系數對股票的影響

① 投資風險與股市風險系數（β系數），標准差和期望值的關系

標准差和β是衡量證券風險的兩個指標，側重不同。

標准差強調的是證券自身的波動，波動越大，標准差越大，是絕對的波動的概念；

證券A的標准差比證券B小，我們說，證券A的整體波動風險比較小，證券B的整體波動風險比較大。標准差中，既包含了市場風險，又包含了該證券的特異風險，specificrisk。

相反，β強調的是相對於整個市場（M），這個證券的波動大小，是以整個市場為參照物的。

當市場波動1個百分點時，證券A波動1.25個百分點，所以我們說，證券A的市場風險較大；證券B相對市場，則波動0.95個百分點，我們說，證券B的市場風險較小。

(1)系數對股票的影響擴展閱讀：

防範對策

防範並化解財務風險。以實現財務管理目標，是企業財務管理的工作重點。

(1)認真分析財務管理的宏觀環境及其變化情況，提高適應能力和應變能力。為防範財務風險，企業應對不斷變化的財務管理宏觀環境進行認真分析研究，把握其變化趨勢及規律，並制定多種應變措施，適時調整財務管理政策和改變管理方法。

(2)不斷提高財務管理人員的風險意識。必須將風險防範貫穿於財務管理工作的始終。

(3)提高財務決策的科學化水平。防止因決策失誤而產生的財務風險。在決策過程中。應充分考慮影響決策的各種因素，盡量採用定量計算及分析方法並運用科學的決策模型進行決策。對各種可行方案要認真進行分析評價。從中選擇最優的決策方案，切忌主觀臆斷。

(4)理順企業內部財務關系，做到責、權、利相統一。要明確各部門在企業財務管理中的地位、作用及應承擔的職責，並賦予其相應的權力，真正做到權責分明，各負其責。

② 股票成交系數是怎樣解釋的

好像沒有股票成交系數這一說，以下有幾個數字，不知道你是不是說的其中的一個：

第一個：股票的β系數
貝塔系數是指個股跟大盤的相對波動比值。
大於1說明比平均值的波動要大
小於1說明比平均值的波動要小
貝塔值是經濟學家發明的指標，但它不能反映風險，只能反映波動的大小。
比如一支貝塔小於1的股票可能持續小幅下跌，
而另一支貝塔大於1的股票則可能持續大幅上升。

第二個：股票換手率（或成交率）
「換手率」也稱「周轉率」，指在一定時間內市場中股票轉手買賣的頻率，是反映股票流通性強弱的指標之一。換手率的計算公式為： 換手率=某一段時期內的成交量/發行總股數×100% （在中國：成交量/流通總股數×100%）你可以參考網路，我下面附近的鏈接。

第三個：股票成交量
第個很簡單，是指在某一特定時間段（通常指一天，指一周，一月等）股票成交的數量。單位是股。

③ 在計算出股票之間的相關性之後，這樣一個相關系數對於股民來講有什麼用，我們可以根據這個數字得到什麼

簡單通俗解釋：每個股票組合投資都是風險敞口的，而如果你股票之間相關性較大，則等於把雞蛋放在一個籃子里，那麼一旦你投資相關性非常強的股票組合不是市場熱點（甚至是市場重災區，比如，現在日本福島核爆炸，那麼核電以及核電配套設備公司相關性強，但是目前在市場受到核電利空打擊，你的組合反而面臨較大風險）的話，難以達到市場收益甚至虧損。即便你找的都是貝塔系數較高的股票，但是由於自身相關，很可能是大盤強他們弱，僅僅由於其相關性強，而同時受到一個因素干擾。

④ 如何理解某一股票收益率(歷史上)的波動性與貝塔系數之間的關系

股票的價格受多種因素的影響，是不斷地上下波動的。其中重要的影響因素就是企業的經營因素。

⑤ 貝塔系數受哪些因素影響

1、證券對β系數的影響

市場平均收益率Rm通常採用證券市場的某一指數的收益率。我國的證券市場指數有多種，包括上證綜合指數、深證綜合指數、滬深300指數、深證成份指數、上證A股指數與B股指數、上證180指數、深證A股指數與B股指數和新上證綜合指數等。

