股票投資組合的貝塔系數
A. 投資組合的貝塔系數計算公式
投資組合的beta值等於被組合各項資產beta系數的加權平均數。
βp=∑(βi)(Wi)=40%*0.7+10%*1.1+50%*1.7=1.24
組合必要收益率E(Rp)=Rf+[E(Rm)-Rf]*βp =3%+(12%-3%)*1.24=14.16%
B. 股票中的貝塔系數,是怎樣算出來的
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% 。
貝塔系數(Beta coefficient)是一種評估證券系統性風險的工具,用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性。在股票、基金等投資術語中常見。
貝塔系數是統計學上的概念,是一個在+1至-1之間的數值,它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。其絕對值越大,顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大;絕對值越小,顯示其變化幅度相對於大盤越小。如果是負值,則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反;大盤漲的時候它跌,大盤跌的時候它漲。由於我們投資於投資基金的目的是為了取得專家理財的服務,以取得優於被動投資於大盤的表現情況,這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。在計算貝塔系數時,除了基金的表現數據外,還需要有作為反映大盤表現的指標。
C. 如何理解市場組合的貝塔系數=1
β= 1.0 表示為平均風險股票。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% 。
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。
(3)股票投資組合的貝塔系數擴展閱讀
Beta的用途: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);計算資本成本,制定業績考核及激勵標准;計算資本成本,進行資產估值(Beta是現金流貼現模型的基礎);
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)。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。
D. 什麼是投資組合的β系數
β系數通常應用於證券投資組合和資本資產定價模型里 (CAPM)。在實際操作中,β系數的重要性在於它代表了一種證券對於未來市場變化的敏感度,某種股票的β系數較大,說明該股票在證券市場發生變化時,其價格上下波動劇烈,也就是通常所說的風險較大。如果投資者對收益有較高的期望,同時也有能力並願意為之承擔較大的風險,就可以在證券市場上選擇那些有較大β系數的證券加到其證券組合中。反之則可以選擇市場上具有較小β系數的證券。 β大於1的證券稱為進取型證券。在牛市時,這樣的證券價格上升速度比整個市場價格上升更快,而在熊市時,比整個市場的價格下降也更迅速;β小於1的證券稱為保守型證券。投資者購買證券主要是期望未來收益,而β值是由歷史數據計算出來的,為了使歷史β系數能預測未來的收益,需要對其進行調整,使之能在一定程度上預測未來的收益和風險。
E. 股票中的beta系數
一般的股票軟體里都有 如:大智慧 同花順等
β系數反映了個股對市場(或大盤)變化的敏感性,也就是個股與大盤的相關性或通俗的"股性"。可根據市場走勢預測選擇不同β系數的證券從而獲得額外收益,特別適合作波段操作時使用。當有很大把握預測到一個大牛市或大盤某個上漲階段的到來時,應該選擇那些高β系數的證券,它將成倍地放大市場收益率,為你帶來高額的收益;相反在一個熊市到來或大盤某個下跌階段的到來時,你應該調整投資結構以抵禦市場風險,避免損失,辦法是選擇那些低β系數的證券。例如,一支個股β系數為1.3,說明當大盤漲1%時,它有可能漲1.3%,同理大盤跌1%時,它有可能跌1.3%;但如果一支個股β系數為-1.3時,說明當大盤漲1%時,它有可能跌1.3%,同理大盤跌1%時,它有可能漲1.3%。如果跟蹤β系數的變化,可以看出個股股性的變化,和主力進出的情況。
不知道是否說明白了? ^_^
F. 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。
G. 股票中的β系數如何解釋(貝塔系數)
其絕對值越大,顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大;絕對值越小,顯示其變化幅度相對於大盤越小。如果是負值,則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反;大盤漲的時候它跌,大盤跌的時候它漲。由於我們投資於投資基金的目的是為了取得專家理財的服務,以取得優於被動投資於大盤的表現情況,這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。在計算貝塔系數時,除了基金的表現數據外,還需要有作為反映大盤表現的指標。 貝塔系數(Beta coefficient)是一種評估證券系統性風險的工具,用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性。在股票、基金等投資術語中常見。 β = 0表示沒有風險,β = 0.5表示其風險僅為市場的一半,β = 1表示風險與市場風險相同,β = 2表示其風險是市場的2倍。 貝塔系數反映了個股對市場(或大盤)變化的敏感性,也就是個股與大盤的相關性或通俗說的「股性」。可根據市場走勢預測選擇不同的貝塔系數的證券從而獲得額外收益,特別適合作波段操作使用。當有很大把握預測到一個大牛市或大盤某個不漲階段的到來時,應該選擇那些高貝塔系數的證券,它將成倍地放大市場收益率,為你帶來高額的收益;相反在一個熊市到來或大盤某個下跌階段到來時,你應該調整投資結構以抵禦市場風險,避免損失,辦法是選擇那些低貝塔系數的證券。 為避免非系統風險,可以在相應的市場走勢下選擇那些相同或相近貝塔系數的證券進行投資組合。 更多股票學習內容請訪問棒槌網!