你好,老師。請解釋對這句話的理解。相關(guān)系數(shù)越小,投資組合的風(fēng)險分散化效應(yīng)越強,本題的相關(guān)系數(shù)接近于零,因此,投資組合最低的標準差一定低于最低單項資產(chǎn)(甲證券)的最低標準差。我是不是可以認為當(dāng)相關(guān)系數(shù)是負相關(guān),投資組合最低的標準差一定低于最低單項資產(chǎn)(甲證券)的最低標準差,當(dāng)相關(guān)系數(shù)是正相關(guān)但小于1,投資組合的標準差一定介于投資組合最低單項資產(chǎn)和最高單項資產(chǎn)的標準差之間?謝謝老師。
夢
于2023-06-03 18:23 發(fā)布 ??905次瀏覽
- 送心意
薛薛老師
職稱: 稅務(wù)師,中級會計師
2023-06-03 18:40
當(dāng)相關(guān)系數(shù)為1時,組合的風(fēng)險等于組合中各項資產(chǎn)風(fēng)險的加權(quán)平均值,相關(guān)系數(shù)越小,分散風(fēng)險的效果越好,風(fēng)險越小,所以當(dāng)相關(guān)系數(shù)小于1大于-1時,證券資產(chǎn)組合收益率的標準差小于組合中各資產(chǎn)收益率標準差的加權(quán)平均值
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當(dāng)相關(guān)系數(shù)為1時,組合的風(fēng)險等于組合中各項資產(chǎn)風(fēng)險的加權(quán)平均值,相關(guān)系數(shù)越小,分散風(fēng)險的效果越好,風(fēng)險越小,所以當(dāng)相關(guān)系數(shù)小于1大于-1時,證券資產(chǎn)組合收益率的標準差小于組合中各資產(chǎn)收益率標準差的加權(quán)平均值
2023-06-03 18:40:56

就是你這里哈,你只能確定的是最高的一個風(fēng)險,你確定不了最低的風(fēng)險,因為這兩個組合可以分散風(fēng)險,但是能夠分散多少,你確定不了,所以說這個D的結(jié)論是錯誤的。
2022-03-02 21:51:39

您好
相關(guān)系數(shù)為0的兩項資產(chǎn),其組合的風(fēng)險分散化效應(yīng)會更強。這是因為當(dāng)兩項資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為0時,它們之間的變動不存在線性關(guān)系,因此,當(dāng)一項資產(chǎn)的價格下跌時,另一項資產(chǎn)的價格可能上漲,從而在投資組合中抵消部分風(fēng)險。
投資組合的標準差是衡量投資組合風(fēng)險的一個指標,標準差越低,說明投資組合的風(fēng)險越小。當(dāng)投資組合中包含兩項相關(guān)系數(shù)為0的資產(chǎn)時,由于它們之間的變動不存在線性關(guān)系,因此,投資組合的標準差會低于單項資產(chǎn)的標準差。
總之,相關(guān)系數(shù)為0的兩項資產(chǎn)組合后,可以分散風(fēng)險,從而降低投資組合的標準差。
2023-12-10 11:48:07

兩個證券的相關(guān)系數(shù)接近于0,說明構(gòu)建投資組合可以分散任何一個證券一部分的風(fēng)險,因此的不管是哪個證券,只要加入另一個證券進來,那么風(fēng)險就會降低,因此組合的風(fēng)險會比任何一個證券的風(fēng)險都要小,即投資組合最低的標準差都會比任何一個證券的標準差小,即比最小標準差的那個證券也要小
2022-05-27 14:39:13

您好,您看這個計算公式 :投資組合的標準差=【資產(chǎn)1的標準差*資產(chǎn)1的權(quán)重的平方%2B2*資產(chǎn)1的標準差*資產(chǎn)1的權(quán)重*資產(chǎn)2的標準差*資產(chǎn)2的權(quán)重*二者相關(guān)系數(shù)%2B資產(chǎn)2的標準差*資產(chǎn)2的權(quán)重的平方】^1/2,相關(guān)系數(shù)為%2B1,就變成
投資組合的標準差=【資產(chǎn)1的標準差*資產(chǎn)1的權(quán)重的平方%2B2*資產(chǎn)1的標準差*資產(chǎn)1的權(quán)重*資產(chǎn)2的標準差*資產(chǎn)2的權(quán)重%2B資產(chǎn)2的標準差*資產(chǎn)2的權(quán)重的平方】^1/2=資產(chǎn)1的標準差*資產(chǎn)1的權(quán)重%2B資產(chǎn)2的標準差*資產(chǎn)2的權(quán)重
這就是加權(quán)平均了,關(guān)鍵我們要知道這個組合標準差的公式怎么寫
2024-09-03 18:01:44
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薛薛老師 解答
2023-06-03 18:44