概率统计理论解释投资风险与收益问题.
高中数学统计与概率知识点归纳
高中数学统计与概率知识点归纳高中数学中的统计与概率是两个非常重要的知识点,它们在日常生活和工作中也具有广泛的应用价值。
本文将对这些知识点进行归纳和总结,以便读者更好地理解和掌握。
首先,让我们来看看统计。
统计是研究如何从数据中获取有用信息的学科。
在高中数学中,统计的主要内容包括以下三个方面:1、概率分布:这是统计的基础知识,它描述了各种可能结果出现的概率。
例如,投掷一枚硬币,正面朝上的概率为0.5,反面朝上的概率为0.5。
2、参数估计:参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法。
例如,通过样本的平均值来估计总体的平均值。
3、假设检验:假设检验是用来检验一个假设是否成立的统计学方法。
例如,我们想要检验某种新药的疗效是否优于安慰剂,可以通过比较实验组和对照组的数据来进行假设检验。
接下来,让我们来看看概率。
概率是描述事件发生可能性大小的数学工具。
在高中数学中,概率的主要内容包括以下三个方面:1、事件的关系和运算:事件的关系包括互斥、独立、不独立等,事件之间的运算包括并、交、差等。
2、概率的性质和计算:概率的性质包括加法定理、乘法定理、全概率公式等,概率的计算方法包括直接计算、利用公式计算等。
3、概率分布:概率分布描述了随机变量的取值概率,例如伯努利分布、二项分布、正态分布等。
在应用方面,统计与概率的知识点可以应用于很多领域,例如金融、医学、工业、农业等。
例如,在金融领域,可以通过统计方法来分析股票数据的规律和趋势;在医学领域,可以通过概率方法来预测疾病的发病率和死亡率。
总之,统计与概率是高中数学中非常重要的知识点,它们在日常生活和工作中也具有广泛的应用价值。
通过对这些知识点的归纳和总结,我们可以更好地理解和掌握它们,从而更好地应用于实际问题的解决中。
高中数学概率与统计知识点总结高中数学:概率与统计知识点总结一、前言在现实生活中,我们经常需要处理各种与概率和统计相关的问题。
例如,在掷骰子时计算点数、在班级中选取学生、或者在评估天气预报的准确性。
分析比较不同投资项目的风险和收益.doc
分析比较不同投资项目的风险和收益-->分析比较不同投资项目的风险和收益摘要:涉农企业的投资风险表现为系统风险和非系统风险,系统风险主要包括经济风险、政治风险、自然风险和法律风险;非系统风险主要包括管理风险、技术风险、生产风险、市场风险和财务风险。
涉农企业可以通过统计学方法计量投资项目的风险大小,并采用风险调整贴现率法和肯定当量法,分析比较不同投资项目的风险和收益,从而作出合理的投资决策。
关键词:涉农企业投资风险统计计量分析任何以获取收益为目的的投资都会有风险存在,而且风险和收益是成正比的,即风险越大要求的收益也越高。
市场经济条件下,当投资收益等同时,企业自然选择风险较小的投资项目。
涉农企业因为关联到农业这个弱质产业,更需要科学的方法分析和防范投资风险,合理进行投资决策,以最小的风险获得最大的收益。
一、涉农企业投资风险的表现所谓风险,是指获得收益的不确定性和遭受损失的可能性。
风险是市场经济的一个显著特征,我国涉农企业的投资风险主要表现为系统风险和非系统风险。
(一)系统风险系统风险,又称规则风险或不可分散风险,主要是由企业外部不确定因素引发的风险,亦即企业投资者无法控制和无力排除的风险。
涉农企业的系统风险主要包括几个方面: 1.经济风险。
因国家与农业相关的投资政策和产业政策、利率、通货膨胀率以及外汇汇率稳定性等因素变动所造成损失的风险; 2.政治风险。
由于战争和内乱、对外关系、政府行政干预等造成损失的风险; 3.自然风险。
因地理环境恶劣、地质条件差、农业资源匮乏以及自然灾害等造成损失的风险; 4.法律风险。
农业投资项目特别是一些农业高新技术项目的投资可能会因国家政策、法令、法规的不健全,缺乏法律保护而造成的风险。
这类风险与经济、政治、自然、社会等不可控因素相联系,是无法通过改变投资策略(如多角化策略)加以分散或消除的客观性风险[1]。
(二)非系统风险非系统风险,又称不规则风险或可分散风险,是涉农企业和投资项目本身所存在的有关不确定因素引发的、在一定程度上可以克服或排除的风险[2]。
金融与经济学中的概率与统计
金融与经济学中的概率与统计在金融和经济学领域中,概率和统计是不可或缺的重要工具。
它们用于分析和预测市场走势,帮助人们做出决策。
1. 概率在金融和经济学领域中,概率是指某一事件发生的可能性。
它可以用数字表达,表示为一个百分比。
例如,如果一个事件发生的概率是50%,那么这个事件将有一半的可能性发生。
在投资和金融领域中,概率被广泛用于风险管理。
通过计算不同投资方案的概率和预期回报率,可以更好地评估投资的风险和收益。
概率还用于计算股票价格的变化和波动率,这将有助于投资者制定投资策略。
2. 统计统计是描述和分析数据的方法。
在金融和经济学领域中,统计用于分析经济数据、价格趋势和其他市场变量的变化。
通过数据分析,我们可以发现趋势和模式,并预测市场未来的动向。
统计还用于根据历史市场数据预测未来市场的变化。
例如,时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法,可以预测未来价格趋势和波动率。
3. 风险在金融和经济学中,风险是指某项投资或业务的不确定性。
投资者和经济学家使用概率和统计工具来评估不同投资组合的风险。
通过计算不同投资方案的预期回报率和方差,投资者可以更好地评估投资的风险和收益。
对风险的评估还可以帮助投资者制定投资策略,例如选择分散投资等方法来降低风险。
4. 决策概率和统计还可以用于决策分析。
通过分析不同决策方案的可能结果,我们可以计算出每个方案的期望值和期望收益率。
投资者和企业可以根据这些数据来做出最明智的决策。
决策分析还可以用于评估不同金融和经济政策的效果。
政策制定者可以使用概率和统计工具来评估政策的方案,预测结果并作出最佳决策。
例如,政府可以通过分析数据来确定劳动力市场政策的最佳方案,以提高就业率和促进经济发展。
总结概率和统计是金融和经济学领域中不可或缺的工具。
它们可以用于分析和预测市场变化、评估投资风险和制定最佳决策。
在当今不断变化的经济环境中,具备概率和统计分析能力的人才将成为越来越重要的资源。
概率论与数理统计知识在金融学中的应用胡景轩
概率论与数理统计知识在金融学中的应用胡景轩随着金融市场的发展以及全球化的趋势,金融风险的管理越来越受到重视。
在金融风险管理中,概率论与数理统计这两个学科是必不可少的工具。
本文将阐述概率论与数理统计知识在金融学中的应用,以及其重要性。
1.金融市场的风险金融市场包含股票市场、债券市场、货币市场、商品市场等多个子领域,这些市场都存在着风险,如通货膨胀、政策变化、经济衰退等。
其中最突出的风险是市场波动性风险,也就是指股票价格或指数的波动风险。
这种风险无法避免,但通过概率论与数理统计知识的应用可以估计和控制其风险程度。
在金融学中,我们通常使用股票收益率或指数收益率来度量市场波动的风险。
概率论与数理统计知识可以用来计算一个投资组合或资产的平均收益率和方差,以此来度量其风险。
为此,需要先对收益率分布进行假设,如正态分布、t-分布、F-分布或卡方分布等。
