선물 기본 지식의 베타 계수를 계산하는 방법

베타 계수라고도 하는 베타 계수는 전체 주식 시장 가격 변동에 대한 개별 주식 또는 주식 펀드의 위험 지표입니다. 베타 계수는 전체 시장에 대한 증권 또는 포트폴리오의 변동성을 측정하는 증권 시스템 위험을 평가하는 도구입니다. 주식 펀드 등 투자 용어에서 흔히 볼 수 있다. 개별 자산의 시스템 위험은 β 계수로 측정됩니다. 전체 시장을 참고로 개별 자산의 위험 수익률을 전체 시장의 평균 위험 수익률, 즉 베타 계산 공식과 비교합니까? 여기서 Cov(ra, RM) 는 증권 A 의 이익과 시장 이익 사이의 공분산입니다. -응? 시장 수익의 분산입니다. Cov(ra, rm) = ρamσaσm 이기 때문에 공식도 다음과 같이 쓸 수 있습니다. β 공식, 여기서 ρam 은 증권 A 와 시장의 관련 계수입니다. σa 는 증권 a 의 표준 편차입니다. σm 은 시장의 표준 편차입니다. 이 공식에 따르면 베타 계수는 증권 가격의 변동과 전체 시장의 변동 사이의 직접적인 관계를 나타내지 않는다. 베타가 커질수록 증권 가격 변동 (σa) 이 시장 전체 변동 (σm) 에 비해 커진다고 절대적으로 말할 수는 없다. 마찬가지로, 베타가 작다고 해서 반드시 σa 가 σ m 보다 작다는 뜻은 아니다. 설령 베타 = 0 이라고 해도 증권이 위험하지 않다는 뜻은 아니다. 증권가격의 변동이 시장가격의 변동 (ρam= 0) 과 무관하다는 의미일 수 있지만, 증권이 위험 (σa) 이 없다면 베타는 반드시 0 이어야 한다는 것은 확실하다. 참고: 베타 값의 의미를 알고 ◆ β= 1 은 개별 자산의 위험 수익률이 시장 포트폴리오의 평균 위험 수익률에 비례하여 변화한다는 것을 나타내며, 위험 상황은 시장 포트폴리오와 일치합니다. ◆ β > 1, 개별 자산의 위험 수익률이 시장 포트폴리오의 평균 위험 수익률보다 높기 때문에 개별 자산의 위험은 전체 시장 포트폴리오의 위험보다 큽니다. ◆ β < 1, 이 개별 자산의 위험 수익률이 시장 포트폴리오의 평균 위험 수익률보다 작다면, 이 개별 자산의 위험 정도는 전체 시장 포트폴리오의 위험보다 적습니다. 요약:1) 베타 값은 시스템 위험을 측정하는 지표이며 2) 베타 계수를 계산하는 두 가지 방법이 있습니다. 증권 시장에서 사용되는 베타 공식은 다음과 같습니다. 여기서 Cov(ra, RM) 는 증권 A 의 이익과 시장 이익 사이의 공분산입니다. 시장 수익의 분산입니다. Cov(ra, rm) = ρamσaσm 이기 때문에 공식도 이렇게 쓸 수 있습니다. ρam 은 증권 a 와 시장의 관련 계수입니다. σa 는 증권 a 의 표준 편차입니다. σm 은 시장의 표준 편차입니다. 베타 계수는 회귀 방법으로 계산됩니다. 베타 계수는 1 과 같습니다. 즉, 증권 가격은 시장에 따라 변합니다. 베타 계수는 1 보다 높습니다. 즉, 증권가격이 전체 시장보다 변동이 더 큽니다. 베타 계수는 1 보다 낮습니다. 즉, 증권 가격의 변동률이 시장의 변동률보다 낮습니다. β = 0 은 위험이 없음을 나타내고, β = 0.5 는 그 위험이 시장의 절반에 불과하다는 것을 의미하고, β = 1 은 그 위험이 시장과 동일하다는 것을 의미하고, β = 2 는 그 위험이 시장의 두 배라는 것을 의미합니다.