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协方差的意义:在什么情况下两个输入的估计值的协方差被视为零或被忽略?

在以下情况下可以忽略不计:(1)可以确定Xi和Xj不相关协方差的意义。例如,在具有不同测量设备的不同实验室中,在不同时间进行测量,或独立地测量不同数量的测量结果。(2)Xi和Xj中的任何一个都可以视为常数。(3)确定与Xi和Xj有关的信息不足。

协方差的意义:在什么情况下两个输入的估计值的协方差被视为零或被忽略

以下有关协方差和相关系数的陈述中哪一项是()。A.如果协方差大于0,则相关系数必须大于0。B.当相关系数为1时,这意味着安全类型的收益率的增加始终等于收益率的增加返回另一种标题。C.如果相关系数为0,则表示不相关,但这并不意味着组合不能分散任何风险。D.标题与其本身之间的协方差是其方差。答:B。

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最少是半正定的。设协圆好矩阵是E{(X-EX)(X-EX)'}。则对肆意非整背量y,y'E{(X-EX)(X-EX)'}y=E{(y'(X-EX))^2}>=0。

分析时遇到此提示。方差-协方差矩阵通常是一个确定的正,至少是确定的非负矩阵。奇异矩阵(即方阵)的行列式为0。计算统计信息时,方差-协方差矩阵的逆可能是必需的,从而导致错误

AB是两个资产,AB的协方差=AB的相关系数*A的标准偏差*B的标准偏差。例如:。构成投资组合的证券A和B的标准差分别为12%和8%。如果两个标题的相关系数为0.8,则组合的协方差是多少?答案:AB的协方差=AB的相关系数*A的标准偏差*B的标准偏差。=0.8*12%*8%=0.00768。

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