股票最小方差投资组合

1. 证券的最小方差如何计算

证券的最小方差的计算方法：
1.组合方差=A投资比例的平方*A的方差+B投资比例的平方*B的方差+2*A投资比例*B投资比例*A标准差*B标准差*A和B的相关系数
=x^2*0.3^2+(1-x)^2*0.25^2+2x(1-x)*0.3*0.25*(-1)
x就是A的投资比例，1-x当然就是B的投资比例了.
求最小方差，对x求一阶导数，令其等于0，解出x=5/11（不会求导用抛物线原理也可以）
把x代回计算方差的式子，得到最小方差=0
2.一样的道理，区别在于完全不相关的A和B，相关系数=0
用期望收益率和方差来计量单一证券的收益率和风险。一个证券组合由一定数量的单一证券构成，每一只证券占有一定的比例，我们也可将证券组合视为一只证券，证券组合的收益率和风险也可用期望收益率和方差来计量。不过，证券组合的期望收益率和方差可以通过由其构成的单一证券的期望收益率和方差来表达。
两种证券组合的收益和风险
设有两种证券A和B，某投资者将一笔资金以x的比例投资于证券A，以y的比例投资于证券B，且x+y=1，称该投资者拥有一个证券组合P。如果到期时，证券A的收益率为a，证券B的收益率为b，则证券组合P的收益率Q为:
Q=ax+by
证券组合中的权数可以为负，比如x<0，则表示该组合卖空了证券A，并将所得的资金连同自有资金买入证券B，因为x+y=1，故有y=1-x>1。投资者在进行投资决策时并不知道x和y的确切值，因而x、y应为随机变量，对其分布的简化描述是它们的期望值和方差。投资组合P的期望收益率E和收益率的方差为:E=xa+yb
方差=x的平方×证券A的方差+y的平方×证券B的方差+2xy×证券A的标准差×证券B的标准差×证券组合的相关系数
式中:证券A的标准差×证券B的标准差×证券组合的相关系数--协方差，记为COV(A，B)。

2. 最优风险投资组合和最小方差投资组合有什么区别根据什么来比较

当然有区别了，最优风险投资组合实际考虑到的并不只是只有方差这个因素，关键是考虑到离散系数(或称变异系数，这个有多种叫法的)，离散系数的计算方法大致是投资组合的标准差除以收益期望值或均值，离散系数越小代表性就越强，一般都是取代表性强的作为最优风险投资组合

3. 最小方差组合权重公式

最小方差组合权重具体公式为：

例如根据权重、标准差计算：A证券的权重×标准差设为A；B证券的权重×标准差设为B；C证券的权重×标准差设为C。确定相关系数：A、B证券相关系数设为X；A、C证券相关系数设为Y；B、C证券相关系数设为Z。

展开上述代数公式，将x、y、z代入，即可得三种证券的组合标准差=(A的平方+B的平方 +C的平方+2XAB+2YAC+2ZBC)的1/2次方。

最小方差组合是一系列投资组合中风险最小的投资组合，适合风险厌恶型投资者，该种投资方式的收益也是最低的。以最小方差法能反映一个地区类型分布的实际情况。也可利用平方和公式，计算各个类型组合结构假设百分比分布和实际百分比分布之差的平方和。

最小方差组合权重公式反映了什么？

利用最小方差公式，分别计算出各个类型的实际百分比分布和理论假设百分比分布之差的平方和，所得平方和愈趋近于0，说明实际分布最接近这种理论分布；将公式中所求出的平方和与假设组合结构分类标准逐一比较找出其最小N值，确定所属的组合类型。

