股票最小方差投資組合

1. 證券的最小方差如何計算

證券的最小方差的計算方法：
1.組合方差=A投資比例的平方*A的方差+B投資比例的平方*B的方差+2*A投資比例*B投資比例*A標准差*B標准差*A和B的相關系數
=x^2*0.3^2+(1-x)^2*0.25^2+2x(1-x)*0.3*0.25*(-1)
x就是A的投資比例，1-x當然就是B的投資比例了.
求最小方差，對x求一階導數，令其等於0，解出x=5/11（不會求導用拋物線原理也可以）
把x代回計算方差的式子，得到最小方差=0
2.一樣的道理，區別在於完全不相關的A和B，相關系數=0
用期望收益率和方差來計量單一證券的收益率和風險。一個證券組合由一定數量的單一證券構成，每一隻證券佔有一定的比例，我們也可將證券組合視為一隻證券，證券組合的收益率和風險也可用期望收益率和方差來計量。不過，證券組合的期望收益率和方差可以通過由其構成的單一證券的期望收益率和方差來表達。
兩種證券組合的收益和風險
設有兩種證券A和B，某投資者將一筆資金以x的比例投資於證券A，以y的比例投資於證券B，且x+y=1，稱該投資者擁有一個證券組合P。如果到期時，證券A的收益率為a，證券B的收益率為b，則證券組合P的收益率Q為:
Q=ax+by
證券組合中的權數可以為負，比如x<0，則表示該組合賣空了證券A，並將所得的資金連同自有資金買入證券B，因為x+y=1，故有y=1-x>1。投資者在進行投資決策時並不知道x和y的確切值，因而x、y應為隨機變數，對其分布的簡化描述是它們的期望值和方差。投資組合P的期望收益率E和收益率的方差為:E=xa+yb
方差=x的平方×證券A的方差+y的平方×證券B的方差+2xy×證券A的標准差×證券B的標准差×證券組合的相關系數
式中:證券A的標准差×證券B的標准差×證券組合的相關系數--協方差，記為COV(A，B)。

2. 最優風險投資組合和最小方差投資組合有什麼區別根據什麼來比較

當然有區別了，最優風險投資組合實際考慮到的並不只是只有方差這個因素，關鍵是考慮到離散系數(或稱變異系數，這個有多種叫法的)，離散系數的計算方法大致是投資組合的標准差除以收益期望值或均值，離散系數越小代表性就越強，一般都是取代表性強的作為最優風險投資組合

3. 最小方差組合權重公式

最小方差組合權重具體公式為：

例如根據權重、標准差計算：A證券的權重×標准差設為A；B證券的權重×標准差設為B；C證券的權重×標准差設為C。確定相關系數：A、B證券相關系數設為X；A、C證券相關系數設為Y；B、C證券相關系數設為Z。

展開上述代數公式，將x、y、z代入，即可得三種證券的組合標准差=(A的平方+B的平方 +C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方。

最小方差組合是一系列投資組合中風險最小的投資組合，適合風險厭惡型投資者，該種投資方式的收益也是最低的。以最小方差法能反映一個地區類型分布的實際情況。也可利用平方和公式，計算各個類型組合結構假設百分比分布和實際百分比分布之差的平方和。

最小方差組合權重公式反映了什麼？

利用最小方差公式，分別計算出各個類型的實際百分比分布和理論假設百分比分布之差的平方和，所得平方和愈趨近於0，說明實際分布最接近這種理論分布；將公式中所求出的平方和與假設組合結構分類標准逐一比較找出其最小N值，確定所屬的組合類型。

方差反映了樣本數據圍繞樣本平均值變化的情況，方差值越小，表明數據越靠近平均值，離散程度越小。相反，方差值越大，數據離平均值越遠，離散程度越大。

4. 最小方差投資組合是什麼意思

最小方差組合是一系列投資組合中風險最小的投資組合，適合風險厭惡型投資者。由於風險和收益的對等關系，該種投資方式的收益也是最低的。

1、組合方差=A投資比例的平方*A的方差+B投資比例的平方*B的方差+2*A投資比例*B投資比例*A標准差*B標准差*A和B的相關系數=x^2*0.3^2+(1-x)^2*0.25^2+2x(1-x)*0.3*0.25*(-1)x就是A的投資。