根据经验,股票收益率通常被认为是具有对称正态分布的。
3.金融工具的定价在金融学中,概率论与数理统计知识还可以用来计算金融工具的价值或定价。
以期权定价为例,期权的价值取决于标的资产价格、执行价格、剩余期限、波动率、无风险利率等因素。
期权的定价模型最初由费舍尔·布莱克和邓肯·麦克林托克提出,称之为“布莱克-斯科尔斯期权定价模型”,该模型基于股票价格的对数标准移动,通过概率分布估计未来收益率的波动率,从而计算期权的公平价格。
4.风险管理金融风险管理是金融学中不可或缺的一个领域,和估值和定价密切相关。
在金融学中,有许多不同的风险管理方法,如敞口量度、价值-at-风险、杠杆收益率等,这些风险管理方法都需要概率论与数理统计知识的支持。
通过概率分布、假设和模拟,可以预测风险发生的可行性和水平,从而选择合适的保险策略或风险对冲策略。
5.投资组合的构建投资组合构建是金融学中非常重要的领域之一。
通过投资组合构建,我们可以达到良好的收益率和风险水平,并实现风险和回报之间的平衡。
Copula理论及其在金融分析中的应用研究
二、Copula方法与金融市场风险管理
以信用违约掉期(CDS)为例,投资者可以使用Copula方法来评估不同信用 等级之间的相关性以及信用事件的可能性。基于这些信息,投资者可以制定出更 为精确的风险控制策略,如分散投资、设置止损点等。在实际应用中,投资者还 需要考虑市场环境、政策变化等因素,以不断优化投资策略。
一、Copula方法与投资组合构建
一、Copula方法与投资组合构建
投资组合构建是投资者在特定风险水平下追求最高收益的过程。Copula方法 通过全面考量各个资产之间的相关性,为投资者提供了一种有效的资产配置方式。
一、Copula方法与投资组合构建
首先,Copula方法能够根据历史数据估计出资产之间的相关性矩阵。在这个 过程中,Copula函数起着关键作用,它可以描述变量之间的依赖关系。通过选择 适当的Copula函数,投资者可以更好地理解资产之间的相关程度。
一、Copula方法与投资组合构建
其次,使用Copula方法可以构建多元化的投资组合。基于Copula函数,投资 者可以计算出不同资产组合的预期收益和风险水平。这使得投资者能够在保证收 益的同时,有效地分散投资风险。
一、Copula方法与投资组合构建
以Gaussian Copula为例,投资者可以根据资产的历史数据计算出相关系数 矩阵。然后,通过优化算法,找到能够最大化收益并最小化风险的资产组合。在 实际应用中,投资者还需要考虑交易成本、税收等因素,以制定更为全面的投资 策略。
内容摘要
在结果与讨论中,我们将对Copula方法在金融风险管理中的应用进行客观描 述和解释,并对结果进行可行性分析。首先,我们发现不同Copula模型在拟合不 同类型风险数据时具有不同的优劣。例如,Gaussian Copula模型在拟合信用风 险数据方面表现较好,而t-Copula模型在拟合市场风险数据方面更具优势。此外, 我们还发现不同风险的Copula模型在估计参数时存在一定的不确定性。这要求我 们在实际应用中需谨慎处理参数估计的不确定性。
概率论与数理统计在金融领域的应用
概率论与数理统计在金融领域的应用金融领域是一个与数据紧密相关的领域,而概率论与数理统计作为一门数学科学,具有重要的应用价值。
本文将介绍概率论与数理统计在金融领域的应用,并探讨其在金融分析、投资风险评估、风险控制和金融产品定价等方面的重要作用。
一、金融分析概率论与数理统计在金融分析中扮演着重要的角色。
通过对金融市场中的数据进行统计分析,可以揭示出市场的运行规律,帮助投资者做出科学的决策。
例如,使用统计模型可以分析市场中的交易数据,了解股票、债券和期货等金融产品的价格波动规律,进而制定相应的投资策略。
同时,还可以应用概率论和数理统计的方法,对金融市场中的波动进行预测,提前进行风险管理和资产配置。
二、投资风险评估在金融领域,投资风险评估是一个关键的环节。
概率论与数理统计可以通过对历史数据进行分析,评估不同金融产品的风险水平,帮助投资者制定合理的投资方案。
通过概率分布函数的建模,可以对不同金融产品的回报率进行统计分析,计算出其期望收益和风险水平。
同时,通过统计指标如方差、标准差等,可以对资产组合的风险进行度量,并根据不同投资者的风险偏好,进行风险调整和资产配置。
三、风险控制风险控制是金融领域中的关键问题之一。
概率论与数理统计在风险控制中具有重要的应用价值。
首先,可以使用概率论与数理统计的方法,对金融市场中的波动进行建模。
通过对波动性的分析,可以识别市场中的不确定性和风险因素,并制定相应的风险控制策略。
其次,概率论与数理统计还可以通过对交易数据的分析,识别出市场中的异常波动和风险事件。
通过建立合理的风险度量模型,可以对风险进行量化评估,并采取相应的风险管理措施,保护投资者的利益。
四、金融产品定价金融产品的定价是金融领域中的一个核心问题。
概率论与数理统计可以为金融产品的定价提供理论支持和实证分析。
在衍生品市场中,概率论与数理统计的概念和方法被广泛应用于期权、期货和其他衍生工具的定价。
通过对市场数据的统计分析,可以估计出衍生品的风险中性概率和期望收益,进而得到合理的定价模型。
概率论和数理统计在证劵投资中的运用
概率论和数理统计在证劵投资中的运用随着经济的飞速发展和人们对证劵、期货、股票投资的观念的改变,如何能以最少的劳动和财务输出换取最大的利润变得十分重要了。
在日常生活中,有的人炒股天天守在电脑前观看股票走势却仍然无法获取好的回报,而有的人只需定期分析一下股票的走势,然后运用自己所具备的数学知识对其进行判定就能准确的把握方向,从而能获得比较好的收益,当然其中肯定无法排除其他因素,但数学知识的运用在其中尤为重要。
经济的数学化慢慢地成为不可阻挡的潮流,而且数学知识会变得越来越重要。
特别是近十几年来,由于经济的快速发展,金融学、保险学等经济学分支学科越来越普遍的应用,研究随机事件的概率论在经济学中得到越来越快的发展,并体现出其强大的功能和效率。
甚至可以说,当代实证经济学的发展就是概率统计知识在经济模型中的实际应用。
概率论和数理统计之所以能够在经济学中快速运用起来,离不开的它的特性和优势所在:首先,概率论强调事物处于不可能事件和必然事件之间,即事物出现的概率在(0,1)之间,这符合经济现象的现实;其次,它的逻辑推理严密精确,推导出经济现象中的发展规律;再者,用已有的概率论模型或概率论定理推导新的结果,得到仅凭直觉无法或不易得出的结论,能够解释经济现象的本质。
概率论在经济学中的应用使得经济学成为一门更加规范的科学、更加符合经济行为规则的科学, 使得在深层次上发现似乎不相关的结构之间的关联变成可能。
下面以概率论和数理统计在证劵投资中的运用为例反映其在经济学中的重要作用。
就我们所获取的知识我们可以感官认识到投资者手中持有多种不同风险的证券,可以减轻所遇风险带来的损失。
通过对概率论的系统学习,我们可以定量的运用概率论知识对其进行分析。
在证券投资中,假定对证券.A投资100元,收益的概率分布为:负收益(即损失)30元和正收益的概率分别为1/3和2/3; 对证劵B也是如此。