方差反映了样本数据围绕样本平均值变化的情况，方差值越小，表明数据越靠近平均值，离散程度越小。相反，方差值越大，数据离平均值越远，离散程度越大。

4. 最小方差投资组合是什么意思

最小方差组合是一系列投资组合中风险最小的投资组合，适合风险厌恶型投资者。由于风险和收益的对等关系，该种投资方式的收益也是最低的。

1、组合方差=A投资比例的平方*A的方差+B投资比例的平方*B的方差+2*A投资比例*B投资比例*A标准差*B标准差*A和B的相关系数=x^2*0.3^2+(1-x)^2*0.25^2+2x(1-x)*0.3*0.25*(-1)x就是A的投资。

求最小方差,对x求一阶导数,令其等于0,解出x=5/11（不会求导用抛物线原理也可以）把x代回计算方差的式子,得到最小方差=0。

2、一样的道理,区别在于完全不相关的A和B,相关系数=0。

(4)股票最小方差投资组合扩展阅读：

当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。

样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。

5. 什么是最小方差组合

最小方差组合是一系列投资组合中风险最小的投资组合，适合风险厌恶型投资者。由于风险和收益的对等关系，该种投资方式的收益也是最低的。

6. 资产组合 为什么要追求 方差最小化

一、资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。资本资产定价模型就是在投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的,主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系,以及均衡价格是如何形成的.二、资本资产定价模型的应用前提尽管资本资产定价模型是资本市场上一种有效的风险资产价格预测模型，并且具有简单明了的特点，一直引起人们的重视并加以运用。但模型严格、过多的假设影响了它的适用性。其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场，这就是该模型的应用前提。在投资实践中，投资者都追求实现最大利润，谋求高于平均收益的超额收益，但在理论上，投资者所获取信息的机会是均等的，如果投资者是理性的，任何投资者都不可能获得超额收益，据此可以认为，此时的市场是“有效市场”。可见，市场的有效性是衡量市场是否成熟、完善的标志。在一个有效市场中，任何新的信息都会迅速而充分地反映在价格中，亦即有了新的信息，价格就会变动。价格的变动既可以是正的也可以是负的，它是围绕着固有值随机波动的。在一个完全有效的市场中，价格的变动几乎是盲目的。投资者通常只能获得一般的利润，不可能得到超额利润，想要通过买卖证券来获得不寻常的利润是非常困难的。因为，投资者在寻求利用暂时的无效率所带来的机会时，同时也减弱了无效率的程度。因此，对于那些警觉性差、信息不灵的人来说，要想获得不寻常的利润几乎是不可能的。根据市场价格所反映的信息的不同，有效市场分为弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。在弱有效市场中，现实的股票价格是过去的股票价格的简单推进，呈现出随机的特征。投资者无法通过对股票价格及其交易量的统计分析来获得超额利润；在半强有效市场中，现实的股票价格反映了所有公开可得到的信息，这些信息不仅包括有关公司的历史信息、公司经营和公司财务报告，而且还包括相关的宏观经济及其他公开可用的信息。投资者不可能通过对公开信息的分析获取超额利润；在强有效市场中，现行股票价格充分反映了历史上所有公开的信息和尚未公开的内部信息。所以，投资者无法通过获取内部信息取得超额利润。对于投资者来说，任何历史的信息和内部信息都是没有价值的。市场中所有的投资者对信息的获取都有高度的反映能力，股票的价格会因所有投资者对信息的反映而做出及时的调整。当根据内部信息交易时，任何投资者都不可能通过其他投资者对信息的滞后反映获得超额利润。实践研究表明，证券市场一般是与半强有效市场假设相一致的。所以通常认为的有效市场是指半强有效。三、模型的意义和价值资本资产定价模型是现代金融学的奠基石，它揭示了资本市场基本的运行规律，对于市场实践和理论研究都具有重要的意义。它不仅被广泛地应用于资本市场上的各种资产，用来决定各种资产的价格，例如，证券一级市场的发行应如何定价等；同时，也为投资者提供了一种机制，投资者可以根据资产的系统风险来对几种竞争报价的金融资产进行选择。具体地说，投资者可以通过权威性的综合指数来确定全市场组合的期望收益率，并据此计算出可供投资者选择的单项资产的β系数，同时，用国库券或其他合适的政府债券来确定无风险收益率。当一个投资者得到这些信息后，资本资产定价模型就为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其收益率的方法。当某种资产的期望收益率高于投资者所要求得到的必要报酬率时，购买这种资产便是最合适的投资选择。这样，资本资产定价模型在现实市场中就得到了广泛应用。三，解释： 以资本形式(如股票)存在的资产的价格确定模型。以股票市场为例。假定投资者通过基金投资于整个股票市场，于是他的投资完全分散化(diversification)了，他将不承担任何可分散风险。但是，由于经济与股票市场变化的一致性，投资者将承担不可分散风险。于是投资者的预期回报高于无风险利率。设股票市场的预期回报率为E(rm)，无风险利率为 rf，那么，市场风险溢价就是E(rm) − rf ,这是投资者由于承担了与股票市场相关的不可分散风险而预期得到的回报。考虑某资产(比如某公司股票)，设其预期回报率为Ri，由于市场的无风险利率为Rf，故该资产的风险溢价为 E(ri)-rf 。资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf ＝βim (E(rm) − rf ) 式中，β系数是常数，称为资产β (asset beta)。β系数表示了资产的回报率对市场变动的敏感程度(sensitivity)，可以衡量该资产的不可分散风险。 如果给定β,我们就能确定某资产现值(present value)的正确贴现率(discount rate)了，这一贴现率是该资产或另一相同风险资产的预期收益率 贴现率=Rf+β(Rm-Rf)。 英文参考： 四，资本资产定价模型是计算权益资本成本的。贝它系数的计算方式有两种：一种是公式法。第一个公式中的分子式第a种证券的收益与市场组合收益之间的协方差。它等于该证券的标准差、市场组合的标准差及两者相关系数的乘积。 另一种是回归直线法。贝他系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程预测出来。贝塔系数就是该线性回归方程的回归系数。 在投资组合的贝塔系数等于被组合各证券贝塔值的加权平均数。资产定价模型是计算权益资本成本的。贝他系数被定义为某个资产的收益率与市场组合之间的相关性。β系数的计算：（1）回归直线法：贝他系数可以通过同一时期内的资产收益率和市场组合收益率的历史数据，使用线性回归方程预测出来。贝塔系数就是该线性回归方程的回归系数。（2）定义法： βJ=rJM×σJ÷σM其中：rJM指该股票与整个股票市场的相关性σJ是指自身的标准差σM是指整个市场的标准差投资组合的贝塔系数等于被组合各证券贝塔值的加权平均数。

