值(Mark to Market value)，而這種盯市價值是風險因素收益的函數。具體來說，歷史模擬法分為三個步驟:為組合中的風險因素安排一個歷史的市場變化序列，計算每一歷史市場變化的資產組合的收益變化，推算出VaR值。因此，風險因素收益的歷史數據是該VaR模型的主要數據來源。
蒙特卡羅模擬法即通過隨機的方法產生一個市場變化序列，然後通過這一市場變化序列模擬資產組合風險因素的收益分布，最後求出組合的VaR值。蒙特卡羅模擬法與歷史模擬法的主要區別在於前者採用隨機的方法獲取市場變化序列，而不是通過復制歷史的方法獲得，即將歷史模擬法計算過程中的第一步改成通過隨機的方法獲得一個市場變化序列。市場變化序列既可以通過歷史數據模擬產生，也可以通過假定參數的方法模擬產生。由於該方法的計算過程比較復雜，因此應用上沒有前面兩種方法廣泛。
拓展資料：
在股市中，投資者必須要了解市場主力資金的成本，這就需要衡量的尺度。
最先是應用最簡單的移動平均線(MA)，隨後發展為指數平均數（EXPMA），再後來就是根據加權成交金額發明的市場成本（MCST）。這種指標不僅可以應用於對主力成本的分析，也可以研判市場的整體趨勢。
在財務管理中經常用來衡量風險大小的指標有收益率的方差、標准差和標准離差率等。財務管理中的風險指企業在各項財務活動過程中，由於各種難以預料或無法控制的因素作用，使企業的實際收益與預計收益發生背離，從而蒙受經濟損失的可能性。
財務風險指標是基於廣義的財務活動，從動態和長遠的角度出發，設置敏感性財務指標並觀察其變化，對企業潛在的或將要面臨的財務危機進行監測預報的財務分析方法。它是財務指標和財務預警模型的統一。前者是企業財務評價分析體系對財務風險報告的體現；後者是在多個財務指標組合的基礎上，選取多個企業樣本，建立多變數數學模型，對企業財務風險進行的更全面、深入的分析，具有宏觀分析價值。

⑷ 股票收益率，方差，協方差計算

股票收益率=收益額/原始投資額，這一題中A股票的預期收益率＝（3%＋5%＋4%）/3＝4%。

方差計算公式：

(4)股票市場風險指標協方差擴展閱讀：

股票收益率是反映股票收益水平的指標。投資者購買股票或債券最關心的是能獲得多少收益，衡量一項證券投資收益大小以收益率來表示。反映股票收益率的高低，一般有三個指標：

1、本期股利收益率。是以現行價格購買股票的預期收益率。

2、持有期收益率。股票沒有到期，投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間的收益率為持有期收益率。

3、折股後的持有期收益率。股份公司進行折股後，出現股份增加和股價下降的情況，因此，折股後股票的價格必須調整。

⑸ 股票，期望收益率，方差，均方差的計算公式

1、期望收益率計算公式：

HPR=（期末價格 -期初價格+現金股息）/期初價格

例：A股票過去三年的收益率為3%、5%、4%，B股票在下一年有30%的概率收益率為10%，40%的概率收益率為5%，另30%的概率收益率為8%。計算A、B兩只股票下一年的預期收益率。

解:

A股票的預期收益率 ＝（3%＋5%＋4%）/3 ＝ 4% 

B股票的預期收益率 ＝10%×30%＋5%×40%＋8%×30% ＝ 7.4%

2、在統計描述中，方差用來計算每一個變數（觀察值）與總體均數之間的差異。為避免出現離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統計學採用平均離均差平方和來描述變數的變異程度。

解：由上面的解題可求X、Y的相關系數為

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

⑹ 某一股票與市場組合的協方差是什麼意思

方差描述了一組數列的波動情況，如果一個數列都是1種數，如1，1，1，1，1，1 那麼它的方差為0
期望其實就是一組數的平均值
協方差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
兩個不同參數之間的方差就是協方差
相關系數r
相關系數是變數之間相關程度的指標。樣本相關系數用r表示,總體相關系數用ρ表示,相關系數的取值范圍為[-1,1]。|r|值越大，誤差Q越小，變數之間的線性相關程度越高；|r|值越接近0，Q越大，變數之間的線性相關程度越低。
相關系數 又稱皮（爾生）氏積矩相關系數，說明兩個現象之間相關關系密切程度的統計分析指標。
相關系數用希臘字母γ表示，γ值的范圍在-1和+1之間。
γ＞0為正相關，γ＜0為負相關。γ＝0表示不相關；
γ的絕對值越大，相關程度越高。
兩個現象之間的相關程度，一般劃分為四級：
如兩者呈正相關，r呈正值，r=1時為完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值，而r=-1時為完全負相關。完全正相關或負相關時，所有圖點都在直線回歸線上；點子的分布在直線回歸線上下越離散，r的絕對值越小。當例數相等時，相關系數的絕對值越接近1，相關越密切；越接近於0，相關越不密切。當r=0時，說明X和Y兩個變數之間無直線關系。通常|r|大於0.75時，認為兩個變數有很強的線性相關性。
相關系數的計算公式為：
其中xi為自變數的標志值；i＝1，2，…n；■為自變數的平均值，
為因變數數列的標志值；■為因變數數列的平均值。
為自變數數列的項數。對於單變數分組表的資料，相關系數的計算公式為：
其中fi為權數，即自變數每組的次數。在使用具有統計功能的電子計算機時，可以用一種簡捷的方法計算相關系數，其公式為：
使用這種計算方法時，當計算機在輸入x、y數據之後，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等數值，不
必再列計算表。
參考資料：網路

⑺ 求救，股票的貝塔值怎麼算啊方差、協方差那些怎麼求

個人是沒法算的，要去資料庫找資料，可是資料庫要錢，就算了吧。