『壹』 投資風險與股市風險系數（β系數），標准差和期望值的關系
標准差和β是衡量證券風險的兩個指標，側重不同。
標准差強調的是證券自身的波動，波動越大，標准差越大，是絕對的波動的概念；
證券A的標准差比證券B小，我們說，證券A的整體波動風險比較小，證券B的整體波動風險比較大。標准差中，既包含了市場風險，又包含了該證券的特異風險，specificrisk。
相反，β強調的是相對於整個市場（M），這個證券的波動大小，是以整個市場為參照物的。
當市場波動1個百分點時，證券A波動1.25個百分點，所以我們說，證券A的市場風險較大；證券B相對市場，則波動0.95個百分點，我們說，證券B的市場風險較小。
(1)怎麼根據標准差分析股票風險擴展閱讀：
防範對策
防範並化解財務風險。以實現財務管理目標，是企業財務管理的工作重點。
(1)認真分析財務管理的宏觀環境及其變化情況，提高適應能力和應變能力。為防範財務風險，企業應對不斷變化的財務管理宏觀環境進行認真分析研究，把握其變化趨勢及規律，並制定多種應變措施，適時調整財務管理政策和改變管理方法。
(2)不斷提高財務管理人員的風險意識。必須將風險防範貫穿於財務管理工作的始終。
(3)提高財務決策的科學化水平。防止因決策失誤而產生的財務風險。在決策過程中。應充分考慮影響決策的各種因素，盡量採用定量計算及分析方法並運用科學的決策模型進行決策。對各種可行方案要認真進行分析評價。從中選擇最優的決策方案，切忌主觀臆斷。
(4)理順企業內部財務關系，做到責、權、利相統一。要明確各部門在企業財務管理中的地位、作用及應承擔的職責，並賦予其相應的權力，真正做到權責分明，各負其責。
『貳』 什麼是基金風險評估中的標准差，如何運用標准差
標准差衡量的是期望收益率與實際收益率的偏差；平均收益率衡量的是某段時間內收益率的平均。兩者相同一般是巧合所致不能說明什麼。當然，樓主也可以這么理解，就是收益與風險相匹配。如果收益率和標准差都比較大，那麼可以理解為較高的收益必須承擔較高的風險；如果都比較小，那麼可以理解為較低的收益承擔較低的風險。
『叄』 如何計算一支股票的風險系數並給其定價
股票市場投機的多，真正價值投資的人很少。
計算價格只是理論，總與市場有偏差。
我這里給你看看吧：
1.短期持有，未來准備出售的股票估價
P0—股票價格；Pn—預計股票n年末的售價，
Dt—第t期股利；r—股東要求的報酬率。
『肆』 為什麼可以用方差衡量風險
不確定性是所有學科、所有領域都要面臨的問題。但經濟學只把不確定性限定在投資領域，而且賦予不確定性以貶義——風險——資產未來損失的不確定性。
1950年代，馬科維茨用資產的方差來定義風險。資產組合理論，包括後來獨步金融工程領域的布萊克—斯科爾斯期權定價公式都是建立在這個邏輯基礎之上。但是需要思考的是，用方差衡量風險是否合適？
首先，不確定性是指未來的情況，過去發生的已經是確定性了。如果用過去的確定性來解釋未來的不確定性，就犯了一個邏輯錯誤。比如某支股票過去十個季度的績效情況是完全可知的，其平均收益率（樣本均值）很容易計算得出，其波動性（樣本方差）也可以計算得出。但是用過去的波動性來解釋未來的波動性，就犯了刻舟求劍的錯誤。用過去的波動性解釋未來的波動性，其前提條件是市場過去和未來的高度相似性，這樣能得到較好的解釋和估計。但市場是瞬息萬變的，不存在所謂的一般規律。歷史也不可能重演。基於這個一般判斷，用資產的樣本方差來衡量風險是不合適的。
其次，既然用方差衡量風險不合適，那麼用協方差來衡量組合風險也不合適。資產組合理論認為：如果持有十支以上的股票，那麼就能基本抵禦非系統風險。該理論把非系統風險（股票之間的相互波動）和系統風險（市場的波動）截然割裂開來，這種簡單的兩分法也有問題。任何股票的波動都包涵了系統風險的影響，整個資產組合的風險機制就更為復雜。分散投資有用，但實際觀察中，分散投資的作用並沒有數學模型顯示的那麼強大。
再次，從規避風險的手段來看，方差衡量風險也不怎麼有用。金融市場上，規避風險的手段有三種：分散投資、期貨、期權。期貨可以100%的規避風險（排除投機期貨的情況），但這種完美的規避風險並非出自方差分析，而是市場上剛好出現一對耦合，即期貨的多頭和空頭以同樣的價格鎖定未來的交易。期權也有類似的機制。分散投資並不能絕對規避風險，往往成為風險的犧牲品。熱衷資產組合理論的分析師常說「不要把所有的雞蛋都放在一個籃子里」，但是，如果所有的籃子都摔在地上呢？
