베타 계수란 무엇인가요?

베타 계수는 더 넓은 시장 대비 투자 대상의 성과를 반영하는 통계적 개념입니다. 절대값이 클수록 더 넓은 시장에 비해 소득의 변화가 더 커지고, 절대값이 작을수록 더 넓은 시장에 비해 수익의 변화가 작아집니다. 음수 값이면 변화 방향이 시장의 방향과 반대라는 뜻이며, 시장이 상승하면 하락하고, 하락하면 상승한다. 우리가 투자 펀드에 투자하는 목적은 더 넓은 시장에서 수동적 투자보다 더 나은 성과를 달성하기 위해 전문적인 재무 관리 서비스를 얻는 것이기 때문에 이 지표는 펀드 매니저의 투자 변동성 위험을 줄이는 능력을 조사하는 데 사용될 수 있습니다. 베타계수를 계산할 때 펀드의 성과 데이터 외에 시장 성과를 반영하는 지표도 있습니다. 베타계수

투자이론에 따르면 전체 시장 자체의 베타계수는 1이다. 펀드의 투자 포트폴리오 순가치 변동폭이 전체 시장 변동폭보다 클 경우 베타계수는 계수가 1보다 큽니다. 반대로, 펀드의 투자 포트폴리오 순가치 변동폭이 전체 시장 변동폭보다 작을 경우 베타계수는 1보다 작아집니다. 베타 계수가 더 큰 증권은 일반적으로 투기성이 더 높은 증권입니다. 미국을 예로 들면, 주식 시장은 일반적으로 S&P 500(S&P 500)으로 대표되며 베타 계수는 1입니다. 뮤추얼 펀드의 베타계수가 1.10이라면 그 변동성은 주식시장의 1.10배, 즉 상승할 때는 시장보다 10% 좋고, 하락할 때는 10% 나빠진다는 뜻이다. 베타 계수는 0.5이고 변동 상황은 절반에 불과합니다. β= 0.5는 저위험 주식을 나타내고, β= l. 0은 평균 위험 주식을 나타내고, β= 2.0 → 고위험 주식을 나타냅니다. 대부분의 주식의 β 계수 범위는 0.5에서 l.5입니다. [1] 베타계수는 성과평가 벤치마크 수익률 대비 주식 수익률의 전반적인 변동성을 측정하는 상대적 지표이다. 베타가 높을수록 성과 평가 벤치마크에 비해 주식의 변동성이 커집니다. β가 1보다 크면 주가의 변동성이 성과평가 벤치마크의 변동성보다 크다는 뜻이다. 그 반대. β가 1이면 시장이 10% 상승하면 주가는 10% 상승하고, 시장이 10% 하락하면 주가는 10% 하락합니다. β가 1.1이면 시장이 10% 상승하면 주가는 11% 상승하고, 시장이 10% 하락하면 주가는 11% 하락합니다. β가 0.9라면 시장이 10% 상승하면 주가는 9% 상승하고, 시장이 10% 하락하면 주가는 9% 하락합니다. 이 단락 계산 방법 편집 단일 자산의 β 계수

β 계수

(참고: 레버리지는 주로 비체계적 위험을 측정하는 데 사용됩니다.) 단일 자산의 시스템적 위험이 측정됩니다. β 계수를 이용하여 전체 시장을 기준으로 단일 자산의 위험 수익률을 전체 시장의 평균 위험 수익률과 비교합니다. 즉, β 계산식은 다음과 같습니다. 여기서 Cov(ra,rm)은 다음과 같습니다. 증권 a 수익률과 시장 수익률의 공분산은 시장 수익률의 분산입니다. 왜냐하면: Cov(ra,rm) = ρamσaσm따라서 공식은 다음과 같이 작성할 수도 있습니다. ? β 계산 공식

