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什么是贝塔系数?贝塔系数是什么意思?
2014年09月25日 09:37:12 华讯财经【 】 【打印

  什么是贝塔系数?贝塔系数是什么意思?

  贝塔系数(Beta coefficient)是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。在股票基金等投资术语中常见。

  用β系数估量风险叫β测量法,它来源于统计上的回归分析。最早提出β值是在本世纪60年代初,大约过了10年,美国的金融管理者们才认识到它的价值。在证券投资中,收益与风险并存,高收益意味着要承担高风险。风险由系统风险和非系统风险构成,其中非系统风险可以通过持有数种证券构成的投资组合加以消除。β系数是测量系统风险大小的一个指标,能确切表达单一股票风险与市场股票风险间的关系。为帮助投资者分析系统风险大小,树立科学的投资理念,发达国家的证券市场都定期在权威报刊杂志上公布每种股票的β系数,国际上著名的投资咨询公司提供的上市公司研究报告中也要列出股票的β系数。

  贝塔系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性,是一个相对指标。 β 越高,意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。 β 大于 1 ,则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。

  贝塔系数是统计学上的概念,是一个在+1至-1之间的数值,它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大,显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大;绝对值越小,显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值,则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反;大盘涨的时候它跌,大盘跌的时候它涨。由于我们投资于投资基金的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于被动投资于大盘的表现情况,这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。

  β系数计算方式

  贝塔系数利用回归的方法计算。贝塔系数为1即证券的价格与市场一同变动。贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。贝塔系数低于1(大于0)即证券价格的波动性比市场为低。

  贝塔系数的计算公式

  公式为:

  其中Cov(ra,rm)是证券 a 的收益与市场收益的协方差;是市场收益的方差。

  因为:

  Cov(ra,rm) = ρamσaσm

  所以公式也可以写成:

  其中ρam为证券 a 与市场的相关系数;σa为证券 a 的标准差;σm为市场的标准差。

  贝塔系数利用回归的方法计算: 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。

  贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。

  贝塔系数低于1即证券价格的波动性比市场为低。

  如果β = 0表示没有风险,β = 0.5表示其风险仅为市场的一半,β = 1表示风险与市场风险相同,β = 2表示其风险是市场的2倍。

  贝塔系数应用

  贝塔系数反映了个股对市场(或大盘)变化的敏感性,也就是个股与大盘的相关性或通俗说的“股性”。可根据市场走势预测选择不同的贝塔系数的证券从而获得额外收益,特别适合作波段操作使用。当有很大把握预测到一个大牛市或大盘某个大涨阶段的到来时,应该选择那些高贝塔系数的证券,它将成倍地放大市场收益率,为你带来高额的收益;相反在一个熊市到来或大盘某个下跌阶段到来时,你应该调整投资结构以抵御市场风险,避免损失,办法是选择那些低贝塔系数的证券。

  为避免非系统风险,可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合。比如:一支个股贝塔系数为1.3,说明当大盘涨1%时,它可能涨1.3%,反之亦然;但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时,说明当大盘涨1%时,它可能跌1.3%,同理,大盘如果跌1%,它有可能涨1.3%。

  贝塔系数是反映单个证券或证券组合相对于证券市场系统风险变动程度的一个重要指标。通过对贝塔系数的计算,投资者可以得出单个证券或证券组合未来将面临的市场风险状况。通常贝塔系数是用历史数据来计算的,而历史数据计算出来的贝塔系数是否具有一定的稳定性,将直接影响贝塔系数的应用效果。利用CHOW检验方法对我国证券市场已经实现股份全流通的上市公司进行检验后发现,大部分上市公司在实现股份全流通后,其贝塔系数并没有发生显著的改变,用贝塔系数进行系统风险的预测可靠性还是相当高的。

  测定一种股票的β系数,离不开时间性。假定以股市指数为代表的整个市场在一个月里的平均收益率与某公司股票在这个月的收益率相比较,将过去3—5年来每个月该股票与股市指数收益率的相应关系作统计学上的分析,用回归线表示,该回归线的斜率即是该股票的β系数。从1996年7月开始,上海证券报开始定期刊登A股股票的β系数一览表,此举表明我国股市正努力向国际成熟股市迈进。广大投资者可查阅《上海证券报》中有关栏目,了解每种股票的系统风险大小,作出较佳的投资选择。

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