資產組合理論有一個隱性的邏輯基礎，即資產的波動和物理學的運動一樣是可重復的。但是資產的買進和賣出是受人的意志決定的，但人的行為是很微妙、很復雜、無法數學化的行為。資產組合理論提供了一個參考的方法，但是我們必須認識到，這僅僅是參考，而非定律。
『伍』 如何衡量某一支股票的風險大小
上市後幾年的平均市盈率、平均市凈率、平均股價
公司有沒有財務問題，經營是否正常，有沒有吃官司，被反傾銷等等
『陸』 股票風險預測時，如何才能知道預測結果是否正確
隨著機器學習和人工智慧的興起，預測：只需幾行代碼，就可以在初露頭角的數據愛好者處輕松訪問最新模型，且他們已經准備好隨時攻克可能遇到的一切任務。
但是一知半解是危險的，雖然機器學習的大部分可以歸因於統計和編程，但同樣重要的是領域知識，但它往往被忽略。這一點在投資領域最為明顯。
金融時間序列數據的信噪比一直都非常低，這種細微差別令人難以置信，從業人員花費了大量的精力來嘗試實現難以捉摸的目標，但只有少數成功。因此，需要對數據進行更深入的了解，並且找出其成功的共通之處。
很多項目都是從選擇一隻股票開始的，這只股票通常是蘋果(Apple)或亞馬遜(Amazon)等科技公司的股票，原因很簡單，這些公司眾所周知，並在消費者的日常生活中根深蒂固。
這是有問題的，因為選股不是一個任意的過程，它是投資決策過程的一部分，本身需要一個模型。
以蘋果為例，如果我們將其表現與更廣泛的標准普爾500指數(SP 500)進行對比，我們會發現蘋果的表現比該指數高出近60%。
乍一看，EWMA對標普500指數的預測非常准確，但如果我們仔細觀察市場下滑的時期，就會發現情況並非看上去那樣。
盡管藍線和橙線似乎緊密相連，但EWMA策略僅能融合過去的信息，即它只包含了過去的信息，無法應對日內波動的信息，因此往往導致它預測上漲，但實際是下跌，反之亦然。在此期間採取這種策略，其表現將遜於標普500指數。
結論
在開始一個股票預測項目之前，特別是在你打算投入實際資金的項目之前，先對這個主題做一些研究並了解數據是有好處的。
如果結果好得令人難以置信。由於參與者的數量越來越多，而且參與者的水平也越來越高，市場在價格發現方面極其有效，尤其是在股票方面。
盡管這可能不會排除潛在機會的可能性，但這意味著需要比即時可用的演算法和標准預處理技術更多的努力才能找到它。
『柒』 如何判斷某支股票的風險大小
建議你去看看巴菲特老師的格雷厄姆的書聰明的投資者。他認為以低於合理價格購買的股票風險小以高於合理價格購買的股票風險大。
合理價格的判斷依據：
1前景
2公司的運營狀況
3利潤
『捌』 股票風險測評怎麼做
你好，股市風險測評，一般來講，有三種方法可以衡量證券投資的風險。
1.計算證券投資收益低於期望收益的概率
假設，某種證券的期望收益為10%，但是，投資該證券取得10%及以上收益的概率為30%，那麼，該證券的投資風險為70%，或者表示為0.7。
這一衡量方法嚴格從風險的定義出發，計算了投資某種證券時，投資者的實際收益低於期望收益的概率，即投資者遭受損失的可能性大小。但是，該衡量方法有一個明顯的缺陷，那就是許多種不同的證券都會有相同的投資風險。顯然，如果採用這種衡量方法所有收益率分布為對稱的證券，其投資風險都等於0.5。然而，實際上，當投資者投資於這些證券時，他們遭受損失的的可能性大小會存在很大的差異。
2.計算證券投資出現負收益的概率
這一衡量方法把投資者的損失僅僅看作本金的損失，投資風險就成為出現負收益的可能性。這一衡量方法也是極端模糊的。例如，一種證券投資出現小額虧損的概率為50%，而另一種證券投資出現高額虧損的概率為40%，究竟哪一種投資的風險更大呢?採用該種衡量方法時，前一種投資的風險更高。但是，在實際證券投資過程中，大多數投資者可能會認為後一種投資的風險更高。之所以會出現理論與實際的偏差，基本的原因就在於：該衡量方法只注意了出現虧損的概率，而忽略了出現虧損的數量。
3.計算證券投資的各種可能收益與期望收益之間的差離，即證券收益的方差或標准差
這種衡量方法有兩個鮮明的特點：其一，該衡量方法不僅把證券收益低於期望收益的概率計算在內，而且把證券收益高於期望收益的概率也計算在內。其二，該衡量方法不僅計算了證券的各種可能收益出現的概率，而且也計算了各種可能收益與期望收益的差額。與第一種和第二種衡量方法相比較，顯然，方差或標准差是更適合的風險指標。
本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。