什么是β贝塔系数如何使用β贝塔系数β贝塔系数在实战的应用贝塔系数概述(β).docVIP

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什么是β贝塔系数如何使用β贝塔系数β贝塔系数在实战的应用贝塔系数概述(β)

什么是β 贝塔系数?如何使用β 贝塔系数?β 贝塔系数在实战的应用  贝塔系数概述( β )   贝塔系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性,是一个相对指标。 β 越高,意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。 β 大于 1 ,则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。   如果 β 为 1 ,则市场上涨 10 %,股票上涨 10 %;市场下滑 10 %,股票相应下滑 10 %。如果 β 为 1.1, 市场上涨 10 %时,股票上涨 11%, ;市场下滑 10 %时,股票下滑 11% 。如果 β 为 0.9, 市场上涨 10 %时,股票上涨 9% ;市场下滑 10 %时,股票下滑 9% 。   贝塔系数(Beta coefficient)是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。在股票、基金等投资术语中常见。   贝塔系数是统计学上的概念,是一个在+1至-1之间的数值,它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大,显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大;绝对值越小,显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值,则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反;大盘涨的时候它跌,大盘跌的时候它涨。由于我们投资于投资基金的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于被动投资于大盘的表现情况,这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。   β系数计算方式   (注:杠杆主要用于计量非系统性风险)   (一)单项资产的β系数   单项资产系统风险用β系数来计量,通过以整个市场作为参照物,用单项资产的风险收益率与整个市场的平均风险收益率作比较,即: 另外,还可按协方差公式计算β值,即   注意:掌握β值的含义   ◆ β=1,表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化,其风险情况与市场投资组合的风险情况一致;   ◆ β>1,说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率,则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险;   ◆ β<1,说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率,则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。   小结:1)β值是衡量系统性风险,2)β系数计算的两种方式。   贝塔系数用于证券市场的计算公式   贝塔系数概述   公式为:   其中Cov(ra,rm)是证券 a 的收益与市场收益的协方差;是市场收益的方差。   因为:   Cov(ra,rm) = ρamσaσm   所以公式也可以写成:   其中ρam为证券 a 与市场的相关系数;σa为证券 a 的标准差;σm为市场的标准差。   贝塔系数利用回归的方法计算: 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。   贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。   贝塔系数低于1即证券价格的波动性比市场为低。   如果β = 0表示没有风险,β = 0.5表示其风险仅为市场的一半,β = 1表示风险与市场风险相同,β = 2表示其风险是市场的2倍。   Beta的含义   Beta系数起源于资本资产定价模型(CAPM模型),它的真实含义就是特定资产(或资产组合)的系统风险度量。   所谓系统风险,是指资产受宏观经济、市场情绪等整体性因素影响而发生的价格波动,换句话说,就是股票与大盘之间的连动性,系统风险比例越高,连动性越强。   与系统风险相对的就是个别风险,即由公司自身因素所导致的价格波动。   总风险=系统风险+个别风险   而Beta则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性,即,市场组合价值变动1个百分点,该资产的价值变动了几个百分点——或者用更通俗的说法:大盘上涨1个百分点,该股票的价格变动了几个百分点。   用公式表示就是:   实际中,一般用单个股票资产的历史收益率对同期指数(大盘)收益率进行回归,回归系数就是Beta系数。   Beta的一般用途   一般的说,Beta的用途有以下几个:   1)计算资本成本,做出投资决策(只有回报率高于资本成本的项目才应投资);   2)计算资本成本,制定业绩考核及激励标准;   3)计算资本成本,进行资产估值(Beta是现金流贴现模型的基础);   4)确定单个资产或组合的系统风险,用于资产组合的投资管理,特别是股指期货或其他金融衍生品的避险(或投机)。   对Beta第四种用途的讨论将是本文的重点。   组合Beta   Beta系数有一个非常好的线性性质,即,资产组合的Beta就等于单个资产的Beta系数按其在组合中的权重进行加权求和的结果。  

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