各指數所代表的證券及編制的方法都是有區別的。評估人員應掌握各種指數的基本信息和編制方法，分析證券指數的編制方法是否對所評估企業的收益率產生影響。

2、計算中影響

收益法中的β系數應該是能代表未來的β系數。但我們計算β系數通常只能利用歷史數據，但所採用歷史數據的時段是長一些還是短一些好呢；

採用數據的時段越長，β系數的方差將能得到改善，其穩定性可能會提高，但時段過長，由於企業經營的變化、市場的變化、技術的更新、競爭力的變遷、企業間的兼並與收購行為以及證券市場特徵的變化等都有可能影響β系數的計算結果。

3、紅利發放對β系數的影響

由於β系數是根據市場平均收益率的變動情況與某種資產的收益率變動情況之間的關系確定的；

所以，在計算β系數的時段內，當作為市場平均收益率的證券指數的樣本中發放紅利的證券所佔比例較大時，則發放紅利的資產的β系數的計算結果受紅利發放的影響則比較小；反之，對於長期不發放紅利的資產證券，所受影響會很大。

(5)系數對股票的影響擴展閱讀：

貝塔系數的一般用途：

一般的說，Beta的用途有以下幾個：

1、計算資本成本，做出投資決策（只有回報率高於資本成本的項目才應投資）；

2、計算資本成本，制定業績考核及激勵標准；

3、計算資本成本，進行資產估值（Beta是現金流貼現模型的基礎）；

4、確定單個資產或組合的系統風險，用於資產組合的投資管理，特別是股指期貨或其他金融衍生品的避險（或投機）。

⑥ 股票股利影響系數計算

股利是老巴三把刷子之一。

⑦ 、貝塔系數越大的股票收益越大。對嗎

貝塔系數是系統風險的指標，越大風險越大，當然收益也越大。風險與收益是成正比的。

⑧ β系數大說明什麼股票里

β系數反映個股相對於大盤的波動性，絕對值越大就表示波動性越強。正值表示隨大盤的趨勢，越高說明大盤漲他漲得就更厲害，大盤跌他跌得也更厲害。負值表示反大盤趨勢，負值的絕對值越大表示大盤漲得時候他跌得更厲害，反之，表示大盤跌得時候他反而漲得更厲害。
所謂β系數在發達資本市場也許是一個可以參考的值，但我國資本市場發展才數十年，系統尚未形成，也非市場經濟，所以這個β系數，這么學術化理想化的東西，除非你寫報告糊弄老闆，自己的話還是不要參考，免得耽誤正事。

⑨ 股票的β系數

目錄
·貝塔系數( β )

·β系數計算方式

·Beta的含義

·Beta的一般用途

貝塔系數( β )

貝塔系數衡量股票收益相對於業績評價基準收益的總體波動性，是一個相對指標。 β 越高，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大。 β 大於 1 ，則股票的波動性大於業績評價基準的波動性。反之亦然。

如果 β 為 1 ，則市場上漲 10 %，股票上漲 10 %;市場下滑 10 %，股票相應下滑 10 %。如果 β 為 1.1, 市場上漲 10 %時，股票上漲 11%, ;市場下滑 10 %時，股票下滑 11% 。如果 β 為 0.9, 市場上漲 10 %時，股票上漲 9% ;市場下滑 10 %時，股票下滑 9% 。

β系數計算方式

(註：杠桿主要用於計量非系統性風險)

(一)單項資產的β系數

單項資產系統風險用β系數來計量，通過以整個市場作為參照物，用單項資產的風險收益率與整個市場的平均風險收益率作比較，即：

β=http://www.szacc.com/Files/BeyondPic/20051214201206830.gif

另外，還可按協方差公式計算β值，即β=http://www.szacc.com/Files/BeyondPic/20051214201207148.gif

注意：掌握β值的含義

◆ β=1，表示該單項資產的風險收益率與市場組合平均風險收益率呈同比例變化，其風險情況與市場投資組合的風險情況一致;

◆ β>1，說明該單項資產的風險收益率高於市場組合平均風險收益率，則該單項資產的風險大於整個市場投資組合的風險;

