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秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
相关系数与协方差成正比关系 相关系数能反映证券之间的关联程度 相关系数为正，说明证券之间的走势相同 相关系数为1，说明证券之间是完全正相关关系 相关系数为0，说明证券之间不相关
当相关系数为0时，两种证券的收益率不相关 相关系数的绝对值可能大于1 当相关系数为-1时，该投资组合能最大限度地降低风险 当相关系数为0.5时，该投资组合不能分散风险
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过多个变量的边缘分布刻画出多个变量的联合分布
相关系数就是两项资产收益率之间的相对运动状态 当相关系数等于1时，表明两项资产的收益率完全正相关 当相关系数等于－1时，表明两项资产的收益率完全负相关，此时是不可以降低风险的 相关系数介于区间[0，1]内 当相关系数等于0时，表明两项资产的组合不能降低任何风险
曲线上报酬率最低点是最小方差组合点 两种证券报酬率的相关系数越大，曲线弯曲程度越小 两种证券报酬率的相关系数越小，曲线弯曲程度越小 曲线上的点均为有效组合
组合线的弯曲程度随着相关系数的增大而降低 组合线当相关系数等于1时呈直线 组合线当相关系数等于-1时呈折线 组合线当相关系数等于0时比正相关弯曲程度大，比负完全相关弯曲程度小
坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布 秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度
市场组合的相关系数为 -1 市场组合的相关系数为 0 市场组合的相关系数为 0.5 市场组合的相关系数为 1
相关系数为-1时能够抵消全部非系统风险 正相关程度越大分散风险的程度越大 负相关程度越低分散风险的程度越小 相关系数为0时，不能分散任何风险
当相关系数为－1时，风险可以充分地相互抵消 当相关系数为0时，投资组合能分散风险 当相关系数为＋1时，投资组合不能降低任何风险 证券组合的标准差等于组合中各个证券标准差的加权平均数
相关系数等于1时，组合不能降低任何风险 相关系数等于0时，组合能够最大限度地降低风险 相关系数等于-1时，组合能够最大限度地降低风险 相关系数在-1和1之间时，组合能够分散风险，但不能完全消除风险
相关系数具有对称性 相关系数数值大小与变量的原点和尺度有关 相关系数可以描述非线性关系 相关系数意味着两个变量之间有因果关系
一般而言，多数证券的报酬率趋于同向变动，因此，两种证券之间的相关系数多为小于1的正值 当相关系数为正数时，表示一种证券报酬率的增长总是与另一种证券报酬率的增长成比例 当相关系数为负数时，表示一种证券报酬率的增长总是与另一种证券报酬率的减少成比例 当相关系数为0时，表示缺乏相关性，每种证券的报酬率相对于另外证券的报酬率独立变动
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 当pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
相关是指两列变量之间的相互关系 相关系数的取值范围为：-1≤r＜1 两个变量相关表明其间存在因果关系 相关有正相关、负相关和零相关之分
Pearson相关系数只适用于线性相关关系 Pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 当Pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
X对Y的相关系数等于Y对X的相关系数 相关系数的值大于-1，而小于1 相关系数越大表明X与Y的相关程度越高 相关系数r=0等价于回归系数B=0
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间韵相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
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