베타(금융)

금융에서 베타(β 또는 시장 베타 또는 베타 계수)는 전체 주식 시장이 증가하거나 감소할 때 개별 자산이 (평균적으로) 어떻게 움직이는지를 나타내는 척도다. 따라서 베타(beta)는 개별 자산이 소량으로 추가되었을 때 시장 포트폴리오의 위험에 대한 기여도를 측정하는 유용한 척도가 된다. 따라서 베타(beta)는 자산의 비파생위험, 그 체계적 위험, 시장위험 또는 위험회피비율이라고 한다. 베타는 특이한 위험을 측정하는 척도가 아니다.

가치 해석

정의상, 가치 가중 시장 지수와 관련하여 모든 투자 가능 자산의 모든 시장 베타스의 가치 가중 평균은 1이다. 자산이 (아래)1보다 베타 버전인 경우, 평균적으로 시장-포트폴리오의 수익률과 함께 수익률이 1대1보다 더(이하) 이동한다는 것을 나타낸다.^[1] 실제론 마이너스 베타(시장이 하락하면 오르려는 종목이 거의 없다. 대부분의 주식은 0에서 3 사이의 베타를 가지고 있다.

재무부어음(대부분의 고정소득상품과 마찬가지로)과 상품권은 낮거나 0베타를 갖는 경향이 있고, 콜옵션은 (기초 주식과 비교해도) 높은 베타를 갖는 경향이 있으며, 풋옵션과 짧은 포지션, 일부 역 ETF는 음의 베타를 갖는 경향이 있다.

리스크 대책으로서의 중요성

베타(Beta)는 주식시장에 대한 투자의 위험회피비율이다. 예를 들어, 시장 베타 버전이 2.0인 주식의 시장 위험을 회피하기 위해, 투자자는 주식에 투자한 1,000달러당 주식 시장에서 2,000달러를 부족하게 될 것이다. 따라서 보험에 가입되어 있는 전체 주식 시장의 움직임은 더 이상 평균적으로 결합 포지션에 영향을 미치지 않는다.

따라서 베타에서는 다변화에 의해 줄어들지 않았던 시장 포트폴리오의 리스크에 대한 개별 투자의 기여도를 측정한다. 그것은 독립적으로 투자를 보유할 때 위험을 측정하지 않는다.

기술적 측면

수학적 정의

자산 i의 시장 베타는 (일반적으로 가치 가중치가 있는) 주식시장 지수의 수익률에 대한 자산 i의 수익률의 선형 회귀로 정의된다.

r_{i,t}=\reason _{i}+\reason _{i}\cdot r_{m,t}+\varepsilon _{t}}}

여기서 ε은_t 오차 제곱을 최소화해야 하는 편향되지 않은 오차항이다. y절은 흔히 알파라고 한다.

보통의 최소 제곱 용액은

\beta _{i}={\frac {\mathrm {Cov}(r_{i},r_{m})}{\mathrm {Var}(r_{m}}),

여기서 Cov와 Var는 공분산 및 분산 연산자다. 다른 시장 지수에 대한 베타는 비교가 안 된다.

자체 위험과 베타 위험 사이의 관계

By using the relationships between standard deviation, variance and correlation: $\sigma \equiv {\sqrt {\mathrm {Var} (r)}}$ , ${\displaystyle \rho _{a,b}={\frac {\mathrm {Cov} (r_{a},r_{b})}{\sqrt {\mathrm {Va$ $r}(r_{a})\mathrm {Var}(r_{b}}}}}}}}}},$ 이 식도 다음과 같이 쓸 수 있다.

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

=

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

\beta _{i}=\rho _{i,m}{\frac {\sigma _{i}}{\sigma _{m}}}

{\

여기서 ρ은_i,m 두 수익의 상관관계이고, and과_i_m σ은 각각의 볼륨성이다. 이 방정식은 특이적 위험(위험_i)이 시장 베타와는 관련이 있지만 종종 매우 다르다는 것을 보여준다. 특이적 위험이 0이면(즉, 주식 수익률이 움직이지 않는 경우), 시장-베타도 그렇다. 그 반대의 경우는 다음과 같다. 동전 던지기 내기에는 베타 버전이 없지만 위험은 없다.

