بتا چیست؟ + تعریف، محاسبه و توضیح برای سرمایه گذاران

بتا چیست؟ + تعریف، محاسبه و توضیح برای سرمایه گذاران
توسط منتشر شده در : نوامبر 28, 2023دسته بندی: مقالات تحلیل آماریLast Updated: نوامبر 28, 2023بدون دیدگاه on بتا چیست؟ + تعریف، محاسبه و توضیح برای سرمایه گذاراننمایش: 1310

چکیده مقاله :
بتا (β) یک اوراق بهادار سرمایه گذاری (یعنی سهام) اندازه گیری نوسانات بازده آن نسبت به کل بازار است. به عنوان معیاری برای ریسک استفاده می شود و بخشی جدایی ناپذیر از مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای (CAPM) است. شرکتی با بتای بالاتر ریسک بیشتری دارد و همچنین بازده مورد انتظار بیشتری دارد. همانطورکه گفته شدبتا، که اغلب با حرف یونانی β نشان داده می شود، راهی برای اندازه گیری نوسانات بازدهی است که از یک سرمایه گذاری به دست می آورید. نوسانات معیاری است که نشان می دهد ارزش یک دارایی چقدر و با چه سرعتی افزایش و کاهش می یابد. در بازارهای مالی، ریسک و نوسان مفاهیمی نزدیک به هم هستند. سرمایه گذاران از بتا استفاده می کنند تا ببینند که آیا قیمت اوراق بهادار در مسیری مشابه با بقیه بازار حرکت می کند یا خیر. همچنین بینش هایی در مورد میزان نوسان یا ریسک بودن یک سهام نسبت به بقیه بازار ارائه می دهد. در این محتوا یک راهنمایی کامل ارائه می کنیم که به تمام سوالات شما پاسخ خواهد داد.

1- بتا چیست؟

بتا (β) اندازه گیری نوسانات یا ریسک سیستماتیک یک اوراق بهادار یا پرتفوی در مقایسه با کل بازار (معمولاً S&P 500) است. سهام با بتای بالاتر از 1.0 را می توان به عنوان نوسان تر از S&P 500 تفسیر کرد.

بتا در مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای (CAPM) استفاده می شود که رابطه بین ریسک سیستماتیک و بازده مورد انتظار برای دارایی ها (معمولاً سهام) را توصیف می کند. CAPM به طور گسترده ای به عنوان روشی برای قیمت گذاری اوراق بهادار پرخطر و برای ایجاد تخمین از بازده مورد انتظار دارایی ها، با در نظر گرفتن ریسک آن دارایی ها و هزینه سرمایه استفاده می شود.

مفاهیم کلیدی

  • بتا (β)، که عمدتاً در مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM) استفاده می‌شود، اندازه‌گیری نوسانات – یا ریسک سیستماتیک – یک اوراق بهادار یا پرتفوی در مقایسه با کل بازار است.
  • داده‌های بتا در مورد یک سهام منفرد فقط می‌تواند تقریباً میزان ریسکی را که سهام به یک سبد (احتمالاً) متنوع اضافه می‌کند به سرمایه‌گذار ارائه دهد.
  • برای معنی دار بودن بتا، سهام باید با معیاری که در محاسبه استفاده می شود مرتبط باشد.
  • S&P 500 دارای بتای 1.0 است.
  • سهام با بتای بالاتر از 1 تمایل به حرکت با مومنتوم بیشتری نسبت به S&P 500 دارند. سهام با بتای کمتر از 1 با مومنتوم کمتر.

2- بتا چگونه کار می کند

یک ضریب بتا می تواند نوسانات یک سهم را در مقایسه با ریسک سیستماتیک کل بازار اندازه گیری کند. از نظر آماری، بتا شیب خط را از طریق رگرسیون نقاط داده نشان می دهد. در امور مالی، هر یک از این نقاط داده نشان دهنده بازده یک سهم در برابر بازده کل بازار است.

بتا به طور موثری فعالیت بازده اوراق بهادار را در پاسخ به نوسانات در بازار توصیف می کند. بتای یک اوراق بهادار با تقسیم حاصلضرب کوواریانس بازده اوراق بهادار و بازده بازار بر واریانس بازده بازار در یک دوره مشخص محاسبه می شود.