(如表所示)显然,证券A与证券B的收益都是一个随机变量,因此它们的平均收益(期望值)都是: E1=E2=1/3*(-30)+2/3*(30)=10(元)收益风险(方差)都是:&1=&2=(-30-10)**2*1/3+(30-10)**2*2/3=800假定AB两种证券不相关,假设A和B投资50元,相当与一个证劵组合:1/2A+1/2B由期望收益与收益的风险(方差)公式得:E=X1*E1+X2*E2;E=1/2E1+1/2E2=10(元);&=400(元);从上述结果我们看到一个重要结论:组合证券的收益不变,而风险比原来的风险减小了。
概率论在金融中的应用
概率论在金融中的应用概率论是研究随机现象的数学理论,它提供了一种分析不确定性的方法,对于金融领域尤为重要。
金融市场本质上充满了不确定性和风险,因此,概率论为投资决策、风险管理以及金融产品定价等方面提供了理论支持和工具。
本文将分别从投资组合管理、风险管理、期权定价以及行为金融四个方面探讨概率论在金融中的具体应用。
投资组合管理投资组合管理是金融投资中一个重要的领域,旨在通过合理配置不同资产来最大化预期收益或最小化风险。
概率论在这一过程中的应用主要体现在以下几个方面:预期收益与风险的计算在投资组合中,每种资产的预期收益率和标准差是进行有效投资决策的重要参数。
通过历史数据,可以借助概率统计的方法计算出不同资产的平均收益及其波动性。
例如,假设某公司股票的过去一年收益率分别为10%、12%、-2%、15%和-5%,我们可以通过这些历史收益率计算出该股票的预期收益和标准差。
利用这些数据,投资者可以评估股票的风险,决定是否将其纳入投资组合。
现代投资组合理论哈里·马科维茨于1952年提出的现代投资组合理论(MPT)将概率论引入到资本市场中,强调了资产之间的相关性。
根据MPT,投资者可以通过合理配置不同风险和收益特征的资产,构建一个具有最佳风险收益比的投资组合。
通过计算各资产间的相关系数,投资者可以识别出哪些资产可以通过组合来降低整体风险。
这一理论为现代金融投资策略的发展奠定了坚实的基础。
智能投资与机器学习近年来,随着大数据和人工智能技术的发展,概率论在智能投资中的应用愈发显著。
通过机器学习算法,模型可以从大量历史数据中提取出潜在的规律并进行预测。
例如,通过回归分析模型,分析师可以预测未来某只股票的价格趋势,并根据预测结果调整持仓。
这种依赖于概率模型的数据驱动型策略正越来越成为机构投资者的重要工具。
风险管理风险管理是金融领域的重要环节,其核心目标是识别、评估和降低潜在的财务损失。
概率论为风险管理提供了科学的方法论:风险识别与量化在风险管理过程中,第一步是识别潜在风险,例如市场风险、信用风险、操作风险等。
股票中的数学问题
在股票中,数学起着非常重要的作用。
以下是一些与股票相关的数学问题:
1. 概率论和统计学:在股票交易中,概率论和统计学可以用来预测股票价格的变动,理解市场趋势,以及制定更有效的投资策略。
例如,可以使用回归分析和时间序列分析来预测股票价格。
2. 优化理论:优化理论可以用来找到最优的投资组合,即在给定风险水平下获得最大收益,或者在给定收益水平下最小化风险。
优化理论也可以用来调整投资组合以最大化回报。
3. 决策论:在股票交易中,投资者需要做出许多决策,例如买入、卖出、持有、调整投资组合等。
决策论可以帮助投资者在不确定的条件下做出最佳决策。
4. 微积分:微积分可以用来分析股票价格的变动,理解市场波动性,以及预测未来的价格趋势。
5. 数理统计:数理统计可以用来评估投资风险,理解股票市场的波动性,以及预测未来的市场趋势。
总之,数学在股票交易中起着至关重要的作用,可以帮助投资者更好地理解市场,制定更有效的投资策略,并做出最佳的决策。
概率论中的大数定律
概率论中的大数定律是指在一系列独立重复试验中,随着试验次数的增加,所得到的结果趋近于某个确定值的规律。
在概率论的发展过程中,大数定律是一项重要的理论成果,对于统计学和应用数学等领域有着深远的影响。
大数定律的核心思想是,虽然单次试验的结果是随机的,但当试验次数足够多时,随机性的影响将逐渐减小,最终会趋于一个固定的数值。
这个固定值被称为随机变量或概率的数学期望。
大数定律不仅能够解释频率的概念,还可以用来估计事件发生的可能性。
最著名的大数定律有大数定律(弱大数定律)和中心极限定理。
在概率论的早期研究中,人们发现了很多有关大数定律的理论结果,但直到18世纪才取得了突破性的进展。
1733年,瑞士数学家马可夫尼(Marquis de Laplace)发表了一篇名为《Probalite des Causes》的论文,其中提出了频率的概念,并且证明了大数定律的一个特例。
弱大数定律表明,对于任意小的正数ε,当试验次数足够多时,随机变量X与其数学期望的差值小于ε的概率趋于1。
这意味着在长时间的观察中,试验结果将趋于某个确定的值。
然而,弱大数定律并不能给出统计平均值的具体值,只能给出其取值接近真实数值的概率。
中心极限定理则更加深入地研究了大数定律。
它指出,当试验次数足够多时,大量独立试验的和会近似服从正态分布。
这一定理的发现,不仅解决了大数定律无法给出具体数值的问题,还为统计学的发展提供了理论依据。
中心极限定理的应用广泛,例如在抽样调查中,通过对样本进行观察和测量,可以推断出总体的特征。
概率论中的大数定律不仅在理论研究中具有重要意义,还在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如,在金融领域中,大数定律可以用来解释投资风险和收益的关系,以及对未来市场趋势的预测。
在工程设计中,大数定律可以用来评估系统的可靠性和稳定性。
在医学研究中,大数定律可以用来解释疾病的发病率和治疗效果的统计规律。
总之,概率论中的大数定律是一项重要的理论成果,揭示了随机试验结果的规律性。
经济学如何分析金融市场的风险与收益
经济学如何分析金融市场的风险与收益在当今复杂多变的经济环境中,金融市场的风险与收益如同硬币的两面,紧密相连又相互影响。
对于投资者、企业和政策制定者来说,理解如何运用经济学的理论和方法来分析金融市场的风险与收益至关重要。
这不仅有助于做出明智的投资决策,还能促进金融市场的稳定和可持续发展。
经济学中,风险通常被定义为不确定性,即未来结果的波动性或不可预测性。
在金融市场中,风险表现为投资回报的不确定性。
例如,股票价格的波动、债券违约的可能性以及汇率的变动等都是常见的金融风险来源。
而收益则是投资所带来的回报,如股息、利息、资本增值等。
那么,经济学是如何着手分析金融市场的风险与收益呢?首先,一个重要的工具是概率和统计学。
通过对历史数据的收集和分析,经济学家可以计算出各种金融资产的回报率的均值、方差和标准差等统计指标。
均值代表了平均收益水平,而方差和标准差则反映了收益的波动程度,也就是风险的大小。
以股票投资为例,假设我们研究了某只股票过去十年的月度回报率。
通过计算,我们发现其平均回报率为每月 5%,但标准差为 10%。
这意味着,虽然平均来看每个月能获得5%的收益,但实际回报率可能在-5%(5% 10%)到 15%(5% + 10%)之间大幅波动。
这种波动就体现了投资该股票的风险。
另一个关键的概念是预期收益。
预期收益是基于对未来各种可能结果的概率估计和相应的收益计算得出的。
