下列关于相关系数的说法，正确的是( )。

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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

若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系

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

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

市场组合的相关系数为 0 市场组合的相关系数为 1 市场组合的相关系数以及β 值均为 0 市场组合的相关系数以及β 值均为 1 市场组合的β 值为 1

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R越大，变量间的线性关系越弱相关系数R越小，变量间的线性关系越弱相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强

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

证券报酬率的相关系数越小，风险分散化效应也就越强当相关系数为0时，表示缺乏相关性当相关系数小于1时，机会集曲线必然弯曲当相关系数为1时，投资多种股票的组合标准差就是加权平均的标准差

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

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

相关系数R越小，变量间的线性关系越弱相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强相关系数R越大，变量间的线性关系越弱相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强

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

相关系数为0时，不能分散任何风险相关系数在0～1之间时，相关系数越低风险分散效果越小相关系数在-1～0之间时，相关系数越高风险分散效果越大相关系数为-1时，可以最大程度的分散风险

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

若相关系数ρij=1，则表示ri和rj完全正相关若相关系数ρij=-1，则表示ri和rj完全负相关如果两个变量间安全独立，无任何关系，即零相关，则它们之间的相关系数ρij=0 相关系数｜ρij｜≤2

协方差与相关系数的符号总是一正一负协方差是相关系数的标准化协方差与相关系数的符号相同协方差与相关系数无关