投资股票的风险可评估？
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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