例如,如果一项投资有 50%的概率获得 10%的收益,有 50%的概率获得 0%的收益,那么其预期收益就是 5%(50%×10% + 50%×0%)。
风险溢价也是经济学分析金融市场风险与收益的重要概念。
简单来说,风险溢价是投资者为承担额外风险而要求的额外回报。
在一个有效的市场中,风险越高的资产,其预期收益应该越高,以补偿投资者承担的风险。
比如,股票的风险通常高于债券,因此股票的预期收益也往往高于债券。
资产定价模型是经济学用于分析金融资产风险与收益关系的重要理论框架。
投资学中的投资回报与风险度量如何计算和评估投资回报与风险
投资学中的投资回报与风险度量如何计算和评估投资回报与风险在投资学中,投资回报和风险是两个关键概念。
投资回报是指投资所获得的经济收益,而风险则代表着投资的不确定性和可能面临的损失。
了解如何计算和评估投资回报与风险是投资者做出明智决策的基础。
一、投资回报的计算和评估1. 简单回报率(Simple Return):简单回报率是最简单的投资回报计算方式之一。
它的计算公式为:简单回报率 = (投资结束时的价值 - 投资开始时的价值) / 投资开始时的价值例如,假设某人购买了一支股票,开始时的价值为1000元,结束时的价值为1200元,则简单回报率为(1200-1000)/1000 = 0.2,即20%。
2. 加权平均回报率(Weighted Average Return):加权平均回报率常用于多期投资回报的计算。
当投资回报率在不同期间发生变化时,需要将不同期间的回报率加权求平均。
计算公式为:加权平均回报率= Σ(投资回报率 * 对应权重)例如,某投资者在两个期间的回报率分别为10%和20%,而在第一个期间投入的资金占总资金的比例为40%,在第二个期间投入的资金占总资金的比例为60%,则加权平均回报率为(10%*0.4 + 20%*0.6)= 16%。
3. 复合回报率(Compound Return):复合回报率是投资过程中最常用的回报率计算方式之一,它考虑了投资的时间价值。
复合回报率可以通过以下公式计算:复合回报率 = ((投资结束时的价值 / 投资开始时的价值) ^ (1/投资期间)) - 1假设某人在5年前投资了1000元,现在的投资价值为1500元,则复合回报率为(1500/1000)^(1/5) - 1 ≈ 8.02%。
二、风险的计算和评估1. 标准差(Standard Deviation):标准差是用来度量投资回报的风险程度的一种方法。
它考虑了每个数据点与平均值之间的偏离程度,越大的标准差表示投资回报越不稳定。
第三章 投资收益和风险分析
第三章证券投资收益和风险分析在现代企业的经济活动中有各种投资机会。
投资会有收益,但也不可避免地会遇到各种各样的风险,诸如产品市场波动的风险、原材料和人力资源价格波动的风险、国际贸易中的汇率波动的风险、筹资来源利率波动的风险等。
现代企业财务决策不可能避免风险,而这些风险将影响企业投资资产的价值及收益水平。
因此,对投资收益和风险的衡量和权衡自然成为了企业价值提升的主要内容。
第一节投资收益一、收益和收益率收益是指投资者在一定的时期内投资于某项资产所得到的报酬(或损失)。
一项投资的收益主要来自于两个方面:经营盈利和资本利得。
经营收益是指生产经营的利润(或损失),对于证券投资来说是分得的红利或得到的利息。
资本利得是指出售投资资产所获得的收入和投资成本之间的差额,即从投资资产本身价格上升中得到的收益或在价格下降中产生的损失。
例如,股票的收益可以用下式计算:股票投资收益=红利+出售利得=每股红利×持有股数+(出售价格-投资成本)×出售股数投资收益的测定除了用收益总额外,一般更多地使用收益率指标。
收益率反映投资收益和投资额之间的比率,用以表示收益的大小。
投资额投资收益收益率=×100%1.简单收益率简单收益率是指不考虑资金时间价值的复利的概念计算的年收益率,或简单地计算一年的收益率。
例如,某企业投资450000元购买了50000股A 公司的股票,一年后A 公司分配红利每股0.72元,则该投资的收益率为:50000×0.72/450000×100%=8%。
对于债券来说,投资收益率等于利息加折价或减溢价和投资额的比率。
例如,某企业2003年1月1日以980元的价格购买了B 公司面值1000元、3年期、票面利率4%、每年付息一次的债券。
若在2004年1月1日企业以995元的价格出售,则收益率为:10004%(995980)100% 5.12%980⨯+-⨯=(持有期间收益率)若企业到期收回,则期望收益率为:10004%(1000980)/3100% 4.76%980⨯+-⨯=(到期收益率)计算若干年(较长时期)的平均收益率时,可以采用简单平均的方法。
概率统计模型在投资决策中的运用研究
现代经济信息概率统计模型在投资决策中的运用研究梁克垚 山东大学摘要:在投资决策中,经常使用概率统计方法来规避投资风险,预测投资效益,进而使投资利润最大化。
具体就是通过相关的统计参数建立模型,使投资决策中一些定性或不定性影响因素都能通过数据计算等被定量分析出来,这样企业无论是面对来自市场的风险,还是内部不确定性因素,都能及时收到风险警报信号,及时采取应急措施。
如此企业进行投资决策的最终目的实现的可能性也会大些。
关键词:概率统计;模型;投资决策;运用中图分类号:F275;F272.2;O212 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2018)004-0050-02相关人员在将概率统计模型与投资决策事项结合起来时,不仅要对投资决策中的各种风险进行预测,还能对参数的挑选过程以及模型的构建过程进行掌握,如此才能顺利将模型应用在风险分析与规避处理以及投资效益预测中。
本文主要针对概率统计模型在投资决策中的运用进行研究。
一、概率统计参数挑选与模型构建概率统计是数学计算方法的一种,是能将精确、科学严谨的数学算法与实际问题有效结合起来的一种语言,将其用在实际中的企业投资决策问题上,该语言会将实际问题转化为数学数据,进行建模处理分析,最后根据模型分析的结果来对投资做出最终决定,投资决策中关于风险和效益的实际问题就会得到妥善解决[1]。
这使得投资决策是建立在一种科学合理的基础之上,决策的精确性也会得到保证,所以对概率统计模型实际应用价值进行研究,对投资决策具有很大的作用意义。
对模型中的参数进行挑选是构建统计模型的首要步骤,要选择具有代表性和参考价值的参数作为模型数据,这些参数来自企业所有方面的相关资料,资料一定要齐全,毕竟这关系到企业投资利润。
企业的生产运营和管理、财务等方面都会对利润的大小产生影响,也会对相关决策领导人员正确认识企业整体实际情况产生影响,所以资料一定要综合性强一些。
在这些资料收集整理后,选出相关参数后,还要对这些参数进行分析。
概率统计模型在经济问题中的应用
概率统计模型在经济问题中的应用概率统计模型是经济学中的重要工具,可以帮助经济学家分析经济现象、预测经济变量和评估政策效果。
它的应用广泛,涉及到经济增长、投资决策、市场预测、风险管理等诸多领域。
本文将重点介绍概率统计模型在经济问题中的应用。
首先,概率统计模型在经济增长和发展领域中发挥着重要作用。
