في المصطلحات المالية / الاستثمارية ، تعد beta بمثابة مقياس للتقلبات أو المخاطر. يتم التعبير عنه كرقم ، وهو يوضح مدى ارتباط التباين بين الأصل - أي شيء من الأوراق المالية الفردية إلى محفظة بأكملها - بتباين ذلك الأصل وسوق الأوراق المالية (أو أيًا من المؤشرات المرجعية المستخدمة) ككل. أو كصيغة:
كيف يمكنك حساب بيتا في إكسل؟
ما هو بيتا؟
دعنا نقطع هذا التعريف أكثر. عندما تتعرض لأي سوق ، سواء كان ذلك 1٪ من أموالك أو 100٪ ، فإنك تتعرض لمخاطر منهجية. المخاطر المنهجية غير قابلة للتنويع ، قابلة للقياس ، متأصلة ولا مفر منها. يتم التعبير عن مفهوم الخطر باعتباره الانحراف المعياري للعائد. عندما يتعلق الأمر بالعائدات الماضية - سواء أكان ذلك صعودًا أو هبوطًا أو أيًا كان - فإننا نريد تحديد مقدار التباين فيها. من خلال إيجاد هذا التباين التاريخي ، يمكننا تقدير التباين في المستقبل. بمعنى آخر ، نحن نأخذ العوائد المعروفة للأصل خلال فترة ما ، ونستخدم هذه العوائد لإيجاد الفرق خلال تلك الفترة. هذا هو المقام في حساب بيتا.
بعد ذلك ، نحتاج إلى مقارنة هذا التباين بشيء ما. عادة ما يكون "السوق". على الرغم من أن "السوق" تعني حقًا "السوق بالكامل" (كما هو الحال في جميع أصول المخاطرة في الكون) ، عندما يشير معظم الناس إلى "السوق" فإنهم يشيرون عادةً إلى سوق الأسهم الأمريكي ، وبشكل أكثر تحديدًا ، S&P 500. في أي حال ، من خلال مقارنة التباين بين أصولنا وتغير "السوق" ، يمكننا أن نرى مقدار المخاطر الأصيل بالنسبة للمخاطر الكامنة في السوق ككل: يُسمى هذا القياس التباين المشترك. هذا هو البسط في حساب بيتا.
إن تفسير betas هو عنصر أساسي في العديد من التوقعات المالية واستراتيجيات الاستثمار.
حساب بيتا في إكسل
قد يبدو من الضروري حساب الإصدار التجريبي ، لأنه مقياس شائع الاستخدام ومتاح للجمهور. ولكن هناك سبب واحد للقيام بذلك يدويًا: حقيقة أن المصادر المختلفة تستخدم فترات زمنية مختلفة في حساب العوائد. بينما تتضمن النسخة التجريبية دائمًا قياس التباين والتباين خلال فترة ما ، لا يوجد طول عالمي متفق عليه لتلك الفترة. لذلك ، قد يستخدم أحد البائعين الماليين بيانات شهرية مدتها خمس سنوات (60 فترة على مدار خمس سنوات) ، بينما قد يستخدم بائع آخر سنة واحدة من البيانات الأسبوعية (52 فترة على سنة واحدة) في الخروج برقم تجريبي. قد لا تكون الاختلافات الناتجة في الإصدار التجريبي ضخمة ، ولكن الاتساق يمكن أن يكون حاسماً في إجراء المقارنات.
لحساب الإصدار التجريبي في Excel:
- قم بتنزيل أسعار الأمان التاريخية للأصل الذي ترغب في قياس الإصدار التجريبي منه. قم بتنزيل أسعار الأمان التاريخية لمعيار المقارنة. احسب فترة التغيير في المئة إلى فترة لكل من الأصل والمؤشر. إذا كنت تستخدم بيانات يومية ، فستكون كل يوم ؛ البيانات الأسبوعية ، كل أسبوع ، وما إلى ذلك. العثور على تباين الأصل باستخدام = VAR.S (جميع التغييرات في المئة من الأصل). ربط التباين في الأصل إلى المؤشر باستخدام = COVARIANCE.S (جميع التغييرات في المئة من الأصل ، كل التغييرات في المئة من المؤشر).
مشاكل مع الإصدار التجريبي
إذا كان هناك شيء تجريبي واحد ، فغالبًا ما يفترض أن الأصل سوف يرتفع أو ينخفض تمامًا مثل السوق. هذا بالتأكيد هو تبجح للمفهوم. إذا كان هناك شيء ما في الإصدار التجريبي من 1 ، فهذا يعني حقًا ، بالنظر إلى حدوث تغيير في المؤشر ، أن حساسية العوائد تساوي حساسية المعيار.
ماذا لو لم تكن هناك تغييرات يومية أو أسبوعية أو شهرية لتقييمها؟ على سبيل المثال ، لا يزال هناك مجموعة تجريبية نادرة من بطاقات البيسبول تحتوي على نسخة تجريبية ، ولكن لا يمكن حسابها باستخدام الطريقة المذكورة أعلاه إذا قام آخر جامع ببيعها قبل 10 أعوام ، وستحصل على تقييم بقيمة اليوم. باستخدام نقطتي بيانات فقط (سعر الشراء قبل 10 أعوام وقيمة اليوم) ، ستقلل بشكل كبير من الفرق الحقيقي لتلك العائدات.
الحل هو حساب النسخة التجريبية للمشروع باستخدام طريقة Pure-Play. تأخذ هذه الطريقة النسخة التجريبية من مقارنة قابلة للتداول العام ، وتخفف عنها ، ثم تلجأ إليها لتتناسب مع هيكل رأس المال للمشروع.
