1. 数据收集 首先，需要获取相关的数据，包括但不限于： - 股票价格、收益、股息等财务指标； - 宏观经济指标如GDP增长率、通货膨胀率、利率水平等； - 行业特定因素，比如政策变化、市场趋势、竞争状况等。

2. 回归分析 使用统计回归模型（如线性回归）来分析股票回报与上述变量之间的关系。例如： - 计算贝塔系数（β），以评估股票相对于市场波动的风险敏感度； - 分析阿尔法值（α），以了解在控制风险后，投资的超额收益。

3. 市场相关性 计算新兴市场与其他主要市场的相关性，包括与美国、欧洲或日本等发达市场的相关性。这有助于理解资产的分散化效果和可能的风险转移。

4. 风险评估

    -波动率分析：

    -VaR（Value at Risk）

方法：量化在一定置信水平下，投资组合在特定时间段内可能遭受的最大损失。

    -CVar（Conditional Value at Risk）

或期望值超过VaR的损失（即尾部风险）。

5. 资本资产定价模型（CAPM） 使用资本资产定价模型计算预期收益率。公式为：\[E(R_i) = R_f + \beta_i (R_m - R_f)\]，其中\(E(R_i)\)是投资组合的预期收益，\(R_f\)是无风险利率，\(\beta_i\)是贝塔系数。

6. 风险调整收益率（Risk-Adjusted Return） 使用夏普比率、特雷诺指数或詹森α等指标来评估投资的回报与风险之间的关系。这些指标可以提供一个相对于市场表现的风险调整后的业绩衡量方式。

7. 分析时间序列数据 利用自回归积分移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）或其他时间序列分析方法，来预测和理解股票价格的变化趋势与周期性行为。

结论 通过上述步骤的综合分析，可以对新兴市场股票投资的风险与回报进行量化评估。这不仅包括了传统的定量分析，还应结合定性的因素考虑，如政策变化、政治稳定性、经济结构等非数字数据的影响。 最终的目标是为投资者提供一个全面的风险管理框架和决策支持工具，帮助他们根据风险容忍度和个人投资目标来选择或调整投资组合