세 가지 성분 성분을 따로 추정하려는 시도가 있었지만, 이것이 시장 베타의 더 나은 추정으로 이어지지는 않았다.

시장 포트폴리오에 자산 추가

투자자가 그의 모든 돈을 시장에 가지고 있고 소량의 돈을 자산 등급 i로 옮기고 싶다고 가정해보자. 새로운 포트폴리오는 다음과 같이 정의된다.

r_{p}=(1-\pair )r_{m}+\pair r_{i}.

분산은 다음과 같이 계산할 수 있다.

\operatorname {Var}(r_{p})=(1-\delta )^{2}\operatorname {Var}(r_{m})+2\delta(1-\delta )\opername {Cov}(r_{m})+\delta ^{2}\operatorname {Var}(R_{var}(R_{i}).

작은 델타에 대해서는 Δ² 항을 무시할 수 있다.

\operatorname {Var}(r_{p})\reason(1-2\delta )\operatorname {Var}(r_{m}+2\delta \operatorname {Cov}(r_{m},r_{i})

$\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ = $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ ( $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ , $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ ) $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ / $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ ( $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ ) $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ , ${\displaystyle \beta _{i}=\operatorname {Cov}(r_{m},r_{i})/\operatorname {Var}(r_{m})$ 의 정의를 사용하면 다음과 $\beta _{i}=\operatorname {Cov} (r_{m},r_{i})/\operatorname {Var} (r_{m}),$ 같다.

\operatorname {Var}(r_{p}/\operatorname {Var}(r_{m})\약 1+2\delta(\beta _{i}-1)

이는 β가 1보다 큰 자산은 포트폴리오 분산을 증가시키는 반면, β가 1보다 작은 자산은 적은 금액으로 더하면 이를 감소시킨다는 것을 의미한다.

선형 연산자로서의 베타

시장-베타는 가중, 평균, 추가 등을 할 수 있다. 즉, 포트폴리오가 자산 A의 80%와 자산 B의 20%로 구성된다면 포트폴리오의 베타(beta)는 자산 A의 80%와 자산 B의 20%가 된다.

$r_{p}=w_{a}\cdot r_{a}+w_{b}\Rightarrow \b}\rightarrow \beta _{p,m}=w_{a}\cdot \veta _{b,m}.$

시장 포트폴리오 및 무위험 비율 선택

실제로 개별 자산의 시장 베타스에서 지수를 선택하는 것은 상대적으로 거의 차이가 없는데, 그 이유는 가치 가중치가 큰 시장 지표가 서로 밀접하게 움직이는 경향이 있기 때문이다.

학자들은 매력적인 집적 특성과 CAPM과의 긴밀한 연계성 때문에 가치 가중 시장 포트폴리오로 일하는 것을 선호하는 경향이 있다.^[2] 실무자들은 S&P500과 함께 일하는 것을 선호하는 경향이 있는데, 이는 증권 지수 선물과 함께 위험회피할 수 있는 시간적 가용성과 가용성이 용이하기 때문이다.

미국 증시가 너무 협소해 다른 모든 종류의 국내외 자산계급을 생략하고 있다는 합리적인 주장이 나올 수 있다. 따라서 MSCI EAFE와 같은 국제지표를 사용하는 것도 가끔 선택할 수 있다. 하지만 이들 지수조차 주식시장과 놀라울 정도로 비슷한 수익률을 기록하고 있다.

벤치마크는 투자자가 선택한 자산과 비슷하도록 선택할 수도 있다. 예를 들어, S&P 500 지수 펀드와 골드바를 보유한 사람의 경우, 지수는 S&P 500과 금 가격을 결합할 것이다. 그러나, 그 결과 베타는 더 이상 그 용어의 일반적인 의미에서의 시장 베타가 될 수 없을 것이다.

시장 베타를 추정하기 전에 (자체 수익률과 시장 수익률 모두에서) 무위험 비율을 빼야 하는지의 선택은 유사하게 중요하지 않다. 이 작업을 수행할 때 보통 시간 간격에 해당하는 이자율(즉, 1일 또는 1개월의 재무부 금리)을 선택한다.