求最小方差,對x求一階導數,令其等於0,解出x=5/11（不會求導用拋物線原理也可以）把x代回計算方差的式子,得到最小方差=0。

2、一樣的道理,區別在於完全不相關的A和B,相關系數=0。

(4)股票最小方差投資組合擴展閱讀：

當數據分布比較分散（即數據在平均數附近波動較大）時，各個數據與平均數的差的平方和較大，方差就較大；當數據分布比較集中時，各個數據與平均數的差的平方和較小。

樣本中各數據與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標准差。樣本方差和樣本標准差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標准差越大，樣本數據的波動就越大。

方差和標准差是測算離散趨勢最重要、最常用的指標。方差是各變數值與其均值離差平方的平均數，它是測算數值型數據離散程度的最重要的方法。標准差為方差的算術平方根，用S表示。

5. 什麼是最小方差組合

最小方差組合是一系列投資組合中風險最小的投資組合，適合風險厭惡型投資者。由於風險和收益的對等關系，該種投資方式的收益也是最低的。

6. 資產組合 為什麼要追求 方差最小化

一、資本資產定價模型（Capital Asset Pricing Model 簡稱CAPM）是由美國學者夏普（William Sharpe）、林特爾（John Lintner）、特里諾（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在資產組合理論的基礎上發展起來的，是現代金融市場價格理論的支柱，廣泛應用於投資決策和公司理財領域。資本資產定價模型就是在投資組合理論和資本市場理論基礎上形成發展起來的,主要研究證券市場中資產的預期收益率與風險資產之間的關系,以及均衡價格是如何形成的.二、資本資產定價模型的應用前提盡管資本資產定價模型是資本市場上一種有效的風險資產價格預測模型，並且具有簡單明了的特點，一直引起人們的重視並加以運用。但模型嚴格、過多的假設影響了它的適用性。其基本假設的核心就是證券市場是一個有效市場，這就是該模型的應用前提。在投資實踐中，投資者都追求實現最大利潤，謀求高於平均收益的超額收益，但在理論上，投資者所獲取信息的機會是均等的，如果投資者是理性的，任何投資者都不可能獲得超額收益，據此可以認為，此時的市場是「有效市場」。可見，市場的有效性是衡量市場是否成熟、完善的標志。在一個有效市場中，任何新的信息都會迅速而充分地反映在價格中，亦即有了新的信息，價格就會變動。價格的變動既可以是正的也可以是負的，它是圍繞著固有值隨機波動的。在一個完全有效的市場中，價格的變動幾乎是盲目的。投資者通常只能獲得一般的利潤，不可能得到超額利潤，想要通過買賣證券來獲得不尋常的利潤是非常困難的。因為，投資者在尋求利用暫時的無效率所帶來的機會時，同時也減弱了無效率的程度。因此，對於那些警覺性差、信息不靈的人來說，要想獲得不尋常的利潤幾乎是不可能的。根據市場價格所反映的信息的不同，有效市場分為弱有效市場、半強有效市場和強有效市場。在弱有效市場中，現實的股票價格是過去的股票價格的簡單推進，呈現出隨機的特徵。投資者無法通過對股票價格及其交易量的統計分析來獲得超額利潤；在半強有效市場中，現實的股票價格反映了所有公開可得到的信息，這些信息不僅包括有關公司的歷史信息、公司經營和公司財務報告，而且還包括相關的宏觀經濟及其他公開可用的信息。投資者不可能通過對公開信息的分析獲取超額利潤；在強有效市場中，現行股票價格充分反映了歷史上所有公開的信息和尚未公開的內部信息。所以，投資者無法通過獲取內部信息取得超額利潤。對於投資者來說，任何歷史的信息和內部信息都是沒有價值的。市場中所有的投資者對信息的獲取都有高度的反映能力，股票的價格會因所有投資者對信息的反映而做出及時的調整。當根據內部信息交易時，任何投資者都不可能通過其他投資者對信息的滯後反映獲得超額利潤。實踐研究表明，證券市場一般是與半強有效市場假設相一致的。所以通常認為的有效市場是指半強有效。三、模型的意義和價值資本資產定價模型是現代金融學的奠基石，它揭示了資本市場基本的運行規律，對於市場實踐和理論研究都具有重要的意義。它不僅被廣泛地應用於資本市場上的各種資產，用來決定各種資產的價格，例如，證券一級市場的發行應如何定價等；同時，也為投資者提供了一種機制，投資者可以根據資產的系統風險來對幾種競爭報價的金融資產進行選擇。具體地說，投資者可以通過權威性的綜合指數來確定全市場組合的期望收益率，並據此計算出可供投資者選擇的單項資產的β系數，同時，用國庫券或其他合適的政府債券來確定無風險收益率。當一個投資者得到這些信息後，資本資產定價模型就為投資者提供了一種對潛在投資項目估計其收益率的方法。當某種資產的期望收益率高於投資者所要求得到的必要報酬率時，購買這種資產便是最合適的投資選擇。這樣，資本資產定價模型在現實市場中就得到了廣泛應用。三，解釋： 以資本形式(如股票)存在的資產的價格確定模型。以股票市場為例。假定投資者通過基金投資於整個股票市場，於是他的投資完全分散化(diversification)了，他將不承擔任何可分散風險。但是，由於經濟與股票市場變化的一致性，投資者將承擔不可分散風險。於是投資者的預期回報高於無風險利率。設股票市場的預期回報率為E(rm)，無風險利率為 rf，那麼，市場風險溢價就是E(rm) − rf ,這是投資者由於承擔了與股票市場相關的不可分散風險而預期得到的回報。考慮某資產(比如某公司股票)，設其預期回報率為Ri，由於市場的無風險利率為Rf，故該資產的風險溢價為 E(ri)-rf 。資本資產定價模型描述了該資產的風險溢價與市場的風險溢價之間的關系 E(ri)-rf ＝βim (E(rm) − rf ) 式中，β系數是常數，稱為資產β (asset beta)。β系數表示了資產的回報率對市場變動的敏感程度(sensitivity)，可以衡量該資產的不可分散風險。 如果給定β,我們就能確定某資產現值(present value)的正確貼現率(discount rate)了，這一貼現率是該資產或另一相同風險資產的預期收益率 貼現率=Rf+β(Rm-Rf)。 英文參考： 四，資本資產定價模型是計算權益資本成本的。貝它系數的計算方式有兩種：一種是公式法。第一個公式中的分子式第a種證券的收益與市場組合收益之間的協方差。它等於該證券的標准差、市場組合的標准差及兩者相關系數的乘積。 另一種是回歸直線法。貝他系數可以通過同一時期內的資產收益率和市場組合收益率的歷史數據，使用線性回歸方程預測出來。貝塔系數就是該線性回歸方程的回歸系數。 在投資組合的貝塔系數等於被組合各證券貝塔值的加權平均數。資產定價模型是計算權益資本成本的。貝他系數被定義為某個資產的收益率與市場組合之間的相關性。β系數的計算：（1）回歸直線法：貝他系數可以通過同一時期內的資產收益率和市場組合收益率的歷史數據，使用線性回歸方程預測出來。貝塔系數就是該線性回歸方程的回歸系數。（2）定義法： βJ=rJM×σJ÷σM其中：rJM指該股票與整個股票市場的相關性σJ是指自身的標准差σM是指整個市場的標准差投資組合的貝塔系數等於被組合各證券貝塔值的加權平均數。