7. 投资组合理论是指什么

投资组合理论是指，若干种证券组成的投资组合，其收益是这些证券收益的加权平均数，但是其风险不是这些证券风险的加权平均风险，投资组合能降低非系统性风险。
该理论包含两个重要内容：均值－方差分析方法和投资组合有效边界模型。
在发达的证券市场中，马科维茨投资组合理论早已在实践中被证明是行之有效的，并且被广泛应用于组合选择和资产配置。但是，我国的证券理论界和实务界对于该理论是否适合于我国股票市场一直存有较大争议。
从狭义的角度来说，投资组合是规定了投资比例的一揽子有价证券，当然，单只证券也可以当作特殊的投资组合。本文讨论的投资组合限于由股票和无风险资产构成的投资组合。
人们进行投资，本质上是在不确定性的收益和风险中进行选择。投资组合理论用均值—方差来刻画这两个关键因素。所谓均值，是指投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。当然，股票的收益包括分红派息和资本增值两部分。所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率，它刻画了投资组合的风险。
人们在证券投资决策中应该怎样选择收益和风险的组合呢？这正是投资组合理论研究的中心问题。投资组合理论研究“理性投资者”如何选择优化投资组合。所谓理性投资者，是指这样的投资者：他们在给定期望风险水平下对期望收益进行最大化，或者在给定期望收益水平下对期望风险进行最小化。
因此把上述优化投资组合在以波动率为横坐标，收益率为纵坐标的二维平面中描绘出来，形成一条曲线。这条曲线上有一个点，其波动率最低，称之为最小方差点（英文缩写是MVP）。这条曲线在最小方差点以上的部分就是著名的（马考维茨）投资组合有效边界，对应的投资组合称为有效投资组合。投资组合有效边界一条单调递增的凹曲线。
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8. 投资组合的方差怎么计算