경험적 추정

자산 수익률과 시장 간의 진정한 기대 관계를 정의하는 진정한 시장-베타와 역사적 수익률에 기초하고 가능한 주식 수익 실현 집합 중에서 단지 하나의 구체적인 역사를 나타내는 실현된 시장-베타를 구별하는 것이 중요하다. 진정한 시장 베타는 무한히 많은 무승부를 관찰할 수 있다면 평균적인 결과로 볼 수 있다-그러나 두 개 이상의 무승부를 관찰하는 것은 결코 엄밀히 말하면 사실이 아니기 때문에, 진정한 시장 베타는 돌이켜 봐도 결코 관찰할 수 없다. 실현된 시장-베타만 관찰할 수 있다. 그러나, 평균적으로, 실현된 시장 베타의 최선의 예측은 또한 진정한 시장 베타의 최선의 예측이다.

시장-베타의 평가자들은 두 가지 중요한 문제와 씨름해야 한다.

기초 시장 베타는 시간이 지남에 따라 이동하는 것으로 알려져 있다.
투자자들은 역사적 시장 베타가 아니라 가장 가능성이 높은 시장-베타 실현(포트폴리오에 대한 실현된 위험 기여가 될 것)을 가장 잘 나타내는 진정한 시장-베타-베타-베타에 대한 최선의 예측에 관심이 있다.

이러한 문제에도 불구하고, 과거 베타 추정기는 명백한 벤치마크 예측 변수로 남아 있다. 선형 최소 제곱 추정기에서 적합선의 기울기로 구한다. OLS 회귀는 1~5년 가치의 일일, 주간 또는 월간 주식 수익률로 추정할 수 있다. 선택은 베타 측정의 정확성(더 긴 주기적 측정 시간과 더 많은 연도가 더 정확한 결과를 제공함)과 시간 경과에 따른 과거 기업 베타 변경(예: 판매 제품 또는 고객 변화) 사이의 트레이드오프에 따라 달라진다.

개선된 추정기

다른 베타 추정기는 측정 오류뿐만 아니라 진정한 베타 및/또는 역사적 무작위성의 근본적인 변화에 의해 야기된 평균에 대한 회귀에 대한 베타(수익률과 같은) 경향을 반영한다. (직관적으로, 작년에 수익률이 높은 회사[예: 약물 발견]]가 높은 회사라고 제안하지는 않을 것이다.n 내년) 그러한 추정가에는 블룸/블룸버그 베타^[3](많은 금융 웹사이트에서 눈에 띄게 사용), 바시섹 베타,^[4] 스콜스-윌리엄스 베타,^[5] 딤슨 베타 등이 포함된다.^[6]

Blume beta는 미래의 베타 버전을 과거 OLS 베타 + 숫자 1의 2/3배 정도로 추정한다. 월간 수익률에 기반한 버전은 캐피털 IQ에 의해 널리 배포되고 모든 금융 웹사이트에서 인용된다. 그것은 미래의 시장을 예측하지 못한다.
바시체크 베타(Vasicek beta)는 역사적 OLS 베타(또는 포트폴리오가 가치 가중치가 없는 경우 평균 시장 베타)와 숫자 1(또는 포트폴리오가 가치 가중치가 없는 경우 평균 시장 베타) 사이의 가중치를 전체 시장에서의 변동성과 베타(betas)의 이질성에 따라 변화시킨다. 기초적인 시장-베타는 움직이지 않는다는 (위반된) 가정 하에서 최적의 베이시안 추정기 또는 무작위 효과 추정기로 볼 수 있다. 그것은 실행하기가 다소 어렵다. 그것은 OLS 베타보다 다소 더 좋은 성능을 보인다.
스콜스-윌리엄스와 딤슨 베타는 비동기적으로 공시가격을 유발하는 빈번하지 않은 거래를 설명하는 평가자들이다. 그들은 거래가 합리적으로 동기화할 때 효율적 손실을 발생시키기 때문에, 주가가 하루 말일에 인용되고 분석가들이 쉽게 이용할 수 있을 때 거의 유용하지 않다. 그러나 빈번한 거래가 관찰되지 않는 경우(예: 사모펀드와 같이)나 거래 활동이 드문 시장에서 매우 유용할 수 있다.