经济学家可以利用概率统计模型来研究经济增长的驱动因素和机制,找到影响经济增长的关键变量,并预测未来的经济增长趋势。
例如,经济学家可以利用面板数据模型来研究不同经济因素对经济增长的影响,如人力资本、科技创新、外商投资等。
通过对大量数据的统计分析,可以找到与经济增长相关的因素,为制定经济政策提供依据。
其次,概率统计模型在投资决策中也扮演着重要角色。
投资是经济活动的核心之一,经济学家和投资者可以利用概率统计模型来评估不同投资项目的风险和回报。
例如,投资者可以利用随机漫步模型来预测股票价格的未来走势,通过分析历史数据和市场趋势,来预测股票价格的波动。
此外,投资组合模型也是一种常用的概率统计模型,可以帮助投资者通过合理配置不同资产,最大化收益或降低风险。
概率统计模型在市场预测和分析方面也发挥着重要作用。
金融市场的波动性和不确定性使得预测市场走势成为一个很困难的问题。
但经济学家可以利用概率统计模型来建立市场演化的模型,从而进行市场走势的预测。
例如,随机波动模型是一种常用的金融市场模型,可以通过对股票价格和波动率的统计分析,来预测未来的市场波动。
此外,经济学家还可以利用回归模型来研究金融市场与宏观经济因素之间的关系,从而预测市场的表现。
概率统计模型在风险管理方面也具有重要意义。
风险管理是金融机构和企业管理者必须面对的一个重要问题。
经济学家可以利用概率统计模型来评估不同风险因素的概率分布,从而制定相应的风险管理策略。
例如,Value-at-Risk (VaR)模型是一种常用的风险评估模型,可以通过对历史数据的统计分析,来估计不同投资组合的风险水平。
浅析经济金融问题中的概率统计及应用
浅析经济金融问题中的概率统计及应用经济金融问题中的概率统计及应用是指通过数理统计的方法来研究经济金融领域中的随机事件,分析其发生的概率以及对经济金融系统的影响。
概率统计的主要目标是通过对数据的收集、分析和建模,揭示其中的规律性和不确定性,并提供决策支持。
概率统计在经济金融领域中具有广泛的应用。
它可以帮助研究人员对经济金融数据进行描述和总结,通过计算均值、方差、相关系数等指标来揭示数据的分布特征和内在关系。
这些统计量可以帮助分析人员更全面地了解经济金融领域的风险和收益情况。
概率统计可以用于建立经济金融领域的数学模型,用来预测未来的经济金融事件。
通过分析历史数据的趋势和周期性,可以建立时间序列模型、回归模型等,用来预测股票价格、汇率变动等经济金融指标。
这些预测模型的准确性对投资者和决策者能够做出明智的决策至关重要。
概率统计还可以用于评估经济金融风险,并制定相应的对策。
在金融市场中,风险管理是非常重要的一环。
通过对金融市场的历史数据进行分析,可以得出不同投资组合的风险和收益情况。
通过计算VaR(Value at Risk)等风险度量指标,可以帮助投资者制定合适的投资策略,降低风险。
概率统计还可以用于金融衍生品的定价和风险管理。
金融衍生品的价值取决于基础资产的变动情况,而这种变动往往具有一定的随机性。
通过建立数学模型,采用概率统计的方法,可以对衍生品进行定价,并计算其风险敞口。
这对于金融机构和投资者进行风险管理非常重要。
概率统计在经济金融问题中具有重要的应用价值。
它不仅可以帮助我们更全面地了解经济金融领域中的数据特征和内在关系,还可以用来预测未来的经济金融事件,并帮助制定相应的决策和对策。
随着大数据和人工智能的发展,概率统计在经济金融领域的应用将越来越广泛和深入。
概率跨学科-概述说明以及解释
概率跨学科-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概率是一门研究事件发生可能性的学科,它在各个学科和领域中都有重要的应用。
无论是自然科学、社会科学还是工程技术领域,概率都扮演着不可或缺的角色。
通过概率的研究,我们可以对未来事件的发展趋势进行预测,或者评估某种决策的风险和收益。
因此,概率理论已经成为了一种整合和统一各个学科的桥梁。
在数学中,概率是一门基础学科,它包括了如何计算和描述随机事件发生的可能性。
通过概率的研究,我们可以建立数学模型来描述各种现实生活中的情况,并通过模型进行推理和预测。
无论是在统计学、数理金融、人工智能还是生物学等领域,概率都是必不可少的工具和方法。
概率的跨学科研究是非常具有前景和潜力的。
随着人们对不确定性和风险的认识的加深,对概率理论和方法的需求也越来越大。
通过将概率与其他学科进行交叉研究,我们可以更好地理解和解释各种现象和问题。
例如,在金融领域中,概率与统计学和经济学的交叉研究可以帮助我们更好地评估风险和利润,从而提高投资决策的准确性和效益。
概率跨学科研究的重要性不仅在于解决实际问题,也在于拓宽学科的边界和培养学科交叉的思维方式。
通过与其他学科的融合,我们可以发现新的问题和挑战,提出新的理论和方法,推动学科的发展和进步。
因此,概率跨学科的研究具有极大的潜力和前景。
通过将概率与其他学科进行交叉融合,我们可以更好地应对复杂的现实问题,推动各个领域的发展和创新。
概率跨学科研究不仅能提高学科的实用性和应用性,还可以丰富学科的内涵和拓宽学科的视野。
因此,概率跨学科研究将是未来学术研究的重要方向之一。
文章结构部分是对整篇文章的组织和分章节进行说明,旨在引导读者了解文章的整体框架和内容安排。
在这一部分,我们将详细介绍文章结构的安排和各章节的内容概述。
1.2 文章结构本文将按照以下章节进行组织,以便系统地探讨概率跨学科的相关内容。
第一章引言1.1 概述本节将简要介绍概率跨学科研究的背景和意义,引出本篇文章的主题。
概率模型与风险评估
概率模型与风险评估在金融领域中,概率模型与风险评估是两个重要的主题。
概率模型是一种通过数学方法来描述不确定性的工具,而风险评估则是对潜在风险进行评估和管理的过程。
在本文中,我们将探讨概率模型在风险评估中的应用,并分析其优势和局限性。
一、概率模型与风险评估的背景在金融领域,风险评估是每个投资者都需要面对的关键问题。
投资决策的风险性往往难以预测,因此需要一种科学的方法来进行评估和管理。
概率模型是一种理论框架,可以帮助我们 quantifying quantifying 风险,这使得投资者能够更好地理解和管理不确定性。
二、概率模型的基本原理概率模型是基于概率论和统计学的理论和方法。
它的基本原理是通过将不确定性建模为随机变量,来量化风险和不确定性。
在金融领域,常用的概率模型包括正态分布模型、随机过程模型等。
通过使用这些模型,我们可以通过计算概率分布、期望值和方差来评估不同风险事件发生的可能性和后果。
三、概率模型在风险评估中的应用概率模型在风险评估中有广泛的应用。
首先,它可以帮助投资者计算和估计投资组合的风险。
通过建立投资组合的概率模型,我们可以计算预期收益和风险,并确定最优的投资组合。
其次,概率模型可以用于评估金融市场的风险。
通过建立市场价格的随机过程模型,我们可以预测不同风险事件的可能性,从而评估市场的整体风险水平。
此外,概率模型还可以应用于衍生品定价、信用风险评估等领域,为金融机构的风险管理提供支持。
四、概率模型在风险评估中的优势概率模型在风险评估中具有以下优势。
首先,它可以帮助投资者更好地理解和分析风险。
通过建立概率模型,我们可以量化风险,并通过计算概率分布、期望值和方差来评估不同风险事件的可能性和后果。