3- نحوه محاسبه بتا

محاسبه بتا به شرح زیر است:

ضریب بتا = کواریانس (Re , Rm) تقسیم بر واریانس Rm

که در آن:
Rm = بازده سهام فردی
Re = بازده کل بازار
کوواریانس=چگونگی تغییرات در بازده سهام مربوط به تغییرات بازدهی بازار است
واریانس = میزان انتشار نقاط داده بازار از مقدار متوسط آنها خارج است

محاسبه بتا برای کمک به سرمایه‌گذاران برای درک اینکه آیا سهام در همان جهت حرکت می‌کند استفاده می‌شود. همچنین بینش هایی را در مورد اینکه یک سهام نسبت به بقیه بازار چقدر نوسان یا مخاطره آمیز است، ارائه می دهد. برای اینکه بتا بینش مفیدی را ارائه دهد، بازاری که به عنوان معیار استفاده می شود باید به سهام مرتبط باشد. به عنوان مثال، محاسبه بتای ETF اوراق قرضه با استفاده از S&P 500 به عنوان معیار، بینش مفیدی را برای سرمایه گذار فراهم نمی کند زیرا اوراق قرضه و سهام بسیار متفاوت هستند.

4- مفهوم بتا

در نهایت، یک سرمایه‌گذار از بتا استفاده می‌کند تا اندازه‌گیری کند که یک سهام چقدر ریسک به پرتفوی اضافه می‌کند. در حالی که سهامی که بسیار کم از بازار منحرف می شود، ریسک زیادی به پرتفوی اضافه نمی کند، همچنین پتانسیل بازدهی بیشتر را افزایش نمی دهد.

برای اطمینان از اینکه یک سهم خاص با معیار مناسب مقایسه می‌شود، باید مقدار R-squared بالایی در رابطه با معیار داشته باشد. R-squared یک معیار آماری است که درصدی از حرکات تاریخی قیمت اوراق بهادار را نشان می‌دهد که می‌توان آن را با حرکت در شاخص معیار توضیح داد. هنگام استفاده از بتا برای تعیین درجه ریسک سیستماتیک، یک اوراق بهادار با مقدار R-squared بالا، در رابطه با معیار آن، می تواند معیار مرتبط تری را نشان دهد.

به عنوان مثال، یک صندوق قابل معامله در بورس طلا (ETF)، مانند سهام طلای SPDR (GLD)، با عملکرد شمش طلا مرتبط است.
در نتیجه، یک ETF طلا رابطه بتا و R-squared پایینی با S&P 500 خواهد داشت.

یکی از راه‌های فکر کردن سرمایه‌گذار به ریسک سهام، تقسیم آن به دو دسته است. دسته اول ریسک سیستماتیک نامیده می شود که ریسک کاهش کل بازار است. بحران مالی در سال 2008 نمونه ای از یک رویداد با ریسک سیستماتیک است. هیچ مقداری از تنوع نمی توانست مانع از دست دادن ارزش سرمایه گذاران در پرتفوی سهام خود شود. ریسک سیستماتیک به عنوان ریسک غیر قابل تنوع نیز شناخته می شود.

ریسک غیرسیستماتیک، که به عنوان ریسک متنوع نیز شناخته می شود، عدم اطمینان مرتبط با یک سهام یا صنعت است. به عنوان مثال، اعلام غافلگیرکننده مبنی بر اینکه شرکت Lumber Liquidators (LL) کفپوش های چوبی سخت با سطوح خطرناک فرمالدئید را در سال 2015 به فروش رسانده است، نمونه ای از ریسک غیرسیستماتیک است. درواقع این ریسکی بود که مختص آن شرکت بود. ریسک غیر سیستماتیک را می توان تا حدی از طریق تنوع کاهش داد.

بتای سهام در طول زمان تغییر می کند زیرا عملکرد سهام را به بازده کل بازار مرتبط می کند، که یک فرآیند پویا است.

5- انواع مقادیر بتا

مقدار بتا برابر با 1.0

اگر سهمی دارای بتای 1.0 باشد، نشان می دهد که فعالیت قیمت آن به شدت با بازار همبستگی دارد. سهام با بتای 1.0 دارای ریسک سیستماتیک است. با این حال، محاسبه بتا نمی تواند خطر غیرسیستماتیکی را تشخیص دهد. افزودن سهام به پورتفولیو با بتای 1.0 هیچ ریسکی را به سبد سهام اضافه نمی کند، اما احتمال اینکه پرتفوی بازدهی مازادی داشته باشد را نیز افزایش نمی دهد.

مقدار بتا کمتر از یک

مقدار بتای کمتر از 1.0 به این معنی است که از نظر تئوری امنیت کمتر از بازار است. گنجاندن این سهام در یک سبد باعث می شود ریسک آن نسبت به همان پرتفوی بدون سهام کمتر باشد. به عنوان مثال، سهام شرکت‌ها اغلب بتای پایینی دارند، زیرا تمایل به حرکت آهسته‌تر از میانگین بازار دارند.

