通过雅虎(Yahoo)金融、谷歌(Google)金融或其他金融数据馈送器,人们可能会在其他金融数据(如股价或市值)中看到一个称为beta的变量。
在金融学中,公司的贝塔系数是指其股价对指数或基准的敏感性。例如,假设公司uscorp(USCS)。Google Finance为这家公司提供了5.48的beta值,这意味着相对于标准普尔500指数(Standard&;如果标普500指数上涨,美国公司平均涨幅为5.48%;普500指数上涨1%。相反,当S&;普500指数下跌1%,美国公司股票平均下跌5.48%。
一般情况下,市场指数选择1的指数,如果股票表现出比市场更大的波动性,其贝塔值将大于1。如果情况正好相反,它的beta值将小于1。贝塔系数大于1的公司倾向于放大市场波动(例如银行业),贝塔系数小于1的企业倾向于缓和市场波动。
贝塔可以看作是一种风险度量:一家公司的贝塔值越高,预期回报率就应该越高,以弥补波动性带来的过度风险。
因此,从投资组合管理或投资的角度来看,人们希望分析与公司相关的任何风险度量,以更好地估计其预期收益。
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顺便说一句,区分Google Finance提供的beta值与Yahoo Finance或Reuters提供的beta值不同的原因很重要。
这是因为有几种方法可以估计beta。贝塔系数的计算中包含了多个因素,例如所考虑的周期的持续时间,从而产生了各种可能描绘不同画面的结果。例如,有些计算是基于三年的时间跨度,而另一些则可能使用五年的时间跨度。这两个额外的年份可能是两个截然不同的结果的原因。因此,我们的想法是在比较不同股票时选择相同的贝塔法。
计算β系数很简单。贝塔系数需要你所分析的公司股价的历史序列。在我们的例子中,我们将使用苹果(Apple)作为被分析的股票和标准普尔指数;500点作为我们的历史指数。要获取此数据,请转到:
我们只提供了超过750行的一小段数据片段,因为它非常广泛:
一旦有了Excel表格,我们就可以将表格数据缩减为三列:第一列是日期,第二列是苹果股票,第三列是标准普尔500指数的价格。
然后有两种方法来确定beta。第一种方法是使用beta公式,即股票收益率(ra)和指数收益率(rb)之间的协方差除以指数方差(三年内)。
βa=Cov(ra,rb)Var(rb)\begin{aligned}&\beta\u a=\frac{\text{Cov}(r\u a,r\u b)}{\text{Var}(r\u b)}\\\end{aligned}β一=风险值(rb)冠状病毒(ra),铷)
为此,我们首先在电子表格中添加两列;一个是指数回报率r(在我们的例子中是每日的),(Excel中的D列),另一个是苹果股票的表现(Excel中的E列)。
首先,我们只考虑了这些值在过去三年(约750天的交易)和Excel中的一个公式,计算β。
β公式=COVAR(D1:D749;E1:E749)/VAR(E1:E749)
第二种方法是进行线性回归,以苹果股票过去三年的因变量表现为解释变量,并以同期指数的表现作为解释变量。
既然我们有了回归的结果,解释变量的系数就是beta(协方差除以方差)。
在Excel中,我们可以选择一个单元格并输入公式:“SLOPE”,它表示两个变量之间应用的线性回归;第一个是苹果的日收益率系列(这里是750期),第二个是指数的日表现系列,它遵循以下公式:
β公式=斜率(E1:E749;D1:D749)
在这里,我们刚刚计算了苹果股票的贝塔值(在我们的例子中是0.77,以每日数据和从2012年4月9日到2015年4月9日的估计三年期为例)。
在2007年开始的全球金融危机中,许多投资者发现自己的仓位损失惨重。在这些崩盘中,在市场动荡时期,低贝塔股的下跌幅度远远小于高贝塔股。这是因为它们的市场相关性要低得多,因此,通过指数安排的波动对于那些低贝塔股来说并没有那么剧烈。
然而,考虑到低贝塔系数股票的行业或部门,总是有例外,因此,他们可能与指数有一个低贝塔系数,但在他们的部门或行业内的高贝塔系数。
因此,在不利的市场环境下,合并低贝塔股和高贝塔股可以作为一种下行保护。低贝塔股的波动性要小得多;然而,另一种分析必须考虑到行业内的因素。
另一方面,更高的贝塔股是由那些热衷于关注短期市场波动的投资者选择的。他们希望将这种波动转化为利润,尽管风险更高。这类投资者会选择贝塔系数较高的股票,与贝塔系数较低、波动性较低的股票相比,贝塔系数较高的股票提供了更多的涨跌停板和交易切入点。
重要的是要遵循严格的交易策略和规则,并在所有测试案例中应用长期的资金管理纪律。作为更广泛的投资计划的一部分,采用贝塔策略可能会有助于限制下行风险或实现短期收益,但重要的是要记住,贝塔策略也会受到与任何其他交易策略相同的市场波动水平的影响。
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