『壹』 貝塔系數怎麼計算 具體
貝塔系數的計算
貝塔系數利用回歸的方法計算。貝塔系數為1即證券的價格與市場一同變動。貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動。貝塔系數低於1（大於0）即證券價格的波動性比市場為低。
貝塔系數的計算公式
公式為：
其中ρam為證券a與市場的相關系數；σa為證券a的標准差；σm為市場的標准差。
據此公式，貝塔系數並不代表證券價格波動與總體市場波動的直接聯系。
不能絕對地說，β越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。
甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。
拓展資料
1、貝塔系數概述
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，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。
2、貝塔系數應用
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大漲階段的到來時，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。比如：一支個股貝塔系數為1.3，說明當大盤漲1%時，它可能漲1.3%，反之亦然；但如果一支個股貝塔系數為-1.3%時，說明當大盤漲1%時，它可能跌1.3%，同理，大盤如果跌1%，它有可能漲1.3%。
貝塔系數是反映單個證券或證券組合相對於證券市場系統風險變動程度的一個重要指標。通過對貝塔系數的計算,投資者可以得出單個證券或證券組合未來將面臨的市場風險狀況.通常貝塔系數是用歷史數據來計算的，而歷史數據計算出來的貝塔系數是否具有一定的穩定性，將直接影響貝塔系數的應用效果。利用CHOW檢驗方法對我國證券市場已經實現股份全流通的上市公司進行檢驗後發現，大部分上市公司在實現股份全流通後，其貝塔系數並沒有發生顯著的改變，用貝塔系數進行系統風險的預測可靠性還是相當高的。
『貳』 貝塔值β的計算
β資產計算公式
1、在不考慮所得稅的情況下:
β資產＝β權益/（1＋替代企業負債/替代企業權益）
2、在考慮所得稅的情況下:
β資產＝β權益/[1＋（1－所得稅率）×替代企業負債/替代企業權益]
β系數屬於風險指數，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。β系數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。
(2)股票貝塔值計算電子檔擴展閱讀：
計算方式
其中ρam為證券a與市場的相關系數；σa為證券a的標准差；σm為市場的標准差。
據此公式，貝塔系數並不代表證券價格波動與總體市場波動的直接聯系。
不能絕對地說，β越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。
甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。
『叄』 股票中的貝塔系數，是怎樣算出來的
[編輯本段]貝塔系數概述（ 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% 。
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。
[編輯本段]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。
貝塔系數用於證券市場的計算公式
貝塔系數概述
公式為：
其中Cov(ra,rm)是證券 a 的收益與市場收益的協方差；是市場收益的方差。
因為：
Cov(ra,rm) = ρamσaσm
所以公式也可以寫成：
其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。
貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。
貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動。
貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。
如果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。
[編輯本段]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。
[編輯本段]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。
5） 貝塔系數在證券市場上的應用
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。比如：一支個股貝塔系數為1.3，說明當大盤漲1%時，它可能漲1.3%，反之亦然；但如果一支個股貝塔系數為-1.3%時，說明當大盤漲1%時，它可能跌1.3%，同理，大盤如果跌1%，它有可能漲1.3%。
貝塔系數應用：
貝塔系數是反映單個證券或證券組合相對於證券市場系統風險變動程度的一個重要指標。通過對貝塔系數的計算,投資者可以得出單個證券或證券組合未來將面臨的市場風險狀況.通常貝塔系數是用歷史數據來計算的，而歷史數據計算出來的貝塔系數是否具有一定的穩定性，將直接影響貝塔系數的應用效果。利用CHOW檢驗方法對我國證券市場已經實現股份全流通的上市公司進行檢驗後發現，大部分上市公司在實現股份全流通後，其貝塔系數
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大漲階段的到來時，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。比如：一支個股貝塔系數為1.3，說明當大盤漲1%時，它可能漲1.3%，反之亦然；但如果一支個股貝塔系數為-1.3%時，說明當大盤漲1%時，它可能跌1.3%，同理，大盤如果跌1%，它有可能漲1.3%。
貝塔系數是反映單個證券或證券組合相對於證券市場系統風險變動程度的一個重要指標。通過對貝塔系數的計算,投資者可以得出單個證券或證券組合未來將面臨的市場風險狀況.通常貝塔系數是用歷史數據來計算的，而歷史數據計算出來的貝塔系數是否具有一定的穩定性，將直接影響貝塔系數的應用效果。利用CHOW檢驗方法對我國證券市場已經實現股份全流通的上市公司進行檢驗後發現，大部分上市
『肆』 capm公式怎樣計算
資本資產定價模型(CAPM)計算：KE=RF+β(RM－RF)=無風險報酬率+上市公司股票的市場風險系數（上市公司股票的加權平均收益率-無風險報酬率）式中：RF－無風險報酬率，β－上市公司股票的市場風險系數，RM一上市公司股票的加權平均收益率
股利增長模型法：計算公式為K=D/P+G，即：權益資金成本=預期年股利/普通股市價+普通股年股利增長率。
資本資產定價模型（簡稱CAPM）手唯悉是由美國學者夏普、林特爾、特里諾和莫辛等人於1964年在資產組合理論和資本市場理論的基礎上發展起來的。
主要研究證券市場中資產的預期收益率與風險資產之間的關系，以及均衡價格是如何形成的，是現代金融市場價格理論的支柱，廣泛應用於投資決策和公司理財領域。
capm公式為E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf)。E(ri)是資產i的預期回報率，rf是無風險利率，βim是[[Beta系數]]，即資產i的系統性風險，E(rm)是市場m的預期市場回報率。
拓展資料：
回報率是指公司股票交易市場所產生的回報率。如果公司CBW在納斯達克交易，納斯達克的回報率為12%，這是CAPM公式中用於確定CBW股畢乎權融資成本的回報率。
股票的貝塔系數是指個人證券相對於整體市場的風險水平。貝塔值為「1」表示股票與市場同步運動。如果納斯達克指數上漲5%，那麼個股也會上漲5%。貝塔值越高，股票的波動性越大，貝塔值越低，股票的穩定性越強。
無風險利率通常被定義為美山備國短期國庫券的(或多或少有保證的)收益率，因為這類證券的價值極其穩定，而且回報是由美國政府支持的。因此，損失投資資金的風險幾乎為零，並保證了一定的利潤。
權益成本是加權平均資本成本的一個組成部分，該加權平均資本成本廣泛用於確定不同籌資計劃下所有資本的預期總成本，以便找到最具成本效益的債務和權益融資組合。
『伍』 計算貝塔系數的公式是什麼
βa=Cov(Ra,Rm)/σ²m
其中，βa是證券a的貝塔系數，Ra為證券a的收益率，Rm為市場收益率，Cov(Ra,Rm)是證券a的收益與市場收益的協方差，σ²m是市場收益的方差。
β系數也稱為貝塔系數，是一種風險指數，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。β系數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。
(5)股票貝塔值計算電子檔擴展閱讀：
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越大，證券價格波動（σa）相對於總體市場波動（σm）越大；同樣，β越小，也不完全代表σa相對於σm越小。
甚至即使β = 0也不能代表證券無風險，而有可能是證券價格波動與市場價格波動無關（ρam= 0），但是可以確定，如果證券無風險（σa），β一定為零。