ارزش بتا بیشتر از یک

بتای بزرگتر از 1.0 نشان می دهد که قیمت اوراق بهادار از نظر تئوری بی ثبات تر از بازار است. به عنوان مثال، اگر بتای یک سهم 1.2 باشد، فرض می شود که 20٪ بیشتر از بازار نوسان دارد. سهام فناوری و سهام با سرمایه کوچک تمایل به بتای بالاتری نسبت به معیار بازار دارند. این نشان می‌دهد که افزودن سهام به پرتفوی ریسک پرتفوی را افزایش می‌دهد، اما ممکن است بازده مورد انتظار آن را نیز افزایش دهد.

ارزش بتا منفی

برخی از سهام دارای بتای منفی هستند. بتای 1.0- به این معنی است که سهم با معیار بازار بر اساس 1:1 همبستگی معکوس دارد. این سهم را می توان به عنوان تصویری متضاد و آینه ای از روندهای معیار در نظر گرفت. گزینه های Put و ETF های معکوس طوری طراحی شده اند که بتای منفی داشته باشند. همچنین چند گروه صنعتی مانند معدنچیان طلا وجود دارند که در آنها بتای منفی نیز رایج است.

6- تفاوت بتا در تئوری و بتا در عمل

تئوری ضریب بتا فرض می کند که بازده سهام معمولاً از دیدگاه آماری توزیع می شود. با این حال، بازارهای مالی مستعد شگفتی های بزرگ هستند. در واقعیت، بازده همیشه به طور معمول توزیع نمی شود. بنابراین، آنچه بتای سهام ممکن است در مورد حرکت آتی سهام پیش‌بینی کند، همیشه درست نیست.

سهامی با بتای بسیار پایین می‌تواند نوسانات قیمتی کمتری داشته باشد، اما همچنان می‌تواند در یک روند نزولی بلندمدت باشد. بنابراین، افزودن یک سهام با روند نزولی با بتای پایین تنها در صورتی ریسک را در پرتفوی کاهش می‌دهد که سرمایه‌گذار ریسک را کاملاً بر اساس نوسانات تعریف کند (و نه به عنوان پتانسیل زیان). از منظر عملی، سهام بتا پایین که روند نزولی را تجربه می کند، احتمالاً عملکرد سبد را بهبود نمی بخشد.

به طور مشابه، یک سهام بتا بالا که در جهتی عمدتاً صعودی نوسان دارد، ریسک پرتفوی را افزایش می‌دهد، اما ممکن است سودهایی را نیز به همراه داشته باشد. توصیه می‌شود سرمایه‌گذارانی که از بتا برای ارزیابی سهام استفاده می‌کنند قبل از اینکه فرض کنند ریسک یک سبد را اضافه یا حذف می‌کند، آن را از دیدگاه‌های دیگر – مانند عوامل بنیادی یا فنی – نیز ارزیابی کنند.

7- محدودیت های بتا

در حالی که بتا می تواند اطلاعات مفیدی را هنگام ارزیابی سهام ارائه دهد، اما محدودیت هایی دارد. بتا در تعیین ریسک کوتاه مدت یک اوراق بهادار و برای تجزیه و تحلیل نوسانات برای رسیدن به هزینه های حقوق صاحبان سهام هنگام استفاده از CAPM مفید است. با این حال، از آنجایی که بتا با استفاده از داده‌های تاریخی محاسبه می‌شود، برای سرمایه‌گذارانی که به دنبال پیش‌بینی حرکت‌های آتی سهام هستند، کمتر معنادار می‌شود. بتا همچنین برای سرمایه گذاری های بلندمدت کمتر مفید است، زیرا نوسانات سهام می تواند به طور قابل توجهی از سال به سال تغییر کند، بسته به مرحله رشد شرکت و عوامل دیگر. علاوه بر این، اندازه گیری بتا در یک سهم خاص به مرور زمان به سرعت بالا می رود، که آن را به عنوان یک معیار پایدار غیرقابل اعتماد می کند.

