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任何两期之间的协方差值不依赖于时间 均值和方差不随时间的改变而改变 任何两期之间的协方差值不依赖于两期的距离或滞后的长度 随机变量是连续的
协方差与相关系数无关 不相关和协方差为零是等价的 协方差是相关系数的标准化 协方差与相关系数的符号总是一正一负
资产组合的方差等于组合中各种资产方差的加权平均 一个由n种资产构成的投资组合，计算其方差涉及的项目有n2个，其中方差项有n项，协方差项有n(n-1)项 资产组合的期望收益率等于组合中各种资产期望收益率的加权平均 当等权重组合中金融资产种类无穷多时，组合收益的方差等于各对金融资产的平均协方差 资产组合的期望收益与方差都和组合中金融资产之间的协方差有关
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
协方差体现的是两个随机变量随机变动时的相关程度 如果ρ=1，则ζ和η有完全的正线性相关关系 方差越大，协方差越大 cov（X，η）=E（X-EX）（η-Eη）
资产组合的方差等于组合中各种资产方差的加权平均 一个由n种资产构成的投资组合，计算其方差涉及的项目有n2个，其中方差项有n项，协方差项有n(n-1)项 资产组合的期望收益率等于组合中各种资产期望收益率的加权平均 当等权重组合中金融资产种类无穷多时，组合收益的方差等于各对金融资产的平均协方差 资产组合的期望收益与方差都和组合中金融资产之间的协方差有关
参数法又称为方差-协方差法，该方法以风险因子收益率服从某种特定类型的概率分布为假设 参数法又称为方差-协方差法，该方法依据风险因子收益的近期历史数据的结算，模拟出来未来的风险因子收益变化 参数法又称为方差-协方差法，该方法无需在事先确定风险因子收益或概率分布 参数法又称为蒙特卡洛模拟法
资产组合的期望收益率等于组合中各种资产期望收益率的加权平均 一个由n种资产构成的投资组合，计算其方差涉及的项目有n2个 资产组合的方差等于组合中各种资产方差的加权平均 当等权重组合中金融资产种类无穷多时，组合收益的方差等于各对金融资产的平均协方差 方差就是协方差
贝塔系数等于金融资产收益与市场组合收益之间的协方差除以市场组合收益的方差 市场组合的贝塔系数等于l 如果以各种金融资产的市场价值占市场组合总的市场价值的比重为权数，所有金融资产的贝塔系数的平均值等于l 贝塔系数是指金融资产收益与其平均收益的离差平方和的平均数
方差一协方差法能预测突发事件的风险 方差一协方差法易高估实际的风险值 历史模拟法可计是非线性金融工具的风险 蒙特卡洛模拟法需依赖历史数据
协方差体现的是两个随机变量随机变动时的相关程度 如果p=1，则ζ和η有完全的正线性相关关系 方差越小，协方差越小 cov(X，1)=E(X-FX)(η-Eη) 以上说法都正确
方差-协方差法能预测突发事件的风险 方差-协方差法易高估实际的风险值 历史模拟法可计量非线性金融工具的风险 蒙特卡洛模拟法不需依赖历史数据
使用均值度量收益 使用方差一协方差度量风险 适用于风险厌恶型投资者 假设收益率服从正态分布
协方差体现的是两个随机变量随机变动时的相关程度 如果p=1，则ζ和η有完全的正线性相关关系 方差越小，协方差越小 cov(X，η) ；E(X-E(η-Eη) 以上说法都正确
方差一协方差法能预测突发事件的风险 方差一协方差法易高估实际的风险值 历史模拟法可计量非线性金融工具的风险 蒙特卡洛模拟法不需依赖历史数据
协方差的值越小，表示这两种资产收益率的关系越疏远 协方差的值为正，表示这两种资产收益率的关系越密切 协方差的值为负，表示这两种资产收益率的关系越疏远 无论协方差的值为正或负，其绝对值越大，表示这两种资产收益率的关系越密切
贝塔系数等于金融资产收益与市场组合收益之间的协方差除以市场组合收益的方差 市场组合的贝塔系数等于1 如果以各种金融资产的市场价值占市场组合总的市场价值的比重为权数，所有金融资产的贝塔系数的平均值等于1 贝塔系数是指金融资产收益与其平均收益的离差平方和的平均数
协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标 当协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈相反方向变化 协方差的绝对值越大，表示这两种资产收益率的关系越密切 协方差的值介于-1和+1之间
协方差是一种可用于度量各种金融资产之间收益相互关联程度的统计指标 如果协方差为正，则表明投资组合中的两种资产的收益呈同向变动趋势 如果协方差为负，则反映出投资组合中两种资产的收益具有反向变动的关系 协方差不可能为零
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
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