其次,概率模型具有较强的解释性。
它能够将复杂的金融现象和变量转化为数学模型,从而提供可视化的解释和分析。
此外,概率模型还可以帮助投资者制定和优化投资策略,从而降低风险并提高收益。
五、概率模型在风险评估中的局限性尽管概率模型在风险评估中具有诸多优势,但它也存在一定的局限性。
名词解释有用的数学
名词解释有用的数学数学是一门被广泛应用于各个领域的学科,它的目的是通过使用逻辑和符号语言来研究数量、结构、变化以及空间等概念。
除了这些基本的数学原理和理论,数学家们也发展了一系列能够解释并应用于实际问题的数学概念。
在这篇文章中,我们将探讨几个有用的数学名词解释及其在现实世界中的应用。
一、函数函数是数学中的一个基本概念,它描述了不同的输入值与对应的输出值之间的关系。
函数广泛应用于物理学、经济学、计算机科学等众多学科中。
例如,在物理学中,速度可以用时间的函数来描述,这种函数将时间作为输入,输出是相应时刻的速度。
在经济学中,供求关系可以使用函数来表示,将市场价格作为输入,输出是对应的需求量或供应量。
二、微积分微积分是数学中的一个重要分支,它研究的是函数的变化和积分。
微积分在物理学、工程学、经济学等领域中得到了广泛应用。
例如,在物理学中,微积分可以用于描述物体的运动状态,通过对位移、速度和加速度的关系进行微积分分析可以获得物体的运动方程。
在工程学中,微积分可以用于设计和优化结构,通过对变量的微小变化进行微积分分析可以确定最佳解。
三、概率论概率论是研究随机事件发生概率的数学分支,它在统计学、金融学、医学等学科中都有重要应用。
概率论可以用于分析统计样本的误差和不确定性,并进行推断和预测。
在金融学中,概率论可以用于风险管理和投资决策,帮助投资者评估风险和收益的概率分布。
在医学中,概率论可以用于分析疾病的传播过程和治疗效果,帮助医生进行决策。
四、线性代数线性代数是数学中研究向量空间和线性映射的分支,它在计算机科学、物理学、工程学等领域中具有广泛应用。
线性代数可以用于解决大规模数据处理问题和优化问题。
在计算机科学中,线性代数可以用于图像处理、机器学习和人工智能等领域。
在物理学中,线性代数可以用于描述量子力学中的量子态和算符运算。
五、图论图论是数学中研究图和网络的分支,它在计算机科学、通信网络、社交网络等领域中有广泛应用。
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淮北师范大学2011届学士学位论文概率统计理论解释投资风险与收益问题学院、专业:数学科学学院数学与应用数学研究方向:概率统计学生姓名:郭龙学号: 20071441069指导教师姓名:马建华指导教师职称:副教授2011年4月10日概率统计理论解释投资风险与收益问题郭龙(淮北师范大学数学科学学院,淮北,235000)摘要本文主要从两个部分讲述概率统计理论解释投资风险与收益问题.第一部分,通过对概率统计理论中的期望的定义、计算以及应用来解释投资收益的问题,并且给出相关的例题进一步解释该问题.第二部分,首先分别分析投资收益在服从正太分布以及随机分布的情况下利用概率统计理论知识中的方差计算风险,解释投资风险问题.然后分析投资收益与投资风险的联系,即投资风险与投资收益两者之间怎么变化.最后给出计算投资风险的例子进一步解释投资风险及其相关问题.关键词: 概率统计,投资风险,投资收益The Problem of Investment Risk and Investment Profit are explained by Probability and StatisticsGuo Long(School of Mathematical Sciences of Huaibei Normal University,Huaibei,235000)AbstractThis article mainly explains the problem of investment profit and investment risk by probability and statistics theories from two parts. In the first part, it explains investment profit through the definition, calculation and application of expectations from the probability and statistics theories, and gives a further related explanation by some examples of this problem. In the second part, firstly, use the variance in probability and statistics theories to calculate the investment risk from two situations: when it obeys the normal distribution and random distribution .Then analyzes the connections between investment profit and investment risk, how changes the connections between investment risk and investment profit. Finally it gives some examples to calculate investment risk and its related problems.Key words: probability and statistics, investment risk, investment profit目录引言 (1)一、概率统计理论解释投资收益问题 (1)(一)投资收益 (1)(二)投资收益率 (1)(三)概率 (1)(四)资产组合的预期收益率 (2)(五)平均收益 (2)二、概率统计理论解释投资风险问题 (3)(一)投资风险 (3)(二)用概率论表示投资风险 (4)(三)投资风险的测定 (5)结论 (10)参考文献 (11)致谢 (12)引言概率统计理论在整个数学领域是一个相当重要的分支,并且为经济中投资学的发展奠定了基础,它能够极其方便的解决投资中的很多问题.本文就以概率统计理论为基础解释投资收益与风险问题并给出实例方便读者理解.一、概率统计理论解释投资收益问题(一)投资收益投资者进行投资的目的是获取一定的收益,由于投资行为而获得的收益即收入或资本的增益,称之为投资收益.(二)投资收益率投资收益总额占投资总额的百分比. 投资收益率100%=⨯投资总收益投资总额(三)概率在经济活动中,某一事件在相同的条件下可能发生也可能不发生,这类事件称为随机事件.概率就是用来表示随机事件发生可能性大小的数值.投资的收益并不是稳定的,由于投资市场是不确定的,故投资也存在着不确定性.这时引入某种收益率发生的概率,即某种投资的收益率在市场上发生的可能性及其大小.