ベータ係数とは何ですか？

betaベータ係数は、広範な市場に関連して資産リスクとリターンの尺度です。つまり、市場が上下に移動するにつれて、資産または資産のポートフォリオがどのように対応するかを多少示します。資本資産価格設定モデル（CAPM）および回帰分析で使用されます。基本的に、CAPMはポートフォリオ管理で使用され、資産の期待収益を計算します。基本的に、回帰分析は、単一の株式と株式市場全体など、2つの変数の間に存在する可能性のあるリンクを推定するために、金融で使用される統計的方法です。これが、問題の資産のベータ係数を計算するときに、より広い市場のパフォーマンスへの接続を測定する際に履歴リターンを使用する理由です。これは、市場全体に影響を与える可能性のあるリスクです。たとえば、特定の株式の期待収益を測定しようとしている投資家は、株式市場指数を使用して幅広い市場を代表します。株式市場のインデックスは通常、1.0のベータ係数を持ち、理論的には、たとえばベータが1.4であるセキュリティは、インデックスの移動の1.4倍に移動します。これは、株式市場の指数が20％上下に移動する場合、セキュリティはそれに応じて28％移動することを意味します。市場で。1.0を超えるベータ係数を備えたセキュリティは、平均的な市場よりもリスクが高く、より積極的な投資戦略に適しています。一方、ベータ係数が1.0未満である人は、パフォーマンスが体系的なリスクと結びついていないため、リスクが低いと見なされます。さらに、ベータが否定的である資産があり、これらは経済が堅牢であるときに鈍いリターンを持つ傾向がありますが、景気後退には他のほとんどの投資を上回る傾向があります。体系的なリスク、そしてこのため、投資家はこのタイプの資産を使用してポートフォリオをヘッジする可能性があります。この意味で、ヘッジは、体系的なイベントが発生した場合に生じる可能性のある損失を相殺しようとすることです。さらに、回帰分析を実行するとき、個人は、資産のパフォーマンスとより広い市場のリンクとの間のリンクを推定するために、リターンの履歴データを使用する場合があります。asset資産のベータ版は時間とともに変化する可能性があります。たとえば、特定の資産のベータ版は約10年間で1.2になる可能性がありますが、さまざまな理由で、次の10年で1.4に変わる可能性があります。したがって、回帰分析では、ベータ係数は、サンプリングされる期間に対して同じであることを意図しています。つまり、個人が20年からサンプルを使用する場合、1つは1.2であり、他の1.4であるため、結果の情報は誤解を招く可能性が高いです。回帰分析でグラフィカルに表現されます。通常、グラフは散布図であり、X軸は市場のパフォーマンスに特化しており、Y軸はパフォーマンスが測定されている資産向けです。グラフには、特定の期間の特定の歴史的リターンを表すポイントが散らばっています。さらに、ポイントに最適なラインが描かれ、ラインの勾配に浸るほど、資産のベータ版が大きく、資産がリスク者になります。