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 基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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 基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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衡量風險的β(Beta)系數 β系數是風險的估量或計量方法之一。用β估量風險叫β分析,這是用于統計上的回歸分析。統計利用回歸分析來觀察二種(或更多)互有聯系事物之間相互變動的關系,以便進行估計推算,回歸分析所用的計算公式,以便進行估計推算。回歸分析所用的計算公式可在統計教材中找到,在此省略。  在股票市場上,股票價格由于種種原因經常波動,令人難以捉摸,因而時常使投資者因價格漲落頻繁而產生一種有損失利益的危險感。這就存在著股票投資的風險包括系統風險與非系統風險。系統風險對個別股票的影響程度,可由該股票價格變動的歷史數據和市場價格的歷史數據上計算分析得出。   β系數就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。測定其風險程度的具體算式為: β=(某種股票證券的預期收益-該期收益中的非風險部分)/(整個市場股票證券組合的預期收益-該期收益中的非風險部分) 任何一個企業,在正常年景里,總可以獲得一定的固定收入。與此相同,投資于股市上的某一股票,在一般情況下,也會獲得一定收益,即該股票一定時期非風險部分。整個經濟環境的變化,可由整個股市投資的平均收益來衡量。這樣,股票投資的收益就可由股票收益中非風險部分、受整個股市影響的部分以及誤差部分三者之和來加以表示。   當某種股票的風險情況與整個股票市場的風險相一致時,這種股票的β系統也就等于1。如果某種股票的β系數大于1或小于1,則說明該股票的風險程度高于或低于整個市場水平。從另一種角度說,如果計算出β的數值是1。0,這就是說,市場收益率上漲1%,這種股票的收益率也提高1%,該股票波動的程度與市場的一樣。如果B=1。5,則是說,市場收益率上漲1%時,這種股票的收益率提高1。5%,反之,如果市場收益率下降1%,則該股票的收益率將降低1。5%,其波動比市場的要大0。5%。如果β的數值是0。5,則表示市場漲或跌1%時,該股票收益率只提高或降低1%的一半。由此可見,β的大小表示股票收益的波動性的大小,從而說明其風險的程度,β大的股票其風險大、β小的股票其風險小,如果β的數值超過1。5或以上,可以看作是高風險的股票。在國外,有些證券咨詢股務公司把許多股票的β值都計算出來供投資者選購時參考。一般認為,β值小于1的股票,叫防守性的證券;β值大于1。0的股票,叫進攻型的股票。  應當了解,β不是全部風險,而是與市場有關的這一部分風險,雖然標準差和Beta都是估量風險的指標,但它們的性質是不同的。標準差是度量證券本身在各個不同時期收益變動的程度,其比較的基礎是證券本身在不同時期的平均收益;β是度量某種證券(或一組證券)各年的收益相對于同一段時期內市場的平均波動程度,其比較標準是市場的波動程度。 。

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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二者皆可,值大者風險高

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衡量風險,值大者風險高

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標準差比較好

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高

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標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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基本上,這二變數的性質是相同的(假如你有學過統計就應該了解) 總而言之,標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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標準差的平方等于變異數… 一般衡量風險二者皆可,值大者風險高.

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