正态分布是最重要的一类连续型随机变量分布，当一个随机变量的取值受到大量不同因素作用的共同影响，并且单个因素的影响都微不足道的时候，这个随机变量就服从或近似服从正态分布。 在金融市场上，以股票为例，当没有任何决定性的消息发布的时候，股价走势很多时候呈现出 “随机游走”的特点，这里的 “随机游走”就是指股价的波动值服从正态分布。 正态分布密度函数的显著特点是中间高两边低，由中间向两边递减，并且分布左右对称，是一条光滑的 “钟形曲线”。 正态分布距离均值越近的地方数值越集中，而在离均值较远的地方数值则很稀疏； 这意味着正态分布出现极端值的概率很低，而出现均值附近的数值的概率非常大。同时图像越 “瘦”，正态分布集中在均值附近的程度也越大。 若ρij =1，则表示ri和rj完全正相关；相反，若ρij=-1，则表示ri和rj完全负相关。 通常情况下两个证券收益率完全相关和零相关的情形都不会出现，其相关系数往往是区间（-1，1）中的某个值，即0ρij 1，这时称这两者不完全相关。 【解析】正态分布密度函数的显著特点是中间高两边低，由中间向两边递减，并且分布左右对称，是一条光滑的“钟形曲线. 关于相关系数，以下说法正确的是（）。 【解析】相关系数的绝对值大小体现两个证券收益率之间相关性的强弱；相关系数总处于-1到+1之间；当两个证券收益率的相关系数为0时，我们称这两者完全。 推荐：
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