一，投资组合的方差=资产1的方差*资产1的权重的平方+2*资产1的标准差*资产1的权重*资产2的标准差*资产2的权重*二者相关系数+资产2的方差*资产2的权重的平方，标准差也就是风险。他不仅取决于证券组合内各证券的风险，还取决于各个证券之间的关系。
二，投资组合的标准差计算公式为 σP=W1σ1+W2σ2 各种股票之间不可能完全正相关，也不可能完全负相关，所以不同股票的投资组合可以减低风险，但又不能完全消除风险。一般而言，股票的种类越多，风险越小。
拓展资料：
如何做到投资的标的是比较分散的？
一.相关性分析
1.我们首先可以参考各投资标的之间的相关性，比如在买基金的时候，要注意不同基金之间的相关性——基金的相关性可以用“相关系数”来表达，其数值在-1到+1之间。
2.如果相关系数为正，代表正相关，其数值越趋近于+1，正相关性也就越高； 如果相关系数为负，代表负相关，其数值越趋近于-1，负相关性也就越高。
3.如果你买的两只基金，其相关系数越趋近于-1，那么这两只基金的走势可能就刚好相反，因此也就达到了分散风险的效果。
4.还有另外两个关键因素必须要考虑的，一是均值，二是方差。
⑴所谓均值，是指投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。用均值来衡量投资组合的一般收益率。
⑵所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率，表示投资组合的风险。
二、三种常见组合模式
由于不同的人有不同的的投资类型和投资目标，所以在参考以上这两要素选择投资组合时，可从以下这三种基金模式出发：
1.冒险进取型的投资组合 这种组合适合于手中余粮不少、对风险的承受能力也比较强的投资者，每月收入要远远大于支出，将手中的闲散资金用于高风险、高收益组合投资，更能见效。 而如果是在普通的基金投资组合的选择上，可以自己构建偏股型基金组合或股票型基金组合，当然投资方向最好不同的股基。
2.稳中求进型的投资组合
这一投资模式适合以下两个年龄段人群：从结婚到35岁期间，这个时间段还是精力充沛阶段、收入增长快，即使跌倒了也能很快爬起来；
还有一个年龄段是45-50岁，这个年龄段的人，家庭负担减轻且家庭略有储蓄，也可以采用这个模式。 在大类资产配置上，可以大概是储蓄保险40%、债券投资20%、黄金股票投资20%、其他投资20%左右这样的一个比例。
3．保守安全型的投资组合 保守安全型投资组合市场风险比较低，投资收益也较为稳定。各种投资的资金分配比例关系大概是：储蓄、保险投资70%（储蓄60%、保险10%）左右，债券投资20%，其他投资10%左右。 保险和储蓄这两种收益平稳、投资较小的投资工具构成了比较稳固的基本，即使其它方面的投资失败，也不会危及到个人的正常生活，而且不能收回本金的可能性也较小。 而如果是在二级市场的投资方面，比如基金投资。

