为了解决这个问题，我们首先需要理解相关系数和标准差的概念，然后利用这些概念来推导证券组合报酬率的标准差和证券报酬率标准差的加权平均数。 相关系数（ρ）: 用来描述两个证券报酬率之间的线性关系。它的值介于-1和1之间。ρ = 1 表示完全正相关，ρ = -1 表示完全负相关，ρ = 0 表示不相关。在本问题中，ρ < 1。 标准差（σ）: 衡量数据（在本例中为证券报酬率）的离散程度。标准差的计算公式为： (σ = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}}) 其中，(x_i) 是每一个数据点，(\bar{x}) 是数据的平均值，n 是数据点的数量。 证券报酬率标准差的加权平均数：这可以通过对每种证券的标准差进行加权（权重为其在证券组合中的比例）来得到。 假设有两种证券，其报酬率分别为 (R_1) 和 (R_2)，它们的标准差分别为 (\sigma_1) 和 (\sigma_2)，且它们在证券组合中的权重分别为 (w_1) 和 (w_2)。 首先，计算证券组合的平均报酬率 (\bar{R})： (\bar{R} = w_1 R_1 + w_2 R_2) 然后，计算证券组合报酬率的标准差 (σ_p)： (σ_p = \sqrt{w_1^2 \sigma_1^2 + w_2^2 \sigma_2^2 + 2w_1 w_2 ρ \sigma_1 \sigma_2}) 接下来，计算证券报酬率标准差的加权平均数： (\text{加权平均标准差} = w_1 \sigma_1 + w_2 \sigma_2) 这样，我们就得到了计算证券组合报酬率的标准差和证券报酬率标准差的加权平均数的公式。这些公式可以帮助我们理解如何通过证券的权重、报酬率和标准差来计算组合的风险。