여기서 ρam은 증권 a와 시장 사이의 상관 계수입니다. σa는 증권 a의 표준 편차입니다. σm은 시장 표준편차입니다. 이 공식에 따르면 베타 계수는 증권 가격 변동과 전체 시장 변동 사이의 직접적인 연관성을 나타내지 않습니다. β가 클수록 전체 시장 변동(σm)에 비해 증권 가격 변동(σa)이 크다고 절대적으로 말할 수는 없습니다. 마찬가지로 β가 작을수록 σa가 σm에 비해 작다는 것을 완전히 의미하지는 않습니다. . β = 0이라 하더라도 증권 가격 변동이 시장 가격 변동과 관련이 없을 수도 있습니다(ρam = 0). 위험이 없습니다(σa). β는 0이어야 합니다. 참고: β 값의 의미를 이해하십시오. ◆ β=1은 해당 단일 자산의 위험 수익률이 시장 포트폴리오의 평균 위험 수익률과 동일한 비율로 변경되고 해당 위험 프로필이 다음의 위험 프로필과 일치함을 의미합니다. 시장 포트폴리오 ◆ β>1, 이는 단일 자산의 위험 수익률이 시장 포트폴리오의 평균 위험 수익률보다 높다는 것을 의미하며, 이는 단일 자산의 위험이 전체 시장 포트폴리오의 위험보다 크다는 의미입니다. ; ◆ β<1, 이는 단일 자산의 위험 수익률이 시장 포트폴리오의 평균 위험 수익률보다 낮음을 나타냅니다. 그러면 이 단일 자산의 위험은 전체 시장 포트폴리오의 위험보다 낮습니다. 요약: 1) β 값은 시스템 위험의 척도이며, 2) β 계수를 계산하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

증권시장에서 사용되는 베타계수 계산식

베타계수 요약식은 다음과 같습니다. 여기서 Cov(ra,rm)은 유가증권 a의 공분산이고, 시장 수익률은 시장 수익률 수익률의 차이입니다. 왜냐하면: Cov(ra,rm) = ρamσaσm따라서 공식은 다음과 같이 작성할 수도 있습니다. 여기서 ρam은 증권 a와 시장 사이의 상관 계수이고, σa는 증권 a의 표준 편차이고, σm은 시장의 표준 편차입니다. 베타 계수는 회귀 방법을 사용하여 계산됩니다. 베타 계수가 1과 같을 때 증권 가격은 시장과 함께 움직입니다. 베타 계수가 1보다 크다는 것은 해당 증권의 가격이 전체 시장보다 변동성이 크다는 것을 의미합니다. 베타 계수가 1보다 작다는 것은 증권 가격이 시장보다 변동성이 낮다는 것을 의미합니다.

β = 0이면 위험이 없다는 뜻, β = 0.5이면 위험이 시장 위험의 절반에 불과하다는 뜻, β = 1이면 위험이 시장 위험과 같다는 뜻, β = 2이면 위험이 시장 위험의 2배라는 뜻이다. 시장. 이 단락의 의미 편집: 베타 계수는 자본 자산 가격 책정 모델(CAPM 모델)에서 유래하며, 그 진정한 의미는 특정 자산(또는 자산 포트폴리오)의 체계적인 위험 측정입니다. β 계수 계산 방법

소위 시스템적 위험이란 거시경제, 시장 정서 등 전반적인 요인에 의해 영향을 받는 자산의 가격 변동을 의미합니다. 즉, 주식과 시장 간의 연결을 말합니다. .시스템 위험 비율이 높을수록 연계성이 강해집니다. 시스템리스크의 반대말은 개인리스크, 즉 기업 자체의 요인에 의해 가격이 변동하는 리스크입니다. 총 위험 = 체계적 위험 + 개별 위험 및 베타는 전반적인 경제 변동에 대한 특정 자산 가격의 민감도를 반영합니다. 즉, 시장 포트폴리오의 가치가 1%p 변하면 자산의 가치도 몇%p 변합니다. 또는 좀 더 대중적인 용어로 말하자면: 시장이 1% 포인트 상승하면 주식 가격은 몇 퍼센트 포인트만큼 변합니다. 수식으로 표현 : 실제로 단일 주식자산의 과거 수익률은 같은 기간의 지수(시장) 수익률을 회귀하는데 일반적으로 사용되며 회귀계수는 베타계수이다. 이 단락 편집 일반 목적 일반적으로 베타의 목적은 다음과 같습니다. 1) 자본 비용을 계산하고 투자 결정을 내립니다(자본 비용보다 수익률이 높은 프로젝트만 투자해야 함). 2) 자본 비용을 계산하고 성과를 공식화합니다. 평가 및 인센티브 기준, 3) 자본 비용 계산 및 자산 평가 수행(베타는 현금 흐름 할인 모델의 기초) 4) 자산 포트폴리오, 특히 주가지수 선물 또는 자산 포트폴리오의 투자 관리를 위한 단일 자산 또는 포트폴리오의 체계적 위험을 결정합니다. 기타 금융 파생상품에 대한 헤지(또는 투기). 포트폴리오 베타 계수

