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公司股票報酬率怎麼算

發布時間: 2023-08-25 09:31:41

① 預期報酬率怎麼算

預期收益率也稱為期望收益率,是指在不確定的條件下,預測的某資產未來可實現的收益率。股票的預期報酬率為=5*(1+5%)/100+5%=10.25% 股票的預期收益率是預期股利收益率和預期資本利得收益率之和。 計算股票的預期收益率=預期股利收益率+預期資本利得收益率」
股票是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。股票是資本市場的長期信用工具,可以轉讓,買賣,股東憑借它可以分享公司的利潤,但也要承擔公司運作錯誤所帶來的風險。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小,取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。股票是股份公司資本的構成部分,可以轉讓、買賣,是資本市場的主要長期信用工具,但不能要求公司返還其出資。
所謂期望收益率,就是估計未來收益率的各種可能結果,然後,用它們出現的概率對這些估計值做加權平均。與「預期收益率」、「收益率的預期值」、「期望收益率」、「預期報酬率」、「報酬率的預期值」、「期望報酬率」的含義相同。股票的預期收益率是股票投資的一個重要指標。只有股票的預期收益率高於投資人要求的最低報酬率(即必要報酬率)時,投資人才肯投資。股票的預期收益率=預期股利收益率+預期資本利得收益率。股票的預期收益率是股票投資的一個重要指標。只有股票的預期收益率高於投資人要求的最低報酬率(即必要報酬率)時,投資人才肯投資。最低報酬率是該投資的機會成本,即用於其他投資機會可獲得的報酬率,通常可用市場利率來代替。股票的預期收益率E(Ri)=Rf+β[E(Rm)-Rf]。其中:Rf: 無風險收益率——一般用國債收益率來衡量;E(Rm):市場投資組合的預期收益率;βi: 投資的β值——市場投資組合的β值永遠等於1;風險大於平均資產的投資β值大於1,反之小於1;無風險投資β值等於0。

② 股票怎麼計算收益率

每股收益率是指每股賣出所獲得的收益與單股持倉成本的比率,可以用以下公式計算:

每股收益率 = (賣出價格 - 單股持倉成本) / 單股持倉成本 x 100%

根據您提供的信息凳逗肢,指大單股棗世持倉成本為50元,每股市值為56元,因此賣出價格為56元。將這些值代入公式中,可以得出每股收益率:

每股收益率 = (56 - 50) / 50 x 100% ≈ 12%

因此,您的每股收益率為大約12%。

③ 股本報酬率是什麼,應該怎樣計算股本報酬率

股本報酬率是指公司稅後利潤與其股本的比率,表明公司股本總額中平均每百元股本所獲得的純利潤。

股本收益率=凈收益/(期初資本+期末資本)/2 當一家公司取得較高水平的股本收益率時,表明它在運用股東們提供的資產時富有效率。因此,公司就會以較高的速度提高股本價值,由此也使股價得到相應的提升。

每股收益即EPS,又稱每股稅後利潤、每股盈餘,指稅後利潤與股本總數的比率。它是測定股票投資價值的重要指標之一,是分析每股價值的一個基礎性指標,是綜合反映公司獲利能力的重要指標,它是公司某一時期凈收益與股份數的比率。該比率反映了每股創造的稅後利潤,比率越高, 表明所創造的利潤越多。

若公司只有普通股時,凈收益是稅後凈利,股份數是指流通在外的普通股股數。如果公司還有優先股,應從稅後凈利中扣除分派給優先股東的利息。

一般來說,股本報酬率能夠體現公司股本盈利能力的大小。從股本報酬率的高低,原則上數值越大越好。可以觀察公司分配股利的能力,若當年股本報酬率高,則公司分配股利自然高,反之,股本報酬率低,若不動用保留盈餘,則公司分配的股利自然低。

④ 中原公司和南方公司股票的報酬率及其概率分布如下表

證券期望收益率=無風險收益率+證券特別風險溢價

其中風險溢價=風險報酬系數×收益標准差,計算公式變為:

證券期望收益率=無風險收益率+風險報酬系數×標准差

計算一下可以知道,甲公司收益標准差為4.94,乙公司的收益標准差為5.06

代入公式,可得:

甲公司股票的報酬率=3%+4.94×5%=27.7%

乙公司股票的報酬率=3%+5.06×8%=43.4%

例如:

甲項目收益率的期望值=0.3×20%+0.5×10%+0.2×5%=12% 乙項目收益率的期望值= 0.3×30%+0.5×10%+0.2×(-5%)=13%。

甲項目收益率的標准差=[(20%-12%)2×0.3+(10%-12%)2×0.5+

(5%-12%)2×0.2]1/2=5.57% 乙項目收益率的標准差= [(30%-13%)2×0.3+(10%-13%)2×0.5+(-5%-13%)2×0.2]1/2=12.49%。

(4)公司股票報酬率怎麼算擴展閱讀:

許多統計分析方法都是以正態分布為基礎的。此外,還有不少隨機變數的概率分布在一定條件下以正態分布為其極限分布。因此在統計學中,正態分布無論在理論研究上還是實際應用中,均佔有重要的地位。

關於正態分布的概率計算,我們先從標准正態分布著手。這是因為,一方面標准正態分布在正態分布中形式最簡單,而且任意正態分布都可化為標准正態分布來計算;另一方面,人們已經根據標准正態分布的分布函數編製成正態分布表以供直接查用。