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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
如果协方差大于0，则相关系数一定大于0 相关系数为1时，表示一种证券报酬率的增长总是等于另一种证券报酬率的增长 如果相关系数为0，则表示不相关，但并不表示组合不能分散任何风险 证券与其自身的协方差就是其方差
如果求出的相关系数R是负值，则可能是负相关 如果求出的相关系数R≤0.49，则因变量与自变量之间无相关关系 分析两种现象之间因果关系称为回归分析 相关分析属于定性分析预测
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
相关系数为-1 相关系数为0 相关系数为1 相关系数为0.7
相关系数是用来说明两变量间相关关系的密切程度和方向的统计指标 相关系数没有单位 相关系数的绝对值一定是小于等于1的 在r有统计学意义的前提下，其数值越接近1，表示变量间的相关程度越密切 相关系数与回归系数的符号相同，且呈正比关系
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
当相关系数等于1时，表示完全正相关 当相关系数等于-1时，表示完全负相关 当相关系数大于0时，表示正相关 当相关系数小于0时，表示负相关
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