베타의 네 번째 용도에 대한 논의가 이 기사의 초점이 될 것입니다. 포트폴리오 베타 베타 계수는 매우 좋은 선형 특성을 가지고 있습니다. 즉, 자산 포트폴리오의 베타는 포트폴리오의 가중치에 따라 단일 자산의 베타 계수의 가중 합계와 같습니다. 5) 증권시장에서의 베타계수 적용 베타계수는 시장(혹은 더 넓은 시장)의 변화에 ​​대한 개별 주식의 민감도, 즉 개별 주식과 더 넓은 시장 간의 상관관계 또는 인기 있는 "주식의 성격"을 반영합니다. 자귀. 시장 동향 예측을 기반으로 다양한 베타 계수를 가진 증권을 선택하여 추가 수익을 얻을 수 있으며 이는 특히 스윙 운영에 적합합니다. 큰 강세장이 도래하거나 시장이 상승하지 않는 특정 단계를 예측하는 데 매우 확신이 있는 경우 베타 계수가 높은 증권을 선택해야 합니다. 그러면 시장 수익률이 기하급수적으로 증폭되고 반대로 높은 수익률을 얻을 수 있습니다. 약세장이 도래하거나 시장이 일정 기간 하락세를 보이는 경우, 베타 계수가 낮은 증권을 선택하여 시장 위험에 저항하고 손실을 피할 수 있도록 투자 구조를 조정해야 합니다. 비체계적 위험을 피하기 위해 해당 시장 추세에 따라 투자 포트폴리오에 대해 동일하거나 유사한 베타 계수를 가진 증권을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 주식의 베타 계수가 1.3이면 시장이 1% 상승하면 1.3% 상승할 수 있고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그러나 주식의 베타 계수가 -1.3%이면 시장이 상승한다는 의미입니다. 1% 상승하면 1.3% 하락할 수 있습니다. 마찬가지로 시장이 1% 하락하면 1.3% 상승할 수 있습니다. 영향을 미치는 요소인 이 단락을 편집하십시오. β 계수는 특정 자산의 가격 변화가 시장의 모든 자산 가격의 평균 변화에 의해 영향을 받는 정도를 측정하는 지표입니다. 소득법을 사용하여 기업의 가치를 평가할 때 시스템 위험 계수. 평가대상의 시스템 위험도를 적절하게 결정하기 위해서는 평가자가 베타계수에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하는 것이 필요하다.

베타 계수를 포함하는 두 가지 할인율 모델

베타 계수를 결정하는 모델에는 두 가지 형태가 있습니다. 하나는 CAPM 모델(자본 자산 가격 책정 모델, 증권 시장 라인 모델, 증권 시장 라인이라고도 함)입니다. E(Ri) = Rf + βi(Rm-Rf) 여기서: E(Ri) = 자산 i의 예상 수익률 Rf = 무위험 수익률 Rm = 시장 평균 수익률 다른 하나는 시장 모델입니다: E(Ri) = αi + βiRm 두 모델 모두 단일 변수 선형 모델이며 모델의 매개변수는 다음과 같이 결정될 수 있습니다. 최소제곱법. 두 모델 모두에서 베타 계수는 모델의 기울기입니다. αi = Rf(1-βi)일 때 이 두 모델은 서로 변환될 수 있습니다. 그러나 두 모델은 가정, 변수에 사용된 데이터, 적용 조건이 서로 다르다. 이론적으로 CAPM 모델은 일련의 엄격한 가정을 기반으로 한 균형 모델입니다. 가정은 완전 시장, 정보 비용 없음, 분할 가능한 자산, 투자자는 위험을 회피하고, 투자자는 수익에 대해 동일한 기대를 갖고, 투자자는 무위험 자산 수익률을 기준으로 자유롭게 돈을 빌리고 빌려주는 것 등입니다. . 즉, CAPM 모델은 시장이 균형 상태에 있을 때 자산 기대 수익률 E(Ri)와 자산 위험 보상(Rm-Rf) 간의 관계를 설명합니다. 시장 모델은 기대 자산 수익률과 평균 시장 수익률 사이의 관계를 설명합니다. 시장 모델은 시장이 균형 상태에 있는지 여부에 관계없이 자산의 기대 수익률과 시장의 기대 수익률 간의 관계를 반영합니다. 베타 계수는 시장 기대 수익률의 변화가 자산의 기대 수익률 변화에 영향을 미치는 정도를 반영합니다. 베타계수를 결정하기 위해 CAPM 모형을 사용하는 것은 필연적으로 무위험 수익률을 수반하므로 모형에 대한 논란이 일고 있다.