이 평가자들은 즉각적으로 널리 퍼져있는 시장 베타를 밝혀내려고 노력한다. 장기적 시장-베타(betas)가 필요할 경우, 장기적 지평에 걸쳐 평균으로 더 회귀하는 것을 고려해야 한다.

평형 사용: 위험에 대한 공정한 보상?

이상화된 자본자산가격결정모형(CAPM)에서 베타위험은 투자자가 무위험이자율보다 더 높은 기대수익률을 받아야 하는 유일한 위험 유형이다.^[7] 이것은 CAPM 기사와 시큐리티 마켓 라인 기사에서 논의된다.

CAPM의 컨텍스트 내에서 사용할 경우, 베타는 적절한 기대수익률의 척도가 된다. 기업의 전체 수익률이 부채와 자본에 대한 가중 수익률이기 때문에, 전체 무연봉 기업의 시장 베타는 기업의 부채 베타(종종 0에 가까움)와 차입형 지분 베타의 가중 평균이다.

성능 측정에 사용

펀드 운용에서, 시장 노출에 대한 조정은 펀드 매니저들이 시장에 대한 특정 노출이 있었다는 점을 감안할 때 받았어야 할 요소들을 분리한다. 예를 들어, 특정 해에 주식시장이 20% 상승했고, 관리자가 시장 베타 2.0의 포트폴리오를 가지고 있었다면, 이 포트폴리오가 특정 주식선택 능력이 없는 상태에서 40%를 돌려줬어야 했다. 이것은 시장 모델의 알파에 의해 측정되며 베타 상수를 보유한다.

비시장 베타

때때로, 시장 베타보다 다른 베타가 사용된다. 차익거래가격결정론(APT)은 그 모델에 여러 가지 요인을 가지고 있기 때문에 복수의 베타가 필요하다. (CAPM은 하나의 위험 요소, 즉 전체 시장을 가지고 있기 때문에 일반 베타 버전에서만 작동한다.) 예를 들어 유가 변동에 관한 베타(beta)는 그 차이를 명확히 하기 위해 "시장-베타"가 아닌 "오일-베타"라고 부르기도 한다.

뮤추얼 펀드 분석에서 흔히 인용되는 베타스는 종종 전체 주식시장이 아닌 특정 펀드 벤치마크에 대한 노출을 측정한다. 그러한 베타는 시장의 포트폴리오에 펀드를 추가하는 위험보다는 뮤추얼펀드 벤치마크 포트폴리오 보유자에게 특정 펀드를 추가하는 위험을 측정할 것이다.^[8]

특례

유틸리티 주식은 일반적으로 낮은 베타 상품의 예로서 나타난다. 이들은 일관된 배당금을 지급하는 경향이 있고, 경기 순환에 크게 의존하지 않는다는 점에서 채권과 어느 정도 유사성이 있다. 여전히 주식이기 때문에 이것이 말이 안 되더라도 전반적인 증시 흐름의 영향을 받을 것이다.

외국 주식은 어느 정도 다변화를 제공할 수도 있다. S&P 글로벌 100과 같은 세계 벤치마크는 S&P 100과 같은 미국 전용 벤치마크에 비해 베타가 약간 낮다. 그러나, 이 효과는 예전만큼 좋지 않다; 다양한 시장들, 특히 미국과 서유럽이 상당히 상호 연관되어 있다.^{[citation needed]}

파생상품은 비선형자산의 예다. 베타는 선형 모델에 의존한다. 화폐성옵션은 명백히 비선형적인 보상이 있을 수 있다. 기초자산의 가격 변동(예: 주식)과 관련된 옵션의 가격 변동은 일정하지 않다. 예를 들어 S&P 500에서 풋옵션을 구입한 경우, 기초지수의 가격변동성(실제로 변동성, 만기일 및 기타 요인)이 변함에 따라 베타(beta)는 달라질 것이다. (옵션 가격 및 블랙-숄즈 모델 참조).

