实际上，出现的经济状况远不止三种，可能有无数种可能的情况出现。
如果对每种情况都赋予一个概率，并分别测定其报酬率，则可用连续型分布加以描述，见图3-2。
图3-2给出的概率呈正态分布，实际上并非所有问题的概率都呈正态分布，但是按统计学的理论，不论总体分布是否呈正态分布，当样本很大时，其样本平均数都近似呈正态分布。
一般说来，如果被研究的变量受彼此独立的大量偶然因素的影响，并且每个因素在总的影响中只占很小的部分，则这个总影响所引起的数量上的变化，就近似服从正态分布。
所以，正态分布在统计上被广泛应用。
图 3-1图 3-2期望报酬率期望报酬率是指各种可能的报酬率按概率加权计算的平均报酬率，又称为预期值或均值。
它表示在一定的风险条件下，期望得到的平均报酬率，其计算公式为：式中，-R为期望报酬率；n为所有可能结果的数目。
Pi为第i种结果出现的概率；Ki为预期报酬率。
据此，计算例3-1中甲、乙股票的期望报酬率：-R甲=×90%+×15%+×(-60%)=15%-R乙=×20%+×15%+×(10%)=15%两者的期望报酬率相同，但其概率分布不同。
甲股票报酬率的分散程度大，变动范围在-60%～90%之间；乙股票报酬率的分散程度小，变动范围在10%～20%之间。
这说明两个项目的报酬率相同，但风险程度不同。
为了定量地衡量风险大小，还要用统计学中衡量概率分布离散程度的指标。
离散程度表示随机变量离散程度的指标包括平均差、方差、标准差和全距等，常用的是方差与标准差。
方差s2为：标准差s也叫均方差，是方差的平方根，即：【例3-2】甲股票的标准差是，乙股票的标准差是（计算过程见表3-2和表3-3），定量地说明了甲股票的风险比乙股票的风险大。
表3-2 甲股票的标准差Ri--R (Ri--R)2 (Ri--R)2Pi90%-15% × = 0.168 7515%-15% 0 0（续）Ri--R (Ri--R)2 (Ri--R)2Pi－60%-15% ×=0.168 75方差（s2） 37 5标准差（s）表3-3 乙股票的标准差Ri--R (Ri--R)2 (Ri--R)2Pi20%-15% ×=0.000 7515%-15% 0 010%-15% ×=0.000 75方差（s2）标准差（s）标准离差率若投资项目的规模不同，则比较它们的风险或不确定性时，用标准差作为风险的衡量标准可能会引起误解。
为了调节投资的规模或范围，可以标准离差率来反映随机变量离散的程度，也称为变化系数。
标准离差率Q的计算公式为：变化系数是相对偏离（相对风险）的衡量标准―一种每单位期望报酬率所含风险的衡量标准。
方差系数越大，投资的相对风险也越大。
例3-2中甲股票的标准离差率为，乙股票的标准离差率为，很明显，甲股票的风险比乙股票的风险要大。
风险与报酬的关系虽然标准离差率能正确地评价投资项目的风险程度，但人们更关心的是风险报酬。
每一投资者都希望在最短的时间里，以最少的投资和最小的风险获取最大的收益。
总的来说，在证券市场上存在着四种风险与收益组合而成的投资机会：①高风险与低收益；②低风险与高收益；③高风险与高收益；④低风险与低收益。
显然，所有理性的投资者都不会涉及第一类投资机会，第二类投资机会几乎不存在，因为若真有这种机会，投资者则必趋之若鹜，价格将迅速上升，收益便会降低，从而成为第四类机会。
这样一来，在证券市场上一般只有两种投资机会供投资者选择，即高风险与高收益或低风险与低收益。