在引入概率统计理论之后来定义期望收益率()()()1ni i i E R r p ==∑()E R 投资期望收益率 i r 是第i 种可能的收益率i p 是收益率发生的概率 n 是可能性的数目(四)资产组合的预期收益率()()i i E R w E r =⨯⎡⎤⎣⎦∑i r 表示第i 期的投资收益率 i w 是收益率发生的概率(五)平均收益(收益率满足随机分布,并且是等概率事件) 1.算术平均数12nr r r R n++⋅⋅⋅⋅⋅⋅=i r 表示第i 期的投资收益率,n 表示持有期数.2.几何平均数(收益率满足随机分布,并且是等概率事件)1R +=i r 表示第i 期的投资收益率例1 某公司正在考虑以下三个投资项目,其中A 和B 是两只不同公司的股票 而C 项目是投资于一家新成立的高科技公司,预测的未来可能的收益率情况如表所示.表1 项目投资收益表计算每个项目投资的预期收益率,即概率分布的期望值如下:()()E R=-⨯+⨯+⨯+⨯=22%0.220%0.435%0.250%0.117.4%A()()10%0.100.27%0.430%0.245%0.112.3%E R=-⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=B()()()100%0.110%0.210%0.440%0.2120%0.112%E R=-⨯+-⨯+⨯+⨯+⨯=C例2 某企业正在考虑的A、B投资项目,项目数据如下表2 项目投资收益表R=⨯+⨯+⨯=40%0.220%0.60%0.220%A()R=⨯+⨯+-⨯=70%0.220%0.630%0.220%B例 3 某公司股票的历史收益率数据如表所示,试用算术平均值估计其预期收益率.表3 股票收益率表=(+++++)=%预期收益率26%11%15%27%21%32%/622二、概率统计理论解释投资风险问题风险按新华字典的解释是:做某件事有遭到损害或失败的可能性.(风险:可能发生的危险.危险:有遭到损害或失败的可能.)n 根据这个解释,风险应该是做某件事有遭到损害或失败的概率.(一)投资风险投资者进行投资是为获取一定的收益,但是投资发生在现在,收益是未来的事,受时间等因素的影响,未来的收益可大可小,甚至受损失,这种收益的不确定性即是风险.投资风险主要有市场风险,利率风险,购买力风险,违约风险,财务风险,经营风险等.(二)用概率论表示投资风险1. 投资收益是正态分布随机变量的情况当投资收益是正态分布随机变量时,投资风险的表示.设某项投资的收益X 是服从正态分布的随机变量,()2,N μσX .按照投资风险的本义,它是发生亏本即负收益的概率.用数学符号表示即:()0X P <.由正态分布的理论知()0X P <0μσ-⎛⎫=Φ ⎪⎝⎭μσ-⎛⎫=Φ ⎪⎝⎭,(其中()x Φ是标准正态分布的分布数).因为()x Φ严格单调上升,因此,当μ固定时,()0X P <的值:μσ-⎛⎫Φ ⎪⎝⎭,关于()0X P <严格单调上升.即()0X P <的大小由σ的值确定,σ越大,()0X P <就越大,风险越大;σ越小,()0X P <越小,风险越小.由此可见,用σ的大小来描述风险大小与用()0X P <描述风险是等价的.而σ是正态分布随机变量X ,()2,N μσX 的标准差,即方差2σ的算术根:σ=,所以风险的大小等价于方差的大小.2. 投资收益是一般的随机变量(任意分布)的情况当投资收益是一般的随机变量(任意分布)时,投资风险的表示.以上我们对收益X 是正态分布的随机变量其风险大小和方差大小的等价性给出了证明.下面我们将证明投资收益是一般的随机变量其风险大小和方差大小的等价性.为此,假设投资收益随机变量X 的分布函数是()F x ,方差2DX σ=, ()0σ<<+∞,期望收益EX μ=.()*X F x 是标准化随机变量*X X μσ-=的分布函数.显然,对于给定的μ,总存在充分大的正数0x 使00x μ-<,此时()0P X x μ<-表示投资该项目亏本的概率,即该项目的投资风险.而对于任意的正数0x()0P X x μ<-()**0*00x X X x x x P X dF x F σσσ<--⎛⎫⎛⎫=<== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎰,因()*X F x 是单调非降函数,所以,当0x 固定时,()0P X x μ<-*0X x F σ-⎛⎫= ⎪⎝⎭是σ的单调不降函数.因此,投资风险——投资亏本的概率:()0P X x μ<-是σ的单调不降函数,即()0P X x μ<-的大小由σ的值确定,σ越大,()0P X x μ<-越大,风险越大;σ越小,()0P X x μ<-越小,风险越小.由此可见,用σ的大小来描述风险大小与用()0P X x μ<-描述风险是等价的.这就说明了,对于投资收益是任意分布的随机变量,其风险大小也是由其方差2σ确定的.(三)投资风险的测定1.方差方差是统计学上一种基本量,它表示一组变量与其平均值的偏差平方和的平均数,是测定离散程度的一种统计量,记为2σ,在投资学上,方差表示收益的各种可能性值与其期望值的偏离程度.其基本公式为()()222E E σξξ=-⎡⎤⎣⎦()E ξ为各期收益的期望值.方差大,表明收益与其期望值的偏离程度大,即收益的不确定程度大,因而风险大,反之,风险也小.2.标准差标准差即方差的平方根,用σ表示:σ=方差大,标准差也大,方差小,标准差也小.例4(属于已知未来收益率发生的概率以及未来收益率的可能值时)以A项目为例:表4 投资项目未来可能的收益率情况表A项目方差()()22%0.1(2%)0.220%0.435%0.250%0.117.4%E R=-⨯+-⨯+⨯+⨯+⨯=A()()E R=-⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=10%0.1(0.0%)0.27%0.430%0.245%0.112.3% B()()100%0.1(10%)0.210%0.440%0.2120%0.112%E R=-⨯+-⨯+⨯+⨯+⨯=C表5 相关数据计算表A项目标准差:σ=20.03%AB项目标准差:16.15%B σ=A 项目标准离差率:()20.03% 1.1517.4%A A A V E R σ==≈ B 项目标准离差率: ()16.15% 1.3112.3%B B B V E R σ==≈ 结论:从标准差的计算可以看出,项目A 的标准差20%大于项目B 的标准差16.15%,似乎项目A 的风险比项目B 的风险大,然而从标准离差率的计算来看,由于项目A 的预测收益率17.4%大于项目B 的预期收益率12.3%,使得项目A 的标准离差率1.15却小于项目B 的标准离差率1.31.这样一来,项目A 的相对风险(即每单位收益所承担的风险)却小于项目B.3.投资组合风险的度量用两项投资组合的收益率的方差、标准差来衡量222221122121,2122w w w w σσσρσσ=++p σ=例5 有项目A 、B 两个投资项目(如下)表6 项目投资相关指数表A 和B 的相关系数:0.2 要求计算投资于A 和B 的组合标准差.投资组合的标准差 12.65%=4.