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资产风险度是指资产估计收益率与( )的偏离程度。

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如果市场风险溢酬提高,则所有的资产的风险收益率都会提高,并且提高的数值相同  如果无风险收益率提高,则所有的资产的必要收益率都会提高,并且提高的数值相同  对风险的平均容忍程度越低,市场风险溢酬越大  如果某资产的β=1,则该资产的必要收益率=市场平均收益率  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量,
  
在实际中,也可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1,2,…,,那么估计方差的公式为:
  
可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  
如果无风险收益率提高,则市场上所有资产的必要收益率均提高  如果某项资产的β=1,则该资产的必要收益率等于市场平均收益率  市场上资产的β系数可能是正数、负数、0  如果市场风险溢酬提高,则市场上所有资产的风险收益率均提高  如果市场对风险的平均容忍程度越高,市场风险溢酬越小  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量,  在实际中,也可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1,2,…,n),那么估计方差的公式为:  可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  
如果多数市场参与者对风险厌恶程度高,则市场风险溢酬的值就小,那么资产的必要收益率受其系统风险的影响则较小  如果多数市场参与者对风险的关注程度较小,那么资产的必要收益率受其系统风险的影响则较小  当无风险收益率上涨而其他条件不变时,所有资产的必要收益率都会上涨同样的数量  当无风险收益率下降且其他条件不变时,所有资产的必要收益率都会下降同样的数量  
加权收益率  固定收益率  预期收益率  前期收益率  
期望收益率  必要收益率  风险收益率  实际收益率  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量,  在实际中,可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1,2,…,n),那么估计方差的公式为  可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  
资产实际收益率与期望收益率的偏离程度  两个风险资产收益的相关性  组合收益率的标准差  资产收益率和市场组合收益率之间的线性关系  
预期收益率相同,资产风险度一定相同  预期收益率相同,资产风险度不一定相同  资产风险度相同,预期收益率一定相同  资产风险度不同,预期收益率一定相同  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量,  在实际中,可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1,2,…,n),那么估计方差的公式为:  可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  
预期收益率相似,资产风险度一定相似  预期收益率相似,资产风险度不一定相似  资产风险度相似,预期收益率一定相似  资产风险度不一样,预期收益率一定相似  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量  在实际中,也可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1, 2,…,,那么估计方差的公式为:  可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  
收益率的方差  收益率的偏度  收益率的峰度  收益率的均值  
资产的风险是指资产收益率的不确定性,其大小可用资产收益率的离散程度来衡量  离散程度是指资产收益率的各种可能结果与预期收益率的偏差  反映离散程度的指标包括期望值、平均差、方差、标准离差、标准离差率和全距等  标准离差率越大,风险越大  期望值不同时,可以用标准离差来衡量风险  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量,σ2(=)  在实际中,也可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1,2,…,,那么估计方差的公式为:  可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  
风险的大小由未来可能收益率与期望收益率的偏离程度来反映  在数学上,这种偏离程度由收益率的方差(σ2)来度量,
  
在实际中,也可使用历史数据来估计方差:假设证券的月或年实际收益率为rt(t=1,2,…,n),那么估计方差的公式为:
  
可能的收益率越分散,它们与期望收益率的偏离程度就越大,投资者承担的风险也就越大  

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