大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于求股票ab收益率的协方差和相关系数的问题，于是小编就整理了3个相关介绍求股票ab收益率的协方差和相关系数的解答，让我们一起看看吧。
ab的协方差与相关系数？
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，相关系数的负的，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。扩展资料2、协方差的性质（1）、Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；（2）、Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）；（3）、Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。
一元线性回归方程ab值怎么求简单算法？
1、列计算表，求∑x，∑xx，∑y，∑yy，∑xy。
2、计算Lxx，Lyy，LxyLxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ)Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)Lxy=∑(x-xˇ)(y-yˇ)
3、求相关系数
，并检验；r = Lxy /( Lxx Lyy)1/2
4、求回归系数
b和常数a；b=Lxy /Lxxa=y - bx
5、列回归方程。
根据最小平方法、或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。
一元线性回归方程ab值求法是通过最小二乘法来计算得出的。
首先，需要准备好样本数据，即X和Y的一系列取值。
然后，计算出X和Y的均值，分别记为x和y。
接着，计算出样本数据的协方差和方差，分别记为Sxy和Sx。
最后，通过公式a=Sxy/Sx，b=y - ax来求出回归方程y=ax+b中的a和b值。
除此之外，还可以使用Excel中的“趋势线”功能来自动求出回归方程的a和b值，这样计算更加简单快捷。
线性回归方程中的a，b怎么计算
b=(∑XiYi－nXoYo)/(∑Xi2－nXo2)。
a=Yo－bXo，说明：i（表示其通项1,2…，n）,o(表示其平均值）为下脚标，2（表示其平方）为上脚标。
一元线性回归方程的ab值可以通过最小二乘法进行求解。具体来说，我们需要先计算出样本数据的平均值和方差，然后通过公式计算出斜率和截距的值。其中，斜率的计算公式为：b = Cov(x,y)/Var(x)，截距的计算公式为：a = y_mean - b * x_mean。在计算过程中，需要注意样本数据的数量应该大于2，否则无法计算方差和协方差。
另外，如果样本数据中存在异常值或者噪声，需要进行数据清洗或者使用其他的回归方法进行处理。
两个分布函数的和怎么计算？
如果随机变量Z被定义为两个不相关的高斯随机变量X和Y的线性组合，那么Z本身就是高斯随机变量，
例如： 如果Z = aX + bY， 然后平均值（Z）= a *平均值（X）+ b *平均值（Y），方差（Z）= a2 *方差（X）+ b2 *方差（Y）。 如果随机变量是相关的，那么你必须考虑到这一点。
方差（X）由期望值E（[X-平均值（X）] 2）定义。通过Z = aX + bY，我们得到： 方差（Z）= a2 *方差（X）+ b2 *
方差（Y）+ 2ab *协方差（X，Y） 如果要求两个不具有高斯分布的不相关随机变量，那么和的分布就是两个分量分布的卷积。 如果要对两个相关的非高斯随机变量求和，则必须自己完成相应的积分。
到此，以上就是小编对于求股票ab收益率的协方差和相关系数的问题就介绍到这了，希望介绍关于求股票ab收益率的协方差和相关系数的3点解答对大家有用。