8- بتای خوب برای سهام چیست؟

بتا به عنوان نماینده ای برای ریسک پذیری یا نوسانات سهام نسبت به بازار گسترده تر استفاده می شود. بنابراین، یک بتای خوب به تحمل ریسک و اهداف شما متکی است. اگر می خواهید بازار گسترده تری را در سبد خود تکرار کنید، به عنوان مثال از طریق یک ETF شاخص، بتای 1.0 ایده آل خواهد بود. اگر شما یک سرمایه گذار محافظه کار هستید که به دنبال حفظ اصل سرمایه هستید، بتای کمتر ممکن است مناسب تر باشد. در یک بازار صعودی، بتای بیشتر از 1.0 تمایل به بازدهی بالاتر از میانگین دارند – اما در بازار نزولی زیان بیشتری نیز ایجاد خواهند کرد.

9- آیا بتا معیار خوبی برای ریسک است؟

بسیاری از کارشناسان موافقند که اگرچه بتا اطلاعاتی در مورد ریسک ارائه می دهد، اما به تنهایی یک معیار موثر برای ارزیابی ریسک نیست. بتا فقط به عملکرد گذشته سهام نسبت به S&P 500 نگاه می کند و هیچ راهنمایی رو به جلو ارائه نمی دهد. همچنین اصول یک شرکت یا درآمد و پتانسیل رشد آن را در نظر نمی گیرد.

10- چگونه بتای سهام را تفسیر می کنید؟

بتای 1.0 برای یک سهام به این معنی است که به اندازه بازار گسترده تر (یعنی شاخص S&P 500) نوسان داشته است. اگر شاخص ۱ درصد به سمت بالا یا نزول حرکت کند، سهام نیز به‌طور میانگین حرکت می‌کند. بتای بزرگتر از 1.0 نشان دهنده نوسانات بیشتر است – بنابراین اگر بتا 1.5 بود و شاخص 1٪ بالا یا پایین می رفت، سهام به طور متوسط 1.5٪ حرکت می کرد. بتای کمتر از 1.0 نشان دهنده نوسانات کمتر است: اگر سهام بتای 0.5 داشت، با 1% حرکت شاخص فقط نیم درصد افزایش یا کاهش پیدا می کرد.

اشتراک گذاری این محتوا، پلتفرم خود را انتخاب کنید!
مطالب مرتبط دیگر :

  • الگوریتم فراابتکاری (Metaheuristic) چیست؟
الگوریتم فراابتکاری (Metaheuristic) چیست؟

دسامبر 8, 2024|بدون دیدگاه

چکیده مقاله: الگوریتم فراابتکاری (Metaheuristic Algorithm) به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند در حل مسائل پیچیده و بهینه سازی مطرح هستند. این الگوریتم ها، برخلاف روش های کلاسیک و دقیق، نیازی به داشتن دانش [...]

  • الگوریتم بهینه سازی فاخته (COA)
الگوریتم بهینه سازی فاخته (COA)

دسامبر 5, 2024|بدون دیدگاه

چکیده مقاله: الگوریتم بهینه سازی فاخته (Cuckoo Optimization Algorithm یا COA) یکی از الگوریتم های فراابتکاری الهام گرفته از طبیعت است که برای حل مسائل بهینه سازی پیچیده توسعه یافته است. این الگوریتم از [...]

  • الگوریتم جهش قورباغه (SFLA)
الگوریتم جهش قورباغه (SFLA)

دسامبر 3, 2024|بدون دیدگاه

چکیده مقاله: الگوریتم جهش قورباغه (SFLA) یک الگوریتم بیونیکی فراابتکاری امیدبخش است که بر اساس تکامل پیچیده تصادفی و چارچوب بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) طراحی شده است. با این حال، این الگوریتم هنگام [...]

  • الگوریتم تکاملی تفاضلی: پیاده سازی، مزایا و کاربرد
الگوریتم تکاملی تفاضلی: پیاده سازی، مزایا و کاربرد

دسامبر 1, 2024|بدون دیدگاه

چکیده مقاله: الگوریتم تکاملی تفاضلی (Differential Evolution Algorithm) یکی از الگوریتم های بهینه سازی مبتنی بر جمعیت است که در حل مسائل پیچیده و غیرخطی بسیار کارآمد می باشد. این الگوریتم با الهام از [...]

  • فیلتر هودریک پرسکات (HP) چیست؟ راهنمای کامل
فیلتر هودریک پرسکات (HP) چیست؟ راهنمای کامل

نوامبر 26, 2024|بدون دیدگاه

چکیده مقاله: فیلتر هودریک پرسکات (Hodrick-Prescott Filter) یک ابزار آماری و اقتصادی است که برای جداسازی روند بلندمدت از نوسانات کوتاه مدت در داده های سری زمانی به کار می رود. این فیلتر، به [...]