◆ β<1，說明該單項資產的風險收益率小於市場組合平均風險收益率，則該單項資產的風險程度小於整個市場投資組合的風險。

小結：1)β值是衡量系統性風險，2)β系數計算的兩種方式。

Beta的含義

Beta系數起源於資本資產定價模型(CAPM模型)，它的真實含義就是特定資產(或資產組合)的系統風險度量。

所謂系統風險，是指資產受宏觀經濟、市場情緒等整體性因素影響而發生的價格波動，換句話說，就是股票與大盤之間的連動性，系統風險比例越高，連動性越強。

與系統風險相對的就是個別風險，即由公司自身因素所導致的價格波動。

總風險=系統風險+個別風險

而Beta則體現了特定資產的價格對整體經濟波動的敏感性，即，市場組合價值變動1個百分點，該資產的價值變動了幾個百分點——或者用更通俗的說法：大盤上漲1個百分點，該股票的價格變動了幾個百分點。

用公式表示就是：

實際中，一般用單個股票資產的歷史收益率對同期指數(大盤)收益率進行回歸，回歸系數就是Beta系數。

Beta的一般用途

一般的說，Beta的用途有以下幾個：

1)計算資本成本，做出投資決策(只有回報率高於資本成本的項目才應投資);

2)計算資本成本，制定業績考核及激勵標准;

3)計算資本成本，進行資產估值(Beta是現金流貼現模型的基礎);