Black(1972)은 "제한된 대출 조건 하의 자본 시장 균형"이라는 기사에서 인플레이션의 존재로 인해 진정한 무위험 이자율이 존재하지 않는다고 지적했습니다. 따라서 Black은 CAPM 모델의 기반 자체에 문제가 있다고 생각합니다. 그러나 CAPM 모델은 여전히 ​​널리 사용되고 있습니다. 미국의 경우 CAPM 모델의 무위험 수익률은 장기 국채 금리입니다.

증권 지수 선택이 β 계수에 미치는 영향

시장 평균 수익률 Rm은 일반적으로 증권 시장의 특정 지수의 수익률을 사용합니다. 현재 우리나라에는 Shanghai Composite Index, Shenzhen Composite Index, CSI 300 Index, Shenzhen Component Index, SSE A-Share Index 및 B-Share Index, SSE 180 Index, SZSE A- 등 다양한 종류의 증권시장 지수가 있습니다. 주가지수, B주지수, 신상하이종합지수 등 각 지수가 대표하는 종목과 집계방법이 다릅니다. 평가자는 각종 지수의 기본 정보와 작성 방법을 숙지하고, 증권 지수의 작성 방법이 평가 대상 기업의 수익률에 영향을 미치는지 분석해야 합니다. 다음은 Baosteel Co., Ltd.(600019)와 Guilin Tourism(000978)의 두 주식을 사용하여 다양한 시장 지수 조건이 β 계수 결정에 미치는 영향을 설명합니다. 첫째, 2005년 4월 29일부터 2007년 6월 30일까지 ㈜바오스틸의 월말 종가 변동을 상하이종합지수와 CSI 300 지수에 따른 월말 종가 변동으로 회귀분석하였다. ㈜바오스틸은 이 기간 동안 두 가지 지수 조건에서 β계수를 분석한 결과, 두 번의 지수회귀분석을 이용하여 β계수는 각각 0.9789와 0.9439로 비교적 근접한 것으로 나타났다. 다음은 2005년 4월 29일부터 2007년 12월 28일까지 계림 관광주식의 월말 종가 변동을 바탕으로 상하이종합지수(Shanghai Composite Index, CSI 300, Shenzhen)에 해당하는 월말 종가를 비교한 것이다. 증권 거래소 구성 지수 및 심천 증권 거래소 종합 지수 변화 회귀. 구해진 회귀식에 따르면, 심천증권거래소 구성지수와 심천증권거래소 종합지수의 변동률을 기준으로 회귀분석도 및 회귀식은 생략함을 알 수 있다. Exchange Composite Index는 시장 수익률로 사용되며 계림 관광의 β 계수는 각각 0.7466, 0.7511, 0.6259 및 0.7988입니다. 계림관광은 선전증권거래소에 상장된 주식으로, 상하이종합지수, CSI 300지수, 선전증권거래소 구성지수의 샘플에 포함되어 있지 않습니다. 심천증권거래소종합지수의 변동률을 시장수익률로 하면 베타계수는 17.29%포인트 차이가 난다. 따라서 시장수익률을 대표하기 위해 다양한 증권지수의 수익률을 선택할 때 이는 계산된 β계수에 큰 영향을 미치게 된다.