참고 항목

참조

^ https://www.investopedia.com/terms/b/beta.asp
^ Stambaugh, Robert F (1982-11-01). "On the exclusion of assets from tests of the two-parameter model: A sensitivity analysis". Journal of Financial Economics. 10 (3): 237–268. doi:10.1016/0304-405X(82)90002-2. ISSN 0304-405X.
^ Blume, Marshall E. (1975). "Betas and Their Regression Tendencies". The Journal of Finance. 30 (3): 785–795. doi:10.1111/j.1540-6261.1975.tb01850.x. ISSN 1540-6261.
^ Vasicek, Oldrich A. (1973). "A Note on Using Cross-Sectional Information in Bayesian Estimation of Security Betas". The Journal of Finance. 28 (5): 1233–1239. doi:10.1111/j.1540-6261.1973.tb01452.x. ISSN 1540-6261.
^ Scholes, Myron; Williams, Joseph (1977-12-01). "Estimating betas from nonsynchronous data". Journal of Financial Economics. 5 (3): 309–327. doi:10.1016/0304-405X(77)90041-1. ISSN 0304-405X.
^ Dimson, Elroy (1979-06-01). "Risk measurement when shares are subject to infrequent trading". Journal of Financial Economics. 7 (2): 197–226. doi:10.1016/0304-405X(79)90013-8. ISSN 0304-405X.
^ Fama, Eugene (1976). Foundations of Finance: Portfolio Decisions and Securities Prices. Basic Books. ISBN 978-0465024995.
^ Ilmanen, Antti (2011). Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards. John Wiley & Sons. ISBN 978-1119990727.

외부 링크

[1] ttps://www.investopedia.com/terms/b/beta.asp

[2] Stambaugh, Robert F (1982-11-01). "On the exclusion of assets from tests of the two-parameter model: A sensitivity analysis". Journal of Financial Economics. 10 (3): 237–268. doi:10.1016/0304-405X(82)90002-2. ISSN 0304-405X.

[3] Blume, Marshall E. (1975). "Betas and Their Regression Tendencies". The Journal of Finance. 30 (3): 785–795. doi:10.1111/j.1540-6261.1975.tb01850.x. ISSN 1540-6261.

[4] Vasicek, Oldrich A. (1973). "A Note on Using Cross-Sectional Information in Bayesian Estimation of Security Betas". The Journal of Finance. 28 (5): 1233–1239. doi:10.1111/j.1540-6261.1973.tb01452.x. ISSN 1540-6261.

[5] Scholes, Myron; Williams, Joseph (1977-12-01). "Estimating betas from nonsynchronous data". Journal of Financial Economics. 5 (3): 309–327. doi:10.1016/0304-405X(77)90041-1. ISSN 0304-405X.

[6] Dimson, Elroy (1979-06-01). "Risk measurement when shares are subject to infrequent trading". Journal of Financial Economics. 7 (2): 197–226. doi:10.1016/0304-405X(79)90013-8. ISSN 0304-405X.

[7] Fama, Eugene (1976). Foundations of Finance: Portfolio Decisions and Securities Prices. Basic Books. ISBN 978-0465024995.

[8] Ilmanen, Antti (2011). Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards. John Wiley & Sons. ISBN 978-1119990727.

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[8]

v t 금융시장
시장 유형	1차시장 2차시장 제3시장 제4시장
주식의 종류	보통주 골든 셰어음 우선주 제한재고 추적주식
주식 자본	공인자본 발행주식 미결제주식 국고주식
참가자	브로커-딜러 데이 트레이더 플로어 브로커 플로어 트레이더 투자자 마켓 메이커 독점거래자 양적분석가 금융법 조절기 주식거래자
교환	전자통신망 증권거래소 목록 거래시간 다자무역시설 처방전 없이 살 수 있는
주식평가	알파 차익거래가격론 베타. 매입-매도 스프레드 장부가치 자본자산가격결정모형 자본시장라인 배당할인모형 배당수익률 주당순이익 수익률 Fed 모델 순자산가치 보안특성라인 보안시장라인 T-모형
무역이론 및 전략	알고리즘 트레이딩 구입 및 보류 콘트라리아 투자 데이 트레이딩 달러 비용 평균화 효율적 시장 가설 근본분석 성장주 시장시기 현대 포트폴리오 이론 모멘텀 투자 모자이크 이론 페어 트레이드 포스트모던 포트폴리오 이론 무작위 보행 가설 섹터 회전 스타일투자 스윙 트레이딩 기술분석 다음 추세 값 평균화 가치투자
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