9. 股票投资组合是什么

股票投资组合，是指投资者在进行股票投资时，根据各种股票的风险程度、获利能力等方面的因素，按照一定的规律和原则进行股票的选择、搭配以降低投资风险的一种方法。其理论依据就是股市内各类股票的涨跌一般不是同步的，总是有涨有跌，此起彼伏。因此，当在一种股票上的投资可能因其价格的暂时跌落而不能盈利时，还可以在另外一些有涨势的股票上获得一定的收益，从而可以达到回避风险的目的。应当明确的是，这一种方法只适用于资金投入量较大的投资者。
股票投资管理是资产管理的重要组成部分之一。股票投资组合管理的目标就是实现效用最大化，即使股票投资组合的风险和收益特征能够给投资者带来最大的满足。因此，构建股票投资组合的原因有二：一是为降低证券投资风险；二是为实现证券投资收益最大化。
组合管理是一种区别于个别资产管理的投资管理理念。组合管理理论最早由马柯威茨于1952年系统地提出，他开创了对投资进行整体管理的先河。目前，在西方国家大约有1/3的投资管理者利用数量化方法进行组合管理。构建投资组合并分析其特性是职业投资组合经理的基本活动。在构建投资组合过程中，就是要通过证券的多样化，使由少量证券造成的不利影响最小化。
一、分散风险
股票与其他任何金融产品一样，都是有风险的。所谓风险就是指预期投资收益的不确定性。我们常常会用篮子装鸡蛋的例子来说明分散风险的重要性。如果我们把鸡蛋放在一个篮子里，万一这个篮子不小心掉在地上，那么所有的鸡蛋都可能被摔碎；而如果我们把鸡蛋分散在不同的篮子里，那么一个篮子掉了不会影响其他篮子里的鸡蛋。资产组合理论表明，证券组合的风险随着组合所包含的证券数量的增加而降低，资产间关联性低的多元化证券组合可以有效地降低个别风险。
我们一般用股票投资收益的方差或者股票的p值来衡量一只股票或股票组合的风险。通常股票投资组合的方差是由组合中各股票的方差和股票之间的协方差两部分组成，组合的期望收益率是各股票的期望收益率的加权平均。除去各股票完全正相关的情况，组合资产的标准差将小于各股票标准差的加权平均。当组合中的股票数目N增加时，单只股票的投资比例减少，方差项对组合资产风险的影响下降；当N趋向无穷大时，方差项将档近0，组合资产的风险仅由各股票之间的协方差所决定。也就是说，通过组合投资，能够减少直至消除各股票自身特征所产生的风险(非系统性风险)，而只承担影响所有股票收益率的因素所产生的风险(系统性风险)。
二、实现收益最大化
股票投资组合管理的目标之一就是在投资者可接受的风险水平内，通过多样化的股票投资使投资者获得最大收益。从市场经验来看，单只股票受行业政策和基本面的影响较大，相应的收益波动往往也很大。在公司业绩快速增长时期可能给投资者带来可观的收益，但是如果因投资者未观察到的信息而导致股票价格大幅下跌，则可能给投资者造成很大的损失。因此，在给定的风险水平下，通过多样化的股票选择，可以在一定程度上减轻股票价格的过度波动，从而在一个较长的时期内获得最大收益。

10. 股票的组合收益率，组合方差怎么求

分散投资降低了风险（风险至少不会增加）。

1、组合预期收益率=0.5*0.1+0.5*0.3=0.2。

2、两只股票收益的协方差=-0.8*0.3*0.2=-0.048。

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

4、组合收益的标准差=0.092。

组合前后发生的变化：组合收益介于二者之间；风险明显下降。

(10)股票最小方差投资组合扩展阅读：

基本特征：

最早的对中国收益率的研究应该是Jamison&Gaag在1987年发表的文章。初期的研究样本数量及所覆盖的区域都很有限，往往仅是某个城市或县的样本。而且在这些模型中，往往假设样本是同质的，模型比较简单。

在后来的研究中，样本量覆盖范围不断扩大直至全国性的样本，模型中也加入了更多的控制变量，并且考虑了样本的异质性，如按样本的不同属性分别计算了其收益率，并进行比较。

这些属性除去性别外，还包括了不同时间、地区、城镇样本工作单位属性、就业属性、时间、年龄等。下面概况了研究的主要结果。