把上式進行化簡，可得到β1=COV（Ri，RM）/O2M=piM（oi/OM），為了使此公式的計算方法更加簡單方便，可對相關方麵進行合理調節，調節後的公式為：
（三）均值——方差衡量法
在金融投資中，通常是無法對風險的大小及相關因素進行有效確定的，但是可采取一定措施從損失中的相關偏差（即風險的度數）對其有一個大概的掌握與了解。對風險進行測量的過程中，可通過變異係數或標準與方差的方式等多種數學公式及指標對其作有效確定。
X是一個隨機變量，在具體操作中，可借助某一種金融工具所投資的實際效益E（x）對變量隨機所完成的期望值進行了解，也就是說可把作為該組數據的方差，即
方差的算術平方根代表標準差，標準差是對平均值及測量值的離散程度的大小和範圍進行衡量與評價後所得出的數值，如果標準差的數值較大，那麼各組數據間的關係也會出現較明顯的分散現象，此時，表明損失的波動幅度情況有較明顯的變化，因此，損失的概率及總金額也會較大。當平均數處在相等的情況時，綜合考慮多方麵因素後，可使用標準差對相關數據進行直接的對比操作，而當兩組中所分布的數據間出現比較大的差異時，需對離散程度進行分析時，則可通過變異係數進行相關的具有一定對比性的操作。
變異係數是標準差與期望值間的比，通常情況下，變異係數和偏差是成正比例關係的，當變異係數較小時，所呈現的偏差通常不會太明顯，因此，此時通常不會出現比較嚴重的金融風險。反之，如果變異係數較大，那麼偏差也會較大，從而就出現重大風險的可能性也會更大。倘若企業想通過證券組合等投資工作來使風險得到一定分散，那麼此時對投資風險起到一定投資作用的則是證券中各個協方差間的大小關係。協方差無法通過證券間的排列組合以分散化的方式對投資風險進行分析和處理，其主要用於對整體性的投資風險進行衡量與評估，換一個角度來說，即。此外，還可通過相關係數間的關係來表示證券間的收益及相關方麵的互動情況。
四、金融投資的風險評估技術中的常見問題及解決措施
（一）金融投資的風險評估技術中的常見問題
1、多個指標中沒有一定的統一性，且沒有較強的可比性
以高低順序方法對類型不同資產投資的風險情況進行比較分析時，如果使用方差衡量法與β係數方法，那麼分析所得到結果通常會容易出現背離等情況。
2、對風險進行分析時，無法對其程度進行精細描述
現階段，使用金融投資的風險評估技術對金融風險的具體情況進行分析時，還無法對其程度進行比較精確的描述，所分析出來的結果和實際情況還有一定差距，此外對風險側麵相關情況的反映也比較少。因此，每個投資人員所得到的風險程度及信息的相關情況也會有所不同，此時，金融投資風險評估技術還無法通過多個側麵為投資人員的利益提供一定保障。
3、事後的風險無法對事前進行準確表示
使用均值——方差衡量法、β係數方法對金融投資風險進行評估時，計算過程中所使用的數據及信息資料基本都是曆史中的數據信息，因此，所計算出來的結果及最後分析都是對資產在曆史中的某一時間段所可能出現的損失情況。此外，使用VaR方法對金融投資風險進行評估時，所得出的結果在金融投資市場實際情況的應用中通常都會失效。
（二）金融投資的風險評估技術中常見問題的解決方法
1、使用壓力及後驗方法對VaR 的計算模型進行測試
使用VaR方法對金融投資的風險情況進行計算與分析時，此應用過程中通常會含有較多的假設性條件，從而就會容易導致金融風險的評估過程及結果存在一定缺陷，但VaR方法是一種可在事前對金融風險進行估算的方法，其表達方式也比較簡單，此外，此方法還能對風險的計量標準進行科學、合理而有效的統一。因此，為了使VaR 方法在金融投資的風險評估的應用中具有更明顯的效果，於是，可通過壓力及後驗方法對VaR方法的計算模型進行有效測試。壓力測試主要是通過情景模式方法對相關情況進行分析，其主要是假設多種不利於金融投資的市場環境，然後在資產或資產組合的相關背景下對它們所可能會出現的風險情況進行有效計算，此外，其還會采取相應措施對有可能出現的變化價值進行比較合理的估計。後驗測試主要使用正態性方法對VaR模型進行檢驗，現階段，其常用的檢驗方法主要是峰度、偏度檢驗以及Kolmogorov Smirnov等。