目次
- ベータとは？
- ベータ式と計算
- ベータ版の説明
- R-Squared for Betaの使用
- ベータ版の投資家による使用
- ベータ値の解読
- 理論と実践のベータ版
- ベータの制限
ベータとは？
ベータ係数は、市場全体の非体系的リスクと比較した個々の株式のボラティリティ、または体系的リスクの尺度です。 統計的には、ベータは、個々の株式のリターンと市場のリターンに対するデータポイントの回帰によるラインの傾きを表します。
ベータを理解する
ベータ式と計算
ベータは、資本資産価格モデル（CAPM）で使用されます。CAPMは、ベータと期待市場リターンを使用して、資産の期待リターンを計算します。 概念の重要な拡張である消費資本資産価格設定モデル（CCAPM）と比較することもできます。
。。。 ベータ係数（β）=分散（Rm）共分散（Re、Rm）ここで：Re =個々の株式の収益Rm =市場全体の収益共分散=株式の収益の変化が変化にどのように関連するか市場の戻り値でVariance =市場のデータポイントが平均値からどれだけ離れているか
ベータ版の説明
ベータは、市場の変動に対応する証券のリターンの活動を説明しています。 証券のベータは、証券のリターンと市場のリターンの共分散の積を、指定された期間にわたる市場のリターンの分散で割ることによって計算されます。
ベータ計算は、投資家が株式が市場の残りの部分と同じ方向に動くかどうか、そしてそれが市場と比較してどの程度変動またはリスクがあるかを理解するために使用されます。 ベータ版が洞察を提供するためには、ベンチマークとして使用される「市場」は株式に関連している必要があります。 たとえば、S&P 500をベンチマークとして使用して債券ETFのベータを計算することは、債券と株があまりにも似ていないため、役に立ちません。
投資家は株式がポートフォリオに追加するリスクの程度を測定しようとしているため、計算で使用されるベンチマークまたは市場リターンは株式に関連する必要があります。 市場からほとんど逸脱しない株は、ポートフォリオに大きなリスクを加えることはありませんが、より大きなリターンの理論的可能性を高めることもありません。
重要なポイント
- 株式のベータまたはベータ係数は、過去の実績に基づく株式またはポートフォリオの体系的および非体系的リスクのレベルの尺度です。個々の株式のベータは、投資家に理論上、株式がどの程度のリスクを追加する（または潜在的に減算する）かを伝えるだけですベータを意味のあるものにするには、株式と計算で使用されるベンチマークを関連付ける必要があります。ベータを使用して株式を選択することは、ボラティリティを減らし、より多様なポートフォリオを作成するためのツールの1つです。
R-Squared for Betaの使用
在庫が適切なベンチマークと比較されていることを確認するには、ベンチマークとの関係でR二乗値が高い必要があります。 R2乗は、ベンチマークインデックスの変動によって説明できる証券の過去の価格変動の割合を示す統計的尺度です。
たとえば、SPDR Gold Shares（GLD）などの金取引所ファンド（ETF）は、金塊のパフォーマンスに関連付けられています。 その結果、金のETFは、たとえばS&P 500に比べてベータとRの2乗が低くなります。 ベータを使用してシステマティックリスクの程度を判断する場合、ベンチマークと比較してR二乗値が高いセキュリティは、ベータ測定の精度を高めます。
ベータ版の投資家による使用
株式投資家がリスクについて考える1つの方法は、リスクを2つのカテゴリーに分けることです。 最初のカテゴリはシステマティックリスクと呼ばれ、市場全体が低下するリスクです。 2008年の金融危機は、投資家が株式ポートフォリオの価値を失うことを妨げることができるほどの多様化がない場合の体系的リスクイベントの例です。 体系的なリスクは、分散不可能なリスクとしても知られています。
非系統的または多様化可能なリスクは、個々の株に関連しています。 木材清算人（LL）が2015年に危険なレベルのホルムアルデヒドを含む堅木張りの床を販売していたという驚きの発表は、その会社に固有の非体系的なリスクの例です。 非体系的なリスクは、多様化により部分的に軽減できます。
ベータ値の解読
株式のベータ値が1.0の場合、その価格活動は市場と強く相関していることを示しています。 ベータが1.0の株式にはシステマティックリスクがありますが、ベータ計算では非システマティックリスクを検出できません。 ベータが1.0のポートフォリオに株式を追加しても、ポートフォリオにリスクは追加されませんが、ポートフォリオが過剰なリターンを提供する可能性は増加しません。
ベータ値が1.0未満であるということは、理論的には市場よりも証券の変動が少ないことを意味します。つまり、ポートフォリオが含まれている場合、含まれていない場合よりポートフォリオのリスクが低くなります。 たとえば、ユーティリティ株は市場平均よりもゆっくりと移動する傾向があるため、ベータが低いことがよくあります。
1.0より大きいベータは、証券の価格が理論上市場よりも変動しやすいことを示します。 たとえば、株式のベータが1.2の場合、市場より20％変動が大きいと想定されます。 テクノロジー株とスモールキャップは、市場ベンチマークよりも高いベータ値を持つ傾向があります。 これは、ポートフォリオに株式を追加すると、ポートフォリオのリスクが増加するだけでなく、期待収益も増加することを示しています。
一部の銘柄にはマイナスのベータ版さえあります。 -1.0のベータは、株式が市場ベンチマークと逆相関することを意味します。あたかもそれがベンチマークのトレンドの反対の鏡像であるかのように。 プットオプションまたは逆ETFは、ベータ版がマイナスになるように設計されていますが、ゴールドマイナーのようなマイナスのベータ版が一般的な業界グループもいくつかあります。
理論と実践のベータ版
ベータ係数理論は、株式のリターンが統計的な観点から正規分布していると仮定しています。 ただし、金融市場では大きな驚きが発生する傾向があるため、実際には、リターンが常に正規分布しているわけではありません。 したがって、株価の動きに対してベータ版が予測するものは必ずしも真実ではありません。
ベータが非常に低い銘柄は、価格の変動は小さいものの、長期的な下降トレンドにある可能性があります。 この場合、リスクが損失の可能性ではなく厳密にボラティリティであると定義した場合、ベータの低い下降傾向の株式を追加してもポートフォリオのリスクが減少するだけです。 実用的な観点からは、下降トレンドの低ベータ株がポートフォリオのパフォーマンスを改善する可能性は低いです。
同様に、主に上方向に変動する高ベータ株は、ポートフォリオのリスクを増加させますが、同様に利益を追加します。 ベータを使用して株式を評価する投資家は、ポートフォリオのリスクを追加または削除することを想定する前に、基本的または技術的要因など、他の観点から評価する必要があります。
ベータの制限
ベータ版は在庫評価に役立つ情報を提供しますが、いくつかの欠点があります。 ベータ版は、セキュリティの短期的なリスクを判断したり、CAPMを使用して株式コストに到達するためのボラティリティを分析したりするのに役立ちます。 ただし、ベータ統計は履歴データポイントを使用して計算されるため、株式の将来の動きを予測しようとする投資家にとっては意味がなくなります。
さらに、ベータ版は履歴データに依存しているため、ベータ版は、使用されている市場、株式、ポートフォリオに関する新しい情報を考慮しません。 また、ベータは、企業の成長段階やその他の要因に応じて年々大きく変動する可能性があるため、長期投資にはあまり有用ではありません。
