经济师标准差公式

主要内容包括：平均指标的构造、算术平均数和平均数的关系、标志变异指标的构造、位置平均数的标志变异指标、价格指数的标准差、标准差的矩阵算法、计算发展速度的一般公式、计算平均发展速度的新方法、测定季节变动的方差分析法、测定季节变动的矩阵算法、增长影响指数体系、投入产出—指数分析法、新的回归预测模型技术、模型、实际经济模型研究与应用等

（1+20%）^12=9161收益率：61%
拓展资料：
一收益率的计算公式
收益率的计算公式为：
收益率=净利润÷投资额；
收益率是指投资的回报率，一般以年度百分比表达，根据当时市场价格、面值、息票利率以及距离到期日时间计算。对公司而言，收益率指净利润占使用的平均资本的百分比。
市场经济下，决定收益率的因素包括资本商品的生产率，即对煤矿、大坝、公路、桥梁、工厂、机器和存货的预期收益率；资本商品生产率的不确定程度；人们的时间偏好，即人们对即期消费与未来消费的偏好；风险厌恶，即人们为减少风险暴露而愿意放弃的部分。

二收益率的标准差

收益率的标准差，衡量的是实际收益率围绕预期收益 率即平均收益率 分布的离散度，反映的是投资的风险。收益率的标准差，是先求收益率离差平方和的平均数，再开平方得来。计算过程是将实际收益率减去预期收益率，得到收益率的离差;再将各个离差平方，并乘上该实际收益率对应的概率后进行加总，得到收益率的方差，将方差开平方就得到标准差。
所谓期望收益标准差决策法，是指根据投资的期望收益和收益标准差进行风险型决策的方法。期望收益标准差决策法的类型[1]通常有以下两种具体做法:
1最大期望收益法。用未来收益的期望值作为未来真实收益的代表，并据此利用净现值法、收益率法等进行投资决策，称为最大期望收益法。它是风险条件下未来收益不确定条件下简单易行和常用的决策方法。期望收益法的缺点是没有考虑风险状况，因此投资要冒很大风险。
2期望标准差法。汉瑞马可威士Harry Markowitz提出了一个为大家所接受的决策定律，即所谓期望标准差法。

不可以。
方差（Vaance），应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。
标准差又称均方差，一般用σ表示。方差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法，另外，对于总体数据和样本数据，公式略有不同。

公式如下：

标准偏差SD、平均值MN

变异系数（Coefficient of Vaation）：当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点。

它是原始数据标准差与原始数据平均数的比。CV没有量纲，这样就可以进行客观比较了。事实上，可以认为变异系数和极差、标准差和方差一样，都是反映数据离散程度的绝对值。其数据大小不仅受变量值离散程度的影响，而且还受变量值平均水平大小的影响。

扩展资料

变异系数法Coefficient of vaation method是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差距。

例如，在评价各个国家的经济发展状况时，选择人均国民生产总值人均P作为评价的标准指标之一，是因为人均P不仅能反映各个国家的经济发展水平，还能反映一个国家的现代化程度。

如果各个国家的人均P没有多大的差别，则这个指标用来衡量现代化程度、经济发展水平就失去了意义。

参考资料来源：百度百科-变异系数

rss/n-k 这是庞皓版教材的计算公式根据eviews软件回归结果）

SE= ∑e^2∕n-k-1 ^1/2

回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。

SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）n为自由变量个数10,k为3 再开根号。

RSS是残差平方和即Sum squared resid=5486。

由此内可得标准容误为9954

前提

标准化回归系数（Beta值）在多元回归中被用来比较变量间的重要性，但是由于重要性这一词意义的含糊性，这一统计常被误用。

有时人们说重要性，是指同样的条件下，哪一个东西更有效。在提高教学质量上，是硬件条件更重要还是师资更重要？如果是师资更重要，那么同样的物力投在师资上就可以更快地提高教学质量。但是这里要比较的两者必须有同样的测量单位，如成本（元）。

如果变量的单位不同，我们不能绝对地说哪个变量更重要。不同单位的两个东西是不能绝对地比出高低轻重来。要想进行绝对地比较，就需要两个东西有着共同的测度单位，否则无法比较。

以上内容参考来源：百度百科-标准回归系数