投资股票的风险可评估?

【语无伦次】关于Beta的概念

2020年3月17日
by 喊穷小编

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上一次讲到计算股票的真实价值时,我们会用到的Discount rate(折现率,或者叫贴现率)。那道公式里有一个叫Beta的概念,因为没有讲清楚,所以今天会继续讲解。

首先,我们要明白Beta是用来解释一只股票的风险高低。那么,怎么判断一只股票的风险是高还是低?这就要进行比较,我们才会知道,通常会用来比较的就是主要股市表现。放在马来西亚,这个标准自然就是FBMKLCI Index,也就是我们常说的富时吉隆坡综合指数,以下简称KLCI。

假设今天我们要比较的是A股。我们把A股和KLCI过去8天的涨跌幅列出来,如下图:

A股

KLCI

同时涨跌吗?

-2.63%

+0.99%

X

-0.48%

+1.85%

X

-2.51%

+2.46%

X

-0.58%

-1.22%

-3.40%

-3.17%

-2.79%

-0.80%

+0.44%

+3.44%

+1.31%

-1.59%

X


我们就要进行Beta的演算,我们取两者之间的covariance,以及KLCI的variance。

BetaA = Covariance (A, KLCI) ÷ Variance (KLCI)


以上的covariance主要是用来计算这两组数据之间的关系,一般来说如果两组数据越是同步涨跌的话,covariance就会是正数(positive)。如果A股涨跌的幅度(注意,幅度和方向不同)比KLCI来得强,covariance的数值就会越大。

更白话的说法,covariance是用来有算着两组数据的亲密关系,看它们是不是共同进退。如果共同进退就positive;如果是一进一退,就negative。如果一个不管进退,另一个都无动于衷,那么就是zero。

另一层意义是如果一个付出200分,另一个付出100分,那么Beta就会高分。

至于variance则是用来计算KLCI的变化。如果KLCI涨跌非常大,好像最近的美国股市隔几天就上下10%的话,那么这个variance就会非常高。反之亦然。

所以,现在我们知道两个因子(factor)的大致逻辑。

第一个因子是计算两组数据是不是共同进退的关系,第二个因子则是计算主要股市表现,看它是不是变化莫测。

所以,从上述数据来看,A股的Beta就会是0.03% ÷ 0.05%,是0.58。

换句话说,A股的风险比KLCI来得低,因为它不会跟随KLCI任意涨跌。从两组数据来看,我们也可以看到A股在8天里的涨跌幅,有一半是和KLCI同步,因此可以粗略地推测A股的Beta是0.5左右。当然,更准确的beta计算就会要用到更多数据。以上的例子只是参考。

希望对各位有帮助。

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