Co to jest współczynnik beta?
Wzór na współczynnik beta jest miernikiem finansowym, który mierzy prawdopodobieństwo zmiany ceny akcji / papieru wartościowego w stosunku do zmian ceny rynkowej. Beta akcji / papieru wartościowego jest również wykorzystywana do pomiaru systematycznego ryzyka związanego z konkretną inwestycją.
Beta to stopień zmiany zmiennej wynikowej na każdą 1 jednostkę zmiany zmiennej predykcyjnej. Standaryzowana beta porównuje siłę wpływu każdej indywidualnej zmiennej niezależnej ze zmienną zależną. Im większa wartość bezwzględna współczynnika beta, tym silniejszy będzie wpływ.
Formuła beta jest używana w modelu CAPM do obliczania kosztu kapitału własnego, jak pokazano poniżej -
Koszt kapitału = stopa wolna od ryzyka + Beta x premia za ryzyko
Znaczenie współczynnika beta
Beta jest obliczana w modelu CAPM (Capital Asset Pricing Model) do obliczania stopy zwrotu z akcji lub portfela.
Obliczenie Beta w programie Excel jest analizą formy, ponieważ przedstawia nachylenie charakterystycznej linii papieru wartościowego, tj. Linii prostej wskazującej związek między stopą zwrotu z akcji a zwrotem z rynku. Można to dalej ustalić za pomocą poniższego wzoru Beta:
Znaczenie współczynnika beta -
- Jeśli współczynnik wynosi 1, oznacza to, że cena akcji / papieru wartościowego porusza się zgodnie z rynkiem.
- Jeśli współczynnik <1; prawdopodobieństwo, że zwrot zabezpieczenia będzie odpowiadał zmianom na rynku jest mniejsze
- Jeżeli współczynnik> 1, zwroty z papieru wartościowego z większym prawdopodobieństwem będą reagować na ruchy rynkowe, tym samym powodując jego zmienność;
Przykład współczynnika beta
Jeśli beta Apple Inc (AAPL) wynosi 1,46, oznacza to, że akcje są bardzo zmienne i mają o 46% większe prawdopodobieństwo, że zareagują na ruchy na rynkach. Z drugiej strony, powiedzmy, że Coca-Cola ma współczynnik β wynoszący 0,77, co oznacza, że akcje są mniej zmienne i 23% mniej podatne na zmiany na rynku.
Jako trend zaobserwowano, że zapasy mediów mają CAPM Beta poniżej 1. Z drugiej strony, akcje technologiczne mają współczynnik Beta większy niż 1, co wskazuje na prawdopodobieństwo wyższych zwrotów z większym ryzykiem.
Obliczanie współczynnika beta
Tutaj weźmiemy przykład do obliczenia beta MakeMyTrip (MMTY) i indeksu rynku jako NASDAQ.
Możesz pobrać w pełni rozwiązany arkusz kalkulacyjny programu Excel do obliczeń beta stąd.
Istnieją trzy formuły Beta - metoda wariancji / kowariancji, funkcja nachylenia w programie Excel i wzór regresji. Poniżej zobaczymy każdy ze wzorów na współczynnik beta -
Krok 1 - Pobierz ceny historyczne i dane indeksu NASDAQ z ostatnich 3 lat
Pobrałem dane z Yahoo Finance.
- Aby uzyskać zbiór danych NASDAQ, kliknij ten link Yahoo Finance.
- Aby uzyskać ceny Makemytrip, odwiedź ten adres URL tutaj.
Krok 2 - Sortuj ceny, jak podano poniżej
Posortuj daty i skoryguj ceny zamknięcia w rosnącej kolejności dat. Możesz usunąć pozostałe kolumny, ponieważ nie potrzebujemy ich do obliczeń beta w programie Excel.
Krok 3 - Przygotuj arkusz Excela ze współczynnikiem beta, jak pokazano poniżej.
Krok 4 - Oblicz dzienne zwroty
Krok 5 - Oblicz wzór Beta przy użyciu metody Wariancja-Kowariancja
W tym celu musisz użyć dwóch formuł (wariancji i kowariancji w programie Excel), jak pokazano poniżej.
Stosując metodę wariancji-kowariancji, otrzymujemy Beta jako 0,9859 (współczynnik Beta)
Krok 6 - Oblicz Beta za pomocą funkcji SLOPE w programie Excel
Używając tej funkcji NACHYLENIA w programie Excel, ponownie otrzymujemy Beta jako 0,9859 (współczynnik Beta)
Krok 7 - Oblicz regresję współczynnika beta
Aby użyć tej funkcji regresji, wybierz opcję Analiza danych na karcie Dane w arkuszu programu Excel.
Jeśli nie możesz zlokalizować analizy danych w programie Excel, musisz zainstalować dodatek Analysis ToolPak. Ten proces jest stosunkowo łatwy: przejdź do PLIK -> Opcje -> Dodatki -> Analysis ToolPak -> Idź -> Sprawdź Analysis ToolPak -> OK
Wybierz Analiza danych i kliknij Regresja
Wybierz zakres wejściowy Y i zakres wejściowy X
Po kliknięciu przycisku OK otrzymasz następujące podsumowanie wyników.
Otrzymasz tę samą wersję beta w każdej z trzech metod.
Zalety regresji współczynnika beta
Oto niektóre zalety regresji Beta:
- Służy do regresji beta w celu oszacowania kosztu kapitału własnego w modelach wyceny. CAPM szacuje beta aktywa w oparciu o systematyczne ryzyko rynkowe. Koszt kapitału własnego uzyskany przez CAPM odzwierciedla rzeczywistość, dzięki której inwestorzy zdywersyfikowali swoje portfele w celu zmniejszenia wpływu niesystematycznych ryzyk.
- Oferuje łatwe w użyciu obliczenia beta w programie Excel, które standaryzują miarę ryzyka w wielu firmach o różnych strukturach kapitałowych i podstawach.
Wady regresji współczynnika beta
Oto niektóre wady regresji Beta:
- W dużym stopniu opieramy się na przeszłych zwrotach i nie bierze się pod uwagę zaktualizowanych informacji / innych czynników, które mogą wpłynąć na zwroty w przyszłości.
- Regresja beta wraz z uzyskaniem większego zwrotu, zmienia się miara beta, podobnie jak koszt kapitału własnego.
- Chociaż systematyczne ryzyko jest nieodłącznym elementem rynku przy wyjaśnianiu zwrotów z aktywów, część ryzyk niesystematycznych jest ignorowana.
Negatywna wersja beta
Ujemna formuła beta oznacza inwestycję, która porusza się w przeciwnym kierunku niż rynek akcji. Kiedy rynek rośnie, ujemna beta ma tendencję do spadku, a gdy rynek spada, ujemna beta ma tendencję do wzrostu. Zwykle dotyczy to akcji złota i złota kruszcowego. Ponieważ złoto jest bezpieczniejszym środkiem przechowywania wartości niż waluta, krach na rynku skłania inwestorów do upłynnienia swoich akcji i zamiany na walutę (dla zerowych wersji beta) lub zakupu złota w przypadku ujemnego współczynnika beta.
Ujemny współczynnik beta nie wskazuje na brak ryzyka, ale oznacza, że inwestycja zapewnia zabezpieczenie przed nieprzewidzianym spadkiem koniunktury na rynku. Jeśli jednak rynek nadal rośnie, strategia ujemnego współczynnika beta prowadzi do utraty pieniędzy z powodu ryzyka okazji (utrata określonej szansy na uzyskanie wyższych zwrotów), a także ryzyka inflacji (stopa zwrotu nie nadąża za dominującą inflacją w kraju ).