投资收益和投资风险的关系假设随机变量X 表示某项投资的收益,X 的分布函数是()F x ,方差2DX σ=,()0σ<<+∞期望收益EX μ=,()*X F x 是标准化随机变量*X X μσ-=的分布函数.那么投资者获得高的回报(高的收益)的机会,等价于对于一个较大的正数0x ,事件{}0X x μ>+发生的概率,即()0P X x μ>+.因0x 充分大,所以00x μ-<,因此()0P X x μ<+即表示投资者亏本的概率,也即投资风险.由于()()**0*0001x X X X x x P X x P X dF x F σμσσ>⎛⎫⎛⎫>+=>==- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎰ ()()**0*000x X X X x x P X x P X dF x F σμσσ<-⎛⎫⎛⎫<+=<-==- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎰ 且()*X F x 是单调非降函数,因而当平均收益μ和0x .固定时,()**0001X x x P X x P X F μσσ⎛⎫⎛⎫>+=>=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭是σ的单调不降函数; ()*00X x P X x F μσ⎛⎫<-=- ⎪⎝⎭也是σ的单调不降函数. 这说明,如果投资者想以较大的概率获得高回报,即对于充分大的正数0x ,()0P X x μ>+能足够的大,必须DX 足够的大;此时,即他亏本的概率()0P X x μ<+也大,即风险大;反之,若风险小,即()0P X x μ<+小,则DX 小,从而()0P X x μ>+也小,即获得高回报的概率(机会)小.也就是说,如果希望获得高回报,那么必须承担高风险,即高回报和高风险是并存的;没有高风险就不可能有高回报,有高风险才有高收益的机会.而对收益 是正态分布的随机变量时,更有:()()()0000011x x P X x P X x P X x μμμσσ⎛⎫⎛⎫>+=-≤+=-Φ=Φ-=<- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭因此()0P X x μ>+大,则()0P X x μ<+也同样大,收益和风险的关系更加明显.综上所述,我们可以得到:<1>投资风险,即投资某项目亏本(做某件事有遭到损害或失败)的概率,它可以用投资收益的方差或标准差来表示,方差大,则风险大;方差小,则风险小.<2>机会和风险同在,高回报和高风险同在,两者是并存的、同时的.在平均收益固定时,要想获得高收益就得承担高风险,没有高风险就不可能有高回报,有高风险才有高收益的机会.<3>高风险未必是坏事,低风险未必是好事,要视具体事情、具体情况.不要一味追求低风险,因为在平均收益固定时,低风险就意味着不可能有更高的回报,要想获得高收益就得承担高风险;不要盲目地追求高回报,因为平均收益固定时,要能获得高回报,就得承担高风险,必须有足够的思想准备和物质准备.<4>风险是由事件本身确定的,是客观的,是事件的一个重要特征.要改变风险,只有改变事件的条件.比如,某个手术的风险是由病人的病情,手术医生的技术,医疗条件等确定的.手术医生要想降低手术风险,就必须提高医疗技术、创造好的医疗条件;投资项目的风险是由该项目的投资方案确定的,投资者要想降低某项目的投资风险,只能改变投资方案.<5>正确处理收益和风险的关系=处理效益与风险的关系,不同的人不同的情况要采用不同的方法.根据上面分析的结果,提出以下建议.①长期、大户投资者应投资平均收益最大的项目一般来说,做任何一件事应该追求总体效益的最大化,即首先应考虑总体效益(平均收益),应该做总体效益大的事情,不做无效益更不做亏本的事情.做某件事情有利也有弊,该不该做这件事的关键在于这件事是否利大于弊,应该做利大于弊的事情.在人力物力都许可的情况下,一件事该不该做,取决于做这件事的总体效益,而不在乎风险的大小.效益指标是关键的、首要的,风险指标只是为你分析你能获得该效益的把握.假如你是一位长期投资者,拥有足够的资金,那么你在挑选投资项目时,应该挑选那些平均收益高的项目.②小户投资者应投资风险小、平均收益较大的项目假如你是一位小户投资者,有一些资金,但不多,经不起大的风险,那么你在挑选投资项目时,首先要挑历选风险小,其次考虑平均收益大的项目,可以变为选择项目的指标.因为你的资金不多,你必须追求稳,否则,一旦失利,你就会无法继续发展,甚至是无法继续生存.比如,一般工薪阶层的人,适合把钱存在银行里,尽管收益很低,但无风险,而且可以提前支取.假如你把不多的剩余工资用于股票或是其他的风险投资,一旦失利,将会给你造成很大的压力.因为你不多的剩余工资可能要用于孩子上学的学费、看病的医疗费等,而这些都是必须的,一旦没了着落,怎么办?③选择适当的投资组合规避风险对于一般的投资者来说,总希望能有一个比较理想的收益同时又尽可能少承担风险.能达到这一目的的方法就是多投资几个项目,选择适当的投资组合,但是这需要相当的专业知识.具体的讲就是:假如你准备投资 1X ,2X ,……n X 这n 个项目,已知项目i X 的收益是i EX μ=,i X 的标准差是i σ,1,2,,i n = ;i X 与j X 的相关系数是ij ρ ,那么你可以这样来选择投资组合: 1ni i i a X =∑选择你的收益:1n i i i a X μ==∑,其中,0i a ≥,()1max i i n μμ≤≤<,1,2,,i n = 求满足1n i i i a X μ==∑ ,及0i a ≥ 1,2,,i n = 条件的,关于12,,,n a a a 的函数:()1211,,,n nn i j ij i j i j f a a a a a ρσσ===∑∑ 的最小值点.如果存在,那么这个最小值点()12,,,na a a 就是你投资各个项目的比例系数.这样做的结果,使在收益是μ的条件下,风险达到最小.结 论本文简单总结介绍了概率统计理论解释投资风险与收益问题,并通过实例向读者展示了概率统计理论在经济学中计算投资的巨大作用.它明显简化了投资的计算问题,它经常使复杂问题简单化.参考文献:[1]中国社会科学院语言研究所词典编辑室.现代汉语词典[M].北京:商务印书馆,1996.[2]复旦大学.概率论[M].北京:高等教育出版社,1979.[3]龙永红.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社,2004.[4]周忠惠,张鸣,徐逸星.财务管理[M].上海:上海三联书店,1995.164-174.[5]荆新,王化成.财务管理学[M].北京:中国人民大学出版社,1993.50-60.[6]马建华.论风险与效益[J].淮北煤炭师范学院学报,2007,28(3):1-3.[7]龚六堂.经济数学中的优化方法[M]北京:北京大学出版社,2000.[8]洪毅,贺德化,昌志华,等.经济数学模型[M]广州:华南理工大学出版社,1999.致谢本文非常感谢数学科学学院马建华指导老师的悉心指导,同时感谢图书馆电子资源和数学科学学院机房的硬件设施给我提供了足够的信息资源来准备论文,最后也感谢我的同班同学对我的耐心指导.在此我向他们一起致谢.。