問題已解決
老師這道題幫我做一下吧急急急
溫馨提示:如果以上題目與您遇到的情況不符,可直接提問,隨時問隨時答
速問速答您好,圖片里面的第二道題目嘛
2022 06/23 12:46
朱小慧老師
2022 06/23 12:46
您好,計算過程如下
1.
必要報酬率=5%+1.5*(13%-5%)=17%
2.
必要報酬率=5%+0.8*(13%-5%)=11.4%
期望報酬率低于必要報酬率,不值得投資
3.
5%+貝塔系數(shù)*(13%-5%)=12.2%
解方程貝塔系數(shù)=0.9
84785008
2022 06/23 13:36
老師還有第一個
84785008
2022 06/23 14:10
老師好了嘛
朱小慧老師
2022 06/23 14:13
M公司期望報酬率=0.3*40%+0.5*20%+0.2*0=22%
M公司標準差=((40%-20%)^2*0.3^2+(20%-22%)^2*0.5^2)^0.5=6.08%
M公司離散系數(shù)=6.08%/22%=0.28
N公司報酬率=0.3*60%+0.5*20%+0.2*(-10%)=26%
N公司標準差=((60%-26%)^2*0.3^2+(20%-26%)^2*0.5^2+(-10%-26%)^2*0.2^0.2)^0.5=12.84%
N公司離散系數(shù)=12.84%/26%=0.49
朱小慧老師
2022 06/23 14:16
稍等,更正下第一題
朱小慧老師
2022 06/23 14:26
M公司期望報酬率=0.3*40%+0.5*20%+0.2*0=22%
M公司標準差=((40%-22%)^2*0.3+(20%-22%)^2*0.5)^0.5=9.96%
M公司離散系數(shù)=9.96%/22%=0.45
N公司報酬率=0.3*60%+0.5*20%+0.2*(-10%)=26%
N公司標準差=((60%-26%)^2*0.3+(20%-26%)^2*0.5+(-10%-26%)^2*0.2)^0.5=24.98%
N公司離散系數(shù)=24.98%/26%=9.61%
朱小慧老師
2022 06/23 14:30
抱歉抱歉,在更正下
M公司期望報酬率=0.3*40%+0.5*20%+0.2*0=22%
M公司標準差=((40%-22%)^2*0.3+(20%-22%)^2*0.5+(0-22%)^2*0.2)^0.5=13.94%
M公司離散系數(shù)=13.94%/22%=0.64
N公司報酬率=0.3*60%+0.5*20%+0.2*(-10%)=26%
N公司標準差=((60%-26%)^2*0.3+(20%-26%)^2*0.5+(-10%-26%)^2*0.2)^0.5=24.98%
N公司離散系數(shù)=24.98%/26%=9.61%
朱小慧老師
2022 06/23 14:34
1.
M公司期望報酬率=0.3*40%+0.5*20%+0.2*0=22%
M公司標準差=((40%-22%)^2*0.3+(20%-22%)^2*0.5+(0-22%)^2*0.2)^0.5=13.94%
M公司離散系數(shù)=13.94%/22%=0.64
N公司報酬率=0.3*60%+0.5*20%+0.2*(-10%)=26%
N公司標準差=((60%-26%)^2*0.3+(20%-26%)^2*0.5+(-10%-26%)^2*0.2)^0.5=24.98%
N公司離散系數(shù)=24.98%/26%=0.96
2.
雖然N公司期望報酬率高于M公司,但是N公司標準差高于M公司,N公司股票離散程度高于M公司,因此選擇M公司
84785008
2022 06/23 14:44
好了嘛老師
朱小慧老師
2022 06/23 14:54
好了呀最后發(fā)給你的就是
朱小慧老師
2022 06/23 14:55
1.
M公司期望報酬率=0.3*40%+0.5*20%+0.2*0=22%
M公司標準差=((40%-22%)^2*0.3+(20%-22%)^2*0.5+(0-22%)^2*0.2)^0.5=13.94%
M公司離散系數(shù)=13.94%/22%=0.64
N公司報酬率=0.3*60%+0.5*20%+0.2*(-10%)=26%
N公司標準差=((60%-26%)^2*0.3+(20%-26%)^2*0.5+(-10%-26%)^2*0.2)^0.5=24.98%
N公司離散系數(shù)=24.98%/26%=0.96
2.
雖然N公司期望報酬率高于M公司,但是N公司標準差高于M公司,N公司股票離散程度高于M公司,因此選擇M公司
84785008
2022 06/23 16:42
謝謝老師
朱小慧老師
2022 06/23 16:49
不客氣,麻煩對我的回復進行評價,謝謝
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