調整済みベータ-概要、CAPM、問題、テクニック

調整済みベータは、証券の将来のベータを推定する傾向があります。これは、ベータが平均回帰する傾向を反映するように調整された過去のベータです。CAPMのベータ値は、時間の経過とともに市場平均の1に向かって移動します。

純粋に履歴データに基づくベータ推定値(未調整ベータとして知られています)は、将来の良い指標ではありません。使用期間、間隔効果、および市場指数のさまざまな選択の結果として、さまざまなサービスが回帰ベータを1に向けて調整し、調整されたベータを使用して期待収益を計算します。

概要

  • 調整済みベータは、証券の将来のベータを推定します。これは、ベータが平均回帰する傾向を反映するように調整された過去のベータです。
  • ベータは、市場全体の動きに関連する証券のボラティリティ、または体系的なリスクを測定します。
  • ほとんどの企業は規模が大きくなり、分散が進み、所有する資産が増える傾向があるため、時間の経過とともにベータ値の変動が少なくなり、ベータ平均回帰が発生します。

ベータとは何ですか?

ベータは、市場全体の動きに関連する証券のボラティリティ、または体系的なリスクを測定します。これは、合理的な期間にわたって、市場ポートフォリオを表すインデックスのリターンに対して資産のリターンを回帰することによって推定されます。

分散ポートフォリオに追加されるリスクを測定し、1つを中心にしています。市場を超えて移動する株式は1.0を超えるベータを示し、市場よりも移動が少ない株式は1.0未満のベータを示します。低ベータ株は、高ベータ株よりもリスクが低く、リターンも低くなります。

ベータ=分散/共分散

資本資産価格モデル(CAPM)

資本資産価格モデル(CAPM)は、資産の期待収益と体系的なリスクとの関係を概説します。体系的なリスク体系的なリスクは、特定の企業または個人の制御を超えた要因によって引き起こされる総リスクの一部です。体系的なリスクは、組織の外部の要因によって引き起こされます。すべての投資または有価証券は体系的なリスクにさらされているため、多様化できないリスクです。–投資のリターンと市場のリターンの共分散によって測定されます。正の共分散は、リターンが同じ方向に移動することを示し、負の共分散は、リターンが逆方向に移動することを示します。

このモデルは、個々の株式のリターンを全体的な市場のリターンの関数として記述し、取引コストがゼロであると想定しています。最適に分散されたポートフォリオには、市場で取引されているすべての資産が含まれ、投資のリスクは、分散されたポートフォリオに追加されるリスクであると結論付けています。期待収益は次のように計算されます。

期待収益=リスクフリーレート+(ベータ*市場リスクプレミアム)

調整済みベータ-期待収益計算式

重要な所見:

  • 個々のポートフォリオのベータが1の場合、次のようになります。

資産のリターン=平均市場リターン

  • ベータは、最適な線の傾きを表します。
  • 資産は、少なくともリスクのない収益率を生み出すことが期待されています。

ベータ見積もりに関する問題

1.市場指数の選択

実際には、市場ポートフォリオに近い指標はありません。代わりに、株式市場指数と債券市場指数には、各市場の証券のサブセットのみが含まれており、包括的ではありません。

S&P 500 –米国企業のベータ推定に最も広く使用されているインデックス–には、米国市場で取引されている数千の株式のうち500のみが含まれています。新興市場で使用される指標新興市場「新興市場」とは、かなりの経済成長を遂げ、すべてではないが一部の特徴を備えた経済を指す用語であり、非常に少数の企業が含まれ、さらに狭くなる傾向があります。

2.確率の影響

確率の選択もベータ推定に影響します。理論では、収益を毎日、毎週、毎月、四半期ごと、または毎年測定する必要があるかどうかについては述べられていません。ベータ係数ベータ係数ベータ係数は、市場全体の動きに対する証券または投資ポートフォリオの感度または相関の尺度です。個々の証券/ポートフォリオのリターンを、リターンの頻度によって異なる証券の市場全体のリターンと比較することにより、リスクの統計的尺度を導き出すことができます。この現象は、ベータ版ではインターバル効果バイアスと呼ばれます。

資産は継続的に取引されておらず、そのような非取引の問題の結果として、ベータ推定値が影響を受ける可能性があります。確率期間中に非取引を行うと、市場指数との測定された相関が低下する可能性があります。

より短い間隔で計算されたベータは、非取引の問題のために大きなバイアスを示す可能性があります。非流動的な企業は、理想的に想定されるよりも低いベータを報告し、流動的な企業は、正当化されるよりも高いベータを報告します。

3.期間の選択

リスクリターンモデルは、ベータを推定するために使用する必要がある期間については沈黙しています。ベータ推定の期間を選択する際には、関連するトレードオフに注意する必要があります。さらに時間を遡ることで、回帰に多くの観測値を含めることの利点はありますが、会社自体がビジネスミックス、特性、およびレバレッジの点で時間の経過とともに変化した可能性があるという事実によって相殺できます。

ブルームのベータ調整

ブルームテクニックは、1975年にペンシルベニア大学のハワードブッチャー財務教授であったマーシャルE.ブルームによって、彼の論文「ベータとその回帰傾向」で提案されました。ブルームによれば、ベータはすべてのベータの平均に向かって収束する傾向があります。彼は、ある期間の調整が次の期間の適切な見積もりであると仮定して、過去のベータを修正してベータを1に戻す傾向を説明しています。

期間1のすべての株式jのベータβj1と、連続する期間2の同じ株式jのベータβj2を検討します。さらに、期間2のベータは、期間1のベータに対して回帰され、次の式が得られます。

βj2= b0 +b1βj1

Vasicekのテクニック

Vasicek(1973)は、ベータに関するサンプリングエラーに応じて各ベータを変更することにより、過去のベータを平均ベータに向けて調整しました。β1が過去の期間における株式のサンプル全体の平均ベータである場合、Vasicek手法では、β1の加重平均と、証券jの過去のベータを取得します。

ブルームバーグの見積もり

調整済みベータ=回帰ベータ(0.67)+ 1.00(0.33)

ベータを1つに調整する理由

調査によると、時間の経過とともに、すべての企業のベータが1つに収束する一般的な傾向があります。直感的には、驚くべきことではありません。ほとんどの企業は規模が大きくなり、分散が進み、所有する資産が増える傾向があるため、時間の経過とともにベータ値の変動が少なくなり、ベータ平均回帰が発生します。

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