股票A和B的相关系数怎么算_相关系数r的计算公式是什么？

一、请问股票里的B系数指的是什么啊，谢谢了

β（贝塔）系数是一个敏感性指标，用来衡量单只股票与大盘变动之间 的相关性。
比如，大盘变动1%，某单只股票同向变动2%，则该股票β系数为2. 系数越大，股票越活跃。

二、单独个股β系数在哪里可以查到？或者如何简单计算？在线等。

实际中，一般用单个股票资产的历史收益率对同期指数（大盘）收益率进行回归，回归系数就是Beta系数。
使用大盘的收益率和你选择的个股的收益率,在同花顺中可以导到excel中,然后再用数据分析进行回归分析,得到的斜率就是Beta系数.

三、理财如何计算相关系数？在计算协方差时如何考虑投资收益率可能发生的概率？

A的预期收益是7%，B是6%，A方差是0.019,B方差是0.022，A的预期收益高，风险少，当然选A啦，当然是建立在数据准确和二选一的基础上

四、如何分析两只股票的涨幅的相关系数？

首先你需要选择两只股票的涨跌数据，比如可以是向前为其三个月的数据，或者是一年的数据，然后把两只股票每天的涨跌数据 一一对应收集起来。
然后就可以采用简单的相关分析，甚至其他的统计分析方法分析两只股票的关系。
不过说实话 中国的股票数据反映的并不是经济规律的真相，更多的是政策和市场信息的影响。

五、相关系数的计算公式是怎样得来的

相关系数介于区间[-1，1]内。
当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。
当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。
当相关系数为0时，表示不相关。

六、比如，原来A和B各占公司30%和 70%股份 ，当公司再融资出让股份10%的时候 ，A和B怎么计算所占比例呢？

A和B按照各自的持股比例，取得新股的所有权，A为33%，B为77%，然后除以110%，就是现在的持股比例了啊

七、假设证券市场中有股票A和B，其收益和标准差如下表，如果两只股票的相关系数为-1。

这道题是希望通过运用两只股票构建无风险的投资组合，由一价原理，该无风险投资组合的收益就是无风险收益率。
何为无风险投资组合？即该投资组合收益的标准差为0，由此，设无风险投资组合中股票A的权重为w，则股票B的权重为（1-w），则有：{(5%w)^2+[10%(1-w)]^2+2*5%*10%(-1)(1-w)w}^(1/2)=0等式两边同时平方，并扩大10000倍（消除百分号），则有：25(w^2)+100(1-w)^2-100w(1-w)=0化简为：225w^2-300w+100=0(15w-10)^2=0 则w=2/3则，该投资组合的收益率为：2%*（2/3）+5%*（1/3）=9%/3=3%

八、相关系数r的计算公式是什么？

相关系数定义式为：若Y=a+bX，则有：令E(X) = μ，D(X) = σ，则E(Y) = bμ + a，D(Y) = bσ，E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)，Cov(X,Y) = E(XY) − E(X)E(Y) = bσ。
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。
相关系数定义式为：若Y=a+bX，则有：令E(X) = μ，D(X) = σ，则E(Y) = bμ + a，D(Y) = bσ，E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)，Cov(X,Y) = E(XY) − E(X)E(Y) = bσ。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；
着重研究线性的单相关系数。
需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；
将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；
将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。
因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1﹔当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。
特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。
因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

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