계산에 사용된 데이터 기간의 길이가 β계수에 미치는 영향

소득법에서 β계수는 미래를 나타낼 수 있는 β계수여야 한다. 그러나 일반적으로 베타 계수를 계산하기 위해 과거 데이터만 사용할 수 있습니다. 그러나 더 긴 기간의 과거 데이터를 사용하는 것이 더 낫습니까, 아니면 더 짧은 기간을 사용하는 것이 더 낫습니까? 데이터를 사용하는 기간이 길어질수록 β 계수의 변동성이 개선되어 안정성이 향상될 수 있습니다. 단, 기간이 너무 길면 사업 운영 변화, 시장 변화, 기술 업데이트, 경쟁력 변화 등으로 인해 , 기업간 차이, 인수합병, 증권시장 특성의 변화 등이 β 계수의 계산 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 가장 좋은 계산 기간은 4~6년이라고 생각됩니다. 아래에서는 상하이증권거래소종합지수의 수익률을 시장 평균 수익률로 사용하였으며, 각 기간별 계림 관광의 β계수는 다음과 같습니다. 계림 관광의 β계수는 서로 다른 방식으로 계산됨을 알 수 있습니다. 기간이며, 그 차이는 매우 크다.

계산기간의 길이가 β계수에 미치는 영향

담보수익률의 단위기간은 일별, 주별, 월별 단위로 계산할 수 있습니다. 다른 계산 단위 기간 길이는 β 계수에 영향을 미칠 수 있습니다. 2002년부터 2007년까지 계림 관광의 복귀율과 상하이종합지수는 각각 주간 및 월 단위로 계산되었으며, 각기 다른 단위 복귀 기간에 따른 계림 관광의 서로 다른 β 계수를 구했습니다. 주 단위로 계산된 β 계수는 월 단위로 계산된 β 계수보다 작습니다. 대부분의 해외 연구자들은 β계수를 계산하기 위해서는 월별 수익률을 사용해야 한다고 믿고 있다. 일일 수익률을 사용하게 되면 많은 관측값이 추가되겠지만 비동기 매매 등의 문제가 발생할 수 있습니다. Hawawini, Corrado 및 Schatzberg(1991)의 연구에서는 일일 수익률 데이터를 사용하여 β를 계산할 경우 수익률 분포가 정규 분포에 비해 넓기 때문에 최소 제곱법의 곱셈 추정 방법이 유효하지 않을 수 있다고 지적했습니다. 중국학자 우시농(吳 Shinong)은 1992년 6월부터 1994년 12월까지 상하이와 선전 거래소에서 20개 주식의 일일 수익률에 대한 통계적 분포를 테스트했다. 그 결과 상하이 증권 거래소에서 12개 주식의 일일 수익률 빈도 분포가 유의미한 것으로 나타났다. 다릅니다. 정규분포에 속하지 않지만 심천증권거래소 8개 종목 중 6개 종목의 일일 수익률 빈도분포는 정규분포에 가깝습니다. Xu Di와 Wu Shinong(2001)은 Hurst 지수 검정을 적용한 결과 현재 중국 증권시장의 일일 수익률이 비정규 분포를 보이는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 따라서 수익률의 단위계산 기간이 다르면 수익률의 빈도분포도 달라져 β계수 계산 결과도 달라질 수 있습니다.

배당금 분배가 β 계수에 미치는 영향

β 계수는 시장 평균 수익률 변화와 수익률 변화 간의 관계를 기반으로 결정되므로 특정 자산의 수익률이므로 β계수를 계산하는 기간 동안 배당을 발행하는 유가증권의 표본에서 시장평균수익률인 증권지수가 큰 비중을 차지할 때 β계수를 계산한 결과가 나온다. 배당을 발행하는 자산은 배당 발행으로 인해 영향을 받습니다. 반면, 장기간 배당을 지급하지 않는 자산 증권의 경우 그 영향은 클 것입니다.

β 계수에 영향을 줄 수 있는 기타 요인

중국 학자 Wu Shinong 등은 2019년 상장 기업의 기업 규모, 재무 레버리지, 운영 레버리지, 배당금 지급 비율 및 수익성을 연구했습니다. my country from 1996 to 2001 변동성, 유동비율, 총자산 증가율, 본업 소득 증가율, 본업 이익률, 자본수익률, 자본이득 증가율 및 β계수 등 11개 회계변수 간의 상관관계. 결론적으로 β계수는 일반적으로 이러한 회계변수와 높은 상관관계가 없으며 상관관계 검정의 유의성이 강하지 않다는 것이다. 또한 경기순환, 금리, 물가상승률 등 거시경제적 요인이 β계수에 미치는 영향에 대한 심층적인 연구가 필요하다.

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참고자료

1. 베타 계수와 베타 계수란 무엇입니까? ．

2. β 계수에 영향을 미치는 요인 분석.

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