계산
단일 자산의 시스템 위험은 β 계수로 측정됩니다. 전체 시장을 참조하여 개별 자산의 위험 수익률을 전체 시장의 평균 위험 수익률과 비교합니다.
β 계산 공식
여기서 Cov(ra, RM) 는 증권 A 의 이익과 시장 이익 사이의 공분산입니다.
시장 수익의 분산입니다.
왜냐하면: Cov(ra, rm) = ρamσaσm a σ m.
그래서 공식도 다음과 같이 쓸 수 있습니다.
β 계산 공식
여기서 ρam 은 증권 a 와 시장 간의 상관 계수입니다. σa 는 증권 a 의 표준 편차입니다. σm 은 시장의 표준 편차입니다.
이 공식에 따르면 베타 계수는 증권 가격의 변동과 전체 시장의 변동 사이의 직접적인 관계를 나타내지 않는다.
베타가 커질수록 증권 가격 변동 (σa) 이 시장 전체 변동 (σm) 에 비해 커진다고 절대적으로 말할 수는 없다. 마찬가지로, β가 작을수록 σa 가 σ m 보다 작다는 것을 완전히 의미하지는 않습니다.
베타 = 0 이라고 해서 증권이 위험하지 않다는 뜻은 아닙니다. 증권가격의 변동이 시장가격의 변동 (ρam= 0) 과 무관하지만 증권이 위험하지 않은 경우 (σa) 베타는 반드시 0 이어야 합니다.
확장 데이터:
베타 계수는 성과 평가 기준 수익에 대한 주식 수익의 전반적인 변동성을 측정하는 상대 지수입니다. 베타 계수가 높을수록 성과 평가 기준에 대한 주식의 변동성이 커진다. 베타가 1 보다 크면 주식의 변동률이 성과 평가 기준의 변동률보다 크다. 반대의 경우도 마찬가지입니다.
베타가 1 이면 주가가 10%, 주가가10% 상승합니다. 주가는 하락 10%, 주식은 그에 따라 하락 10% 이다. 베타가 1. 1 이면 큰 시세가 10% 오르고 주식이 1 1% 상승합니다.
주가가 10% 하락하면 주식이 1 1% 하락했다. 베타가 0.9 이면 주가가 10%, 주가가 9% 상승한다. 주가가 하락할 때 10% 가 하락할 때 주식은 9% 하락했다.
베타 계수는 CAPM 모델에서 유래하며, 그 진정한 의미는 특정 자산 (또는 포트폴리오) 에 대한 체계적인 위험 측정입니다.
시스템 위험이란 거시경제와 시장 정서의 영향을 받는 자산가격 변동, 즉 주식과 시장의 연계를 말한다. 시스템 위험 비율이 높을수록 연계성이 강해진다.
바이두 백과-β 계수