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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
当相关系数为1时，投资两项资产能抵销任何投资风险 当相关系数为-1时，投资两项资产的非系统风险不可以充分抵消 当相关系数为0时，投资两项资产的组合可以降低风险 两项资产之间的相关性越大，其投资组合可分散的投资风险的效果越大
如果相关系数为＋1，则投资组合的标准差等于两项资产标准差的算术平均数 如果相关系数为－1，则投资组合的标准差最小，甚至可能等于0 如果相关系数为0，投资组合也可以分散风险 只要相关系数小于1，则投资组合的标准差就一定小于单项资产标准差的加权平均数
如果相关系数为+1，则投资组合的标准差等于两项资产标准差的算术平均数 如果相关系数为-1，则投资组合的标准差最小，甚至可能等于0 如果相关系数为0，则投资组合不能分散风险 如果相关系数为-1，则投资组合不能分散风险
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
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
两种证券报酬率的协方差=两种证券报酬率之间的预期相关系数x第1种证券报酬率的标准差x第2种证券报酬率的标准差 无风险资产与其他资产之间的相关系数一定为0 投资组合的风险，只受证券之间协方差的影响，而与各证券本身的方差无关 相关系数总是在［-1，+1]间取值
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
若相关系数r的绝对值接近于0，则x与y的关系不密切。 若相关系数r的绝对值接近于0，则x与y的关系密切。 若相关系数r的绝对值接近于1，则x与y的关系没有线性关系 若相关系数r的绝对值接近于1，则x与y线性完全相关
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
当相关系数为-1时，投资两项资产可以最大程度地抵消风险 两项资产之间的负相关程度越高，其投资组合可分散的投资风险的效果越大。 当相关系数为1时，投资两项资产不能抵消任何投资风险 当相关系数为0时，投资两项资产的组合不能降低风险
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
Pearson和spearman相关系数可以度量变量间线性相关的程度 使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定 Spearman相关系数绝对值越接近于1，相关程度越高 使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布
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 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
适用于不满足双变量正态分布资料 等级资料的相关分析 分布资料不明 四格表资料的关联性分析 秩相关系数的解释与简单相关系数类似
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