当两种资产的相关系数小于1时,下列表述中正确的是( )。A.不能分散掉全部非系统性风险B.不能分散任何风险C.能分散掉部分风险D.能分散掉部分系统性风险
一、存在负相关 当相关系数在-1到0之间时,表示两变量之间存在负相关关系。也就是说,当一个变量增加时,另一个变量会减少,它们的线性关系呈下降趋势。这时相关系数越接近-1,负相关性越强。因此相关系数小于1可能是表示负相关关系的存在。二、存在不完全正相关 即使两变量之间存在正相关关系,其相关...
绝对值小于1 的数,其取值范围在 0 到 1 之间。在数学中,绝对值小于 1 的数可以表示为趋近于 0 的数。在统计学中,相关系数的绝对值小于 1,意味着两个变量之间存在一定程度的线性相关关系,但相关程度不是非常强烈。 三、相关系数绝对值小于1 的证明 为了证明相关系数绝对值小于1,我们可以通过举例来进行说明。
所以相关系数为-1.事实上,cov(X,Y)=cov(X,n-X)=-DX,而:DY=D(n-X)=DX,由相关系数的定义式有:Pᵪᵧ=cov(X,Y)/√DX√DY=-DX/√DX√DY=-1
所以可以看出只要相关系数<1,投资组合就可以分散风险,投资组合的风险就小于各单项资产的加权平均数 以上...
具体来说,如果两个向量的相关系数的绝对值小于1,那么它们之间的相关性是比较弱的。这意味着,当一个向量的值增加时,另一个向量的值可能会增加或减少,但幅度不会太大。 这种情况通常发生在两个向量之间存在一定程度的重叠或重复的情况下。例如,如果两个向量都表示同一组数据的平均值,那么它们之间的相关系数的绝对...
即当前值可以通过前一个值来完全确定。当自相关系数为0时,表示当前值与前一个值没有任何关系,即它们之间是独立的。而当自相关系数为负数时,表示当前值与前一个值之间存在反向关系,即它们之间的变化方向相反。因此,自相关系数小于1是符合其数学定义和统计学意义的。
相关系数就是线性相关度的大小,1为(100%)绝对正相关,0为0%,-1为(100%)绝对负相关。所谓正相关就是比例系数必然是正数,函数随自变量增加而增加,随之减小而减小,变化趋势一致;负相关就是变化趋势相反了。相关系数绝对值越靠近1,线性相关性质越好,根据数据描点画出来的函数-自变量图线越趋近...
二楼的答案是错的没有涉及到负数.一楼的答案也是错的.因为 4/3=1...1 但是-4/3=1...-1 (...
不相关种类。在回归方程中如果相关系数为1说明是严格的线性关系而相关系数为0说明严格不存在相关系数,相关系数大于0小于1是不相关种类,在日常实践中,经常遇到的是在0和1之间,说明两者存在一定的相关关系,可以认为两者之间存在近似的线性关系。