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期望报酬率，方差，标准差及其系数的定义及适用场景有哪些？
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标准差和方差都是用于衡量数据的离散程度的统计量。
具体应用场景如下：
1. 风险评估：标准差和方差可以用于评估投资组合或股票的风险。一个高标准差或方差的投资组合或股票意味着其价格波动较大，风险也相对较高。
2. 预测精度：标准差和方差可以用于衡量数据的分散程度，进而评估预测精度。如果数据的标准差或方差较小，那么预测的精度相对较高。
3. 财务分析：标准差和方差可以用于比较公司财务数据的稳定性。比如，比较两家公司的利润率，如果其中一家公司的利润率的标准差或方差较小，说明其利润率变化不大，稳定性较高。
4. 经济分析：标准差和方差可以用于衡量某种经济指标的波动程度，比如通货膨胀率、失业率等。这些指标的标准差或方差越大，经济波动越大。
2023 10/17 08:50
一休哥哥老师 
2023 10/17 08:54
期望报酬率：
期望报酬率指的是投资者期望从投资中获得的收益率，它是投资者在投入资金时使用的主要衡量标准。
应用场景：
期望报酬率被用作评估投资的潜在回报。投资者会将期望报酬率与其他投资机会进行比较，以决定是否购买或持有普通股。如果一个股票的期望报酬率高于其他投资机会，那么投资者可能会选择购买该股票
一休哥哥老师
2023 10/17 08:58
相关系数r:
通常用相关系数描述两个变量之间的相关程度。
应用场景：
r值的绝对值介于0～1之间。
通常来说，r越接近1，表示两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，两个量之间的相关程度就越弱。
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