7. 投資組合理論是指什麼

投資組合理論是指，若干種證券組成的投資組合，其收益是這些證券收益的加權平均數，但是其風險不是這些證券風險的加權平均風險，投資組合能降低非系統性風險。
該理論包含兩個重要內容：均值－方差分析方法和投資組合有效邊界模型。
在發達的證券市場中，馬科維茨投資組合理論早已在實踐中被證明是行之有效的，並且被廣泛應用於組合選擇和資產配置。但是，我國的證券理論界和實務界對於該理論是否適合於我國股票市場一直存有較大爭議。
從狹義的角度來說，投資組合是規定了投資比例的一攬子有價證券，當然，單只證券也可以當作特殊的投資組合。本文討論的投資組合限於由股票和無風險資產構成的投資組合。
人們進行投資，本質上是在不確定性的收益和風險中進行選擇。投資組合理論用均值—方差來刻畫這兩個關鍵因素。所謂均值，是指投資組合的期望收益率，它是單只證券的期望收益率的加權平均，權重為相應的投資比例。當然，股票的收益包括分紅派息和資本增值兩部分。所謂方差，是指投資組合的收益率的方差。我們把收益率的標准差稱為波動率，它刻畫了投資組合的風險。
人們在證券投資決策中應該怎樣選擇收益和風險的組合呢？這正是投資組合理論研究的中心問題。投資組合理論研究「理性投資者」如何選擇優化投資組合。所謂理性投資者，是指這樣的投資者：他們在給定期望風險水平下對期望收益進行最大化，或者在給定期望收益水平下對期望風險進行最小化。
因此把上述優化投資組合在以波動率為橫坐標，收益率為縱坐標的二維平面中描繪出來，形成一條曲線。這條曲線上有一個點，其波動率最低，稱之為最小方差點（英文縮寫是MVP）。這條曲線在最小方差點以上的部分就是著名的（馬考維茨）投資組合有效邊界，對應的投資組合稱為有效投資組合。投資組合有效邊界一條單調遞增的凹曲線。
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8. 投資組合的方差怎麼計算