4)確定單個資產或組合的系統風險，用於資產組合的投資管理，特別是股指期貨或其他金融衍生品的避險(或投機)。

對Beta第四種用途的討論將是本文的重點。

組合Beta

Beta系數有一個非常好的線性性質，即，資產組合的Beta就等於單個資產的Beta系數按其在組合中的權重進行加權求和的結果。

⑩ β系數的影響因素

β系數是度量某種（類）資產價格的變動受市場上所有資產價格平均變動影響程度的指標，是採用收益法評估企業價值時的一個關鍵的企業系統風險系數。評估人員有必要對影響β系數的各種因素進行分析，以恰當確定評估對象的系統風險。
涉及β系數
確定β系數的模型有兩種形式。一種是CAPM模型（資本資產定價模型,也稱證券市場線模型，security market line）：E（Ri）= Rf+βi（Rm-Rf） 其中：E（Ri）= 資產i的期望收益率
Rf =無風險收益率
Rm = 市場平均收益率
另一種是市場模型：E（Ri）=αi+βiRm
這兩個模型都是單變數線性模型，都可用最小二乘法確定模型中的參數。在這兩個模型中，β系數都是模型的斜率。當αi = Rf（1-βi）時，這兩個模型是可以互相轉換的。
但是，這兩個模型的假設前提、變數所採用的數據和應用條件都不相同。從理論上說， CAPM模型是建立在一系列嚴格的假設前提下的均衡模型。其假設前提是完備的市場、信息無成本、資產可分割、投資者厭惡風險、投資者對收益具有共同期望、投資者按無風險資產收益率自由借貸等。即CAPM模型是描述市場處於均衡狀態下的資產期望收益率E（Ri）與資產風險補償（Rm-Rf）的關系。而市場模型是描述資產期望收益率與市場平均收益率之間的關系。市場模型體現的是資產的期望收益率與市場期望收益率之間的關系，而不論該市場是否處於均衡狀態。其中的β系數體現的是市場的期望收益率變動對資產期望收益率變動影響的程度。
採用CAPM模型確定β系數，必然要涉及無風險收益率，從而引起了對該模型的爭議。布萊克（Black，1972）在《限制借貸條件下的資本市場均衡》一文中指出：由於通貨膨脹的存在，真正的無風險利率是不存在的。因此布萊克認為，CAPM模型的基礎本身就存在問題。但CAPM模型還是普遍地得到了應用。在美國，CAPM模型中的無風險收益率採用的是長期國債利率。
證券對β系數的影響
市場平均收益率Rm通常採用證券市場的某一指數的收益率。目前，我國的證券市場指數有多種，包括上證綜合指數、深證綜合指數、滬深300指數、深證成份指數、上證A股指數與B股指數、上證180指數、深證A股指數與B股指數和新上證綜合指數等。各指數所代表的證券及編制的方法都是有區別的。評估人員應掌握各種指數的基本信息和編制方法，分析證券指數的編制方法是否對所評估企業的收益率產生影響。
以下分別以寶鋼股份（600019）與桂林旅遊（000978）兩只股票來說明不同市場指數條件對β系數確定的影響。首先以寶鋼股份2005年4月29日至2007年6月30日的股票月底收盤價的變動情況分別對上證綜合指數、滬深300對應的月底收盤價的變動情況進行回歸，得出寶鋼股份在這段時間兩種指數情況下的β系數：
分別採用兩種指數回歸得出β系數分別為0.9789和0.9439，還比較接近。
下面是以桂林旅遊2005年4月29日至2007年12月28日的股票月底收盤價的變動情況分別對上證綜合指數、滬深300、深證成分指數、深證綜合指數對應的月底收盤價的變動情況進行回歸。
根據得出的回歸方程可知（以深證成份指數和深證綜合指數的變動率為市場收益率的回歸分析圖與回歸方程略），以上證綜合指數、滬深300指數、深證成份指數和深證綜合指數的變動率作為市場收益率時，桂林旅遊的β系數分別為0.7466、0.7511、0.6259和0.7988。
桂林旅遊是深市上市的股票，不包含在上證綜合指數、滬深300指數和深證成份指數的樣本中，僅是深證綜合指數中的樣本。在深證綜合指數的變動率作為市場收益率時的β系數深證成份指數的變動率作為市場收益率時的β系數相差了17.29個百分點。所以說,在選用不同的證券指數的收益率代表市場收益率時,將會對所計算出來的β系數有很大影響。
計算中影響
收益法中的β系數應該是能代表未來的β系數。但我們計算β系數通常只能利用歷史數據，但所採用歷史數據的時段是長一些還是短一些好呢？採用數據的時段越長，β系數的方差將能得到改善，其穩定性可能會提高，但時段過長，由於企業經營的變化、市場的變化、技術的更新、競爭力的變遷、企業間的兼並與收購行為以及證券市場特徵的變化等都有可能影響β系數的計算結果。一般認為，最佳的計算時段為4-6年。下面以上證綜合指數的收益率作為市場平均收益率，得出桂林旅遊在不同時段下的β系數如下：
可見，桂林旅遊β系數計算的時段不同，差異很大。
計算時段的影響
證券收益率的單位時段可以按日、按周、按月計算。計算單位時段長短不同，可能會對β系數產生影響。對2002年至2007年期間的桂林旅遊和上證綜合指數分別按周和按月進行收益率計算，得出桂林旅遊在收益率不同單位時段情形下的不同的β系數。
按周計算收益率較按月計算收益率得出的β系數小。國外大多數的研究人員認為β系數計算應該採用月收益率。如果採用日收益率，雖然會增多許多觀察值，但會引起諸如非同步交易等問題。哈瓦威尼、科拉多和沙茨伯格（Hawawini，Corrado an Schatzberg，1991）的研究指出：如果使用日收益率資料計算β，由於收益率分布相對於正態分布呈寬尾狀，最小二乘法估計法可能無效。我國學者吳世農檢驗了1992年6月-1994年12月間在上海、深圳兩個交易所的20種股票交易日收益的統計分布，結果表明上交所的12種股票日收益率的頻率分布都明顯地不屬於正態分布，但深交所的8種股票中有6種股票日收益率的頻率分布近似於正態分布。徐迪和吳世農（2001）應用赫斯特指數檢驗，結果表明當前中國證券市場的日收益率趨於非正態分布。因此，收益率的單位計算時段的不同將可能導致收益率的頻率分布不同，從而使因β系數計算結果也不相同。
紅利發放對β系數的影響
由於β系數是根據市場平均收益率的變動情況與某種資產的收益率變動情況之間的關系確定的，所以，在計算β系數的時段內，當作為市場平均收益率的證券指數的樣本中發放紅利的證券所佔比例較大時，則發放紅利的資產的β系數的計算結果受紅利發放的影響則比較小；反之，對於長期不發放紅利的資產證券，所受影響會很大。
其他可能影響β系數
我國學者吳世農等研究了1996年-2001年我國上市公司的公司規模、財務杠桿、經營杠桿、股利支付率、盈利變動性、流動比率、總資產增長率、主營收入增長率、主營業務利潤率、資本收益率、資本收益增長率等11個會計變數與β系數之間的相關關系。得出的結論是，β系數總體上與這些會計變數之間相關程度不高，相關檢驗的顯著性不強。
此外，宏觀經濟因素如經濟周期、利率、通貨膨脹率等對β系數的影響，尚需深入研究。