风险收益率计算公式是什么

风险收益率，就是由投资者承担风险而额外要求的风险补偿率。风险收益率包括违约风险收益率，流动性风险收益率和期限风险收益率。

在风险市场上，风险价格的高低取决于投资者对风险的偏好程度。风险收益率包括违约风险收益率，流动性风险收益率和期限风险收益率。

计算方式：Rr=βV，其中：Rr为风险收益率；β为风险价值系数；V为标准离差率。

Rr=β（Km-Rf）；Rr为风险收益率；β为风险价值系数；Km为市场组合平均收益率；Rf为无风险收益率；（Km-Rf）为市场组合平均风险报酬率。

风险收益率是投资收益率与无风险收益率之差；风险收益率是风险价值系数与标准离差率的乘积。

投资市场一直存在着风险，风险越高，获取的收益也相对越高，但是对投资的要求也比较高。

回归直线方程公式为Yi-y^=Yi-a-bXi，离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。

回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。

什么是回归直线方程？

在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点，记此直线方程为（如右所示，记为①式）这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值Xi=1，2，3）时，Y相应的观察值为Yi，而直线上对应于Yi的纵坐标是①式叫做Y对x的回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。

回归直线方程的意义是什么？

回归直线方程的意义是反映了样本整体的变化趋势统计就是要用样本来分析整体。回归直线方程是利用样本数据计算出来，反映的是两相关关系的变量整体的变化趋势。

直线回归方程的应用有哪些？

直线回归方程的应用有描述两变量之间的依存关系；利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系；利用回归方程进行预测；把预报因子（即自变量x）代入回归方程对预报量（即因变量Y）进行估计，即可得到个体Y值的容许区间。应用直线回归时，需要注意做回归分析要有实际意义；回归分析前，最好先作出散点图；回归直线不要外延。

财务管理eps公式p>

每股收益（EPS）=公司税后总利润/公司总流通股数（股本总数）。

每股收益eps是测定股票投资价值的重要指标之一，是分析每股价值的一个基础性指标，是综合反映公司获利能力的重要指标。每股收益eps数值越大，代表该股所创造的收益越多，每股价值越高，该公司获利能力越强。

每股收益eps指标可以用于区分“绩优股”和“垃圾股”，也可以横向比较同行业的每股收益，以此挑选出龙头企业。但是每股收益仅代表某年某股的收益情况，不具备延续性，因此在分析公司的成长性时，不能只参考每股收益一个财务指标。

财务管理irr计算公式R=a+[NPVa/(NPVa-NPVb)](b-a)，其中a、b为折现率，a＞b。irr为内部收益率，是指资金流入现值总额与资金流出现值总额相等，即净现值等于零时的折现率。

投资项目各年现金流量的折现值之和为项目的净现值，净现值为零时的折现率即为项目的内部收益率。内部收益率法的优点是能够把项目寿命期内的收益与其投资总额联系起来，指出这个项目的收益率，便于将它同行业基准投资收益率对比，确定这个项目是否可行。一般情况下，内部收益率大于等于基准收益率时，该项目是可行的。

财务管理离差率公式

财务管理中离差率一般指标准离差率，标准离差率也称为标准差系数，其计算公式为：标准差系数=标准差÷平均数。标准离差率通常用于衡量投资某项资产的全部风险，当标准离差率越小，说明变异（偏离）的程度越小，同时风险也就越小；反之若标准离差率越大，说明变异（偏离）程度越大，同时风险也就越大。

其中标准离差率计算公式中的标准差是一种表示分散程度的统计观念，是一种具有不确定性的测量系数；平均数是一组用于反映被测量组集中趋势的数据。

设ξ是一个随机变量，令η=ξ-Eξ,则称η为ξ的离差它反映了ξ与其数学期望Eξ的偏离程度根据数学期望的性质

Eη=E(ξ-Eξ)= Eξ-Eξ=0

即随机变量的离差的数学期望恒为零这是由于η的取值有正有负相互抵消的原因，故它不能在总体上描述随机变量ξ的取值在其数学期望周围的分散程度

----------------摘自

回归直线方程公式详解如下：

回归直线的求法通常是最小二乘法：离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。

扩展资料：

以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线性是一个超平面。

对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1），（X2，Y2）， …，（Xn，Yn）。对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值。综合起来看，这条直线处于样本数据的中心位置最合理。 选择最佳拟合曲线的标准可以确定为：使总的拟合误差（即总残差）达到最小。

计量经济学中可决系数的公式: R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS。

公式中的TSS表示总离差平方和/总平方和，ESS: Explained Sum of Squares表示回归平方和/解释平方和，RSS: Residual Sum of Squares表示残差平方和。

以下是计量经济学研究对象的相关介绍：

计量经济学的两大研究对象：横截面数据和时间序列数据。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。

新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。

以上资料参考——计量经济学