一，投資組合的方差=資產1的方差*資產1的權重的平方+2*資產1的標准差*資產1的權重*資產2的標准差*資產2的權重*二者相關系數+資產2的方差*資產2的權重的平方，標准差也就是風險。他不僅取決於證券組合內各證券的風險，還取決於各個證券之間的關系。
二，投資組合的標准差計算公式為 σP=W1σ1+W2σ2 各種股票之間不可能完全正相關，也不可能完全負相關，所以不同股票的投資組合可以減低風險，但又不能完全消除風險。一般而言，股票的種類越多，風險越小。
拓展資料：
如何做到投資的標的是比較分散的？
一.相關性分析
1.我們首先可以參考各投資標的之間的相關性，比如在買基金的時候，要注意不同基金之間的相關性——基金的相關性可以用「相關系數」來表達，其數值在-1到+1之間。
2.如果相關系數為正，代表正相關，其數值越趨近於+1，正相關性也就越高； 如果相關系數為負，代表負相關，其數值越趨近於-1，負相關性也就越高。
3.如果你買的兩只基金，其相關系數越趨近於-1，那麼這兩只基金的走勢可能就剛好相反，因此也就達到了分散風險的效果。
4.還有另外兩個關鍵因素必須要考慮的，一是均值，二是方差。
⑴所謂均值，是指投資組合的期望收益率，它是單只證券的期望收益率的加權平均，權重為相應的投資比例。用均值來衡量投資組合的一般收益率。
⑵所謂方差，是指投資組合的收益率的方差。我們把收益率的標准差稱為波動率，表示投資組合的風險。
二、三種常見組合模式
由於不同的人有不同的的投資類型和投資目標，所以在參考以上這兩要素選擇投資組合時，可從以下這三種基金模式出發：
1.冒險進取型的投資組合 這種組合適合於手中余糧不少、對風險的承受能力也比較強的投資者，每月收入要遠遠大於支出，將手中的閑散資金用於高風險、高收益組合投資，更能見效。 而如果是在普通的基金投資組合的選擇上，可以自己構建偏股型基金組合或股票型基金組合，當然投資方向最好不同的股基。
2.穩中求進型的投資組合
這一投資模式適合以下兩個年齡段人群：從結婚到35歲期間，這個時間段還是精力充沛階段、收入增長快，即使跌倒了也能很快爬起來；
還有一個年齡段是45-50歲，這個年齡段的人，家庭負擔減輕且家庭略有儲蓄，也可以採用這個模式。 在大類資產配置上，可以大概是儲蓄保險40%、債券投資20%、黃金股票投資20%、其他投資20%左右這樣的一個比例。
3．保守安全型的投資組合 保守安全型投資組合市場風險比較低，投資收益也較為穩定。各種投資的資金分配比例關系大概是：儲蓄、保險投資70%（儲蓄60%、保險10%）左右，債券投資20%，其他投資10%左右。 保險和儲蓄這兩種收益平穩、投資較小的投資工具構成了比較穩固的基本，即使其它方面的投資失敗，也不會危及到個人的正常生活，而且不能收回本金的可能性也較小。 而如果是在二級市場的投資方面，比如基金投資。

9. 股票投資組合是什麼

股票投資組合，是指投資者在進行股票投資時，根據各種股票的風險程度、獲利能力等方面的因素，按照一定的規律和原則進行股票的選擇、搭配以降低投資風險的一種方法。其理論依據就是股市內各類股票的漲跌一般不是同步的，總是有漲有跌，此起彼伏。因此，當在一種股票上的投資可能因其價格的暫時跌落而不能盈利時，還可以在另外一些有漲勢的股票上獲得一定的收益，從而可以達到迴避風險的目的。應當明確的是，這一種方法只適用於資金投入量較大的投資者。
股票投資管理是資產管理的重要組成部分之一。股票投資組合管理的目標就是實現效用最大化，即使股票投資組合的風險和收益特徵能夠給投資者帶來最大的滿足。因此，構建股票投資組合的原因有二：一是為降低證券投資風險；二是為實現證券投資收益最大化。
組合管理是一種區別於個別資產管理的投資管理理念。組合管理理論最早由馬柯威茨於1952年系統地提出，他開創了對投資進行整體管理的先河。目前，在西方國家大約有1/3的投資管理者利用數量化方法進行組合管理。構建投資組合並分析其特性是職業投資組合經理的基本活動。在構建投資組合過程中，就是要通過證券的多樣化，使由少量證券造成的不利影響最小化。
一、分散風險
股票與其他任何金融產品一樣，都是有風險的。所謂風險就是指預期投資收益的不確定性。我們常常會用籃子裝雞蛋的例子來說明分散風險的重要性。如果我們把雞蛋放在一個籃子里，萬一這個籃子不小心掉在地上，那麼所有的雞蛋都可能被摔碎；而如果我們把雞蛋分散在不同的籃子里，那麼一個籃子掉了不會影響其他籃子里的雞蛋。資產組合理論表明，證券組合的風險隨著組合所包含的證券數量的增加而降低，資產間關聯性低的多元化證券組合可以有效地降低個別風險。
我們一般用股票投資收益的方差或者股票的p值來衡量一隻股票或股票組合的風險。通常股票投資組合的方差是由組合中各股票的方差和股票之間的協方差兩部分組成，組合的期望收益率是各股票的期望收益率的加權平均。除去各股票完全正相關的情況，組合資產的標准差將小於各股票標准差的加權平均。當組合中的股票數目N增加時，單只股票的投資比例減少，方差項對組合資產風險的影響下降；當N趨向無窮大時，方差項將檔近0，組合資產的風險僅由各股票之間的協方差所決定。也就是說，通過組合投資，能夠減少直至消除各股票自身特徵所產生的風險(非系統性風險)，而只承擔影響所有股票收益率的因素所產生的風險(系統性風險)。
二、實現收益最大化
股票投資組合管理的目標之一就是在投資者可接受的風險水平內，通過多樣化的股票投資使投資者獲得最大收益。從市場經驗來看，單只股票受行業政策和基本面的影響較大，相應的收益波動往往也很大。在公司業績快速增長時期可能給投資者帶來可觀的收益，但是如果因投資者未觀察到的信息而導致股票價格大幅下跌，則可能給投資者造成很大的損失。因此，在給定的風險水平下，通過多樣化的股票選擇，可以在一定程度上減輕股票價格的過度波動，從而在一個較長的時期內獲得最大收益。

10. 股票的組合收益率，組合方差怎麼求

分散投資降低了風險（風險至少不會增加）。

1、組合預期收益率=0.5*0.1+0.5*0.3=0.2。

2、兩只股票收益的協方差=-0.8*0.3*0.2=-0.048。

3、組合收益的方差=（0.5*0.2）^2+(0.5*0.3)^2+2*（-0.8）*0.5*0.5*0.3*0.2=0.0085。

4、組合收益的標准差=0.092。

組合前後發生的變化：組合收益介於二者之間；風險明顯下降。

(10)股票最小方差投資組合擴展閱讀：

基本特徵：

最早的對中國收益率的研究應該是Jamison&Gaag在1987年發表的文章。初期的研究樣本數量及所覆蓋的區域都很有限，往往僅是某個城市或縣的樣本。而且在這些模型中，往往假設樣本是同質的，模型比較簡單。

在後來的研究中，樣本量覆蓋范圍不斷擴大直至全國性的樣本，模型中也加入了更多的控制變數，並且考慮了樣本的異質性，如按樣本的不同屬性分別計算了其收益率，並進行比較。

這些屬性除去性別外，還包括了不同時間、地區、城鎮樣本工作單位屬性、就業屬性、時間、年齡等。下面概況了研究的主要結果。