बीटा की गणना कैसे करें (चित्रों के साथ)

बीटा पूरे स्टॉक मार्केट की अस्थिरता के सापेक्ष एक विशेष स्टॉक का अस्थिरता या जोखिम है. बीटा एक संकेतक है कि एक विशेष स्टॉक कितना जोखिम भरा है, और इसका उपयोग अपनी वापसी की अपेक्षित दर का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है. बीटा उन मूलभूत सिद्धांतों में से एक है जो शेयर विश्लेषकों को अपने पोर्टफोलियो के लिए शेयरों का चयन करते समय, मूल्य-से-कमाई अनुपात, शेयरधारक की इक्विटी, ऋण-से-इक्विटी अनुपात, और कई अन्य कारकों के साथ-साथ कई अन्य कारकों के साथ विचार करते हैं.

कदम

बीटा कैलकुलेटर

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4 का भाग 1:

एक साधारण समीकरण का उपयोग करके बीटा की गणना

1. जोखिम मुक्त दर खोजें. यह वापसी की दर है एक निवेशक उस निवेश पर उम्मीद कर सकता है जिसमें उसका पैसा जोखिम में नहीं है, जैसे कि यू.रों. यू में निवेश के लिए ट्रेजरी बिल.रों. यूरो में व्यापार के लिए डॉलर और जर्मन सरकार बिल. यह आंकड़ा आमतौर पर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है.

2. स्टॉक के लिए और बाजार या उपयुक्त इंडेक्स के लिए रिटर्न की संबंधित दरों का निर्धारण करें. इन आंकड़ों को प्रतिशत के रूप में भी व्यक्त किया जाता है. आमतौर पर रिटर्न की दर कई महीनों में लगाई जाती है.

या तो ये दोनों मान नकारात्मक हो सकते हैं, जिसका अर्थ है कि स्टॉक या बाजार में निवेश (सूचकांक) पूरी तरह से अवधि के दौरान एक नुकसान का मतलब होगा. यदि दो दरों में से केवल एक नकारात्मक है, तो बीटा नकारात्मक होगा.

3. स्टॉक की वापसी की दर से जोखिम मुक्त दर घटाएं. यदि स्टॉक की वापसी की दर 7% है और जोखिम मुक्त दर 2% है, तो अंतर 5% होगा.

4. वापसी की बाजार (या सूचकांक) दर से जोखिम मुक्त दर घटाएं. यदि बाजार या अनुक्रमणिका दर 8% है और जोखिम मुक्त दर फिर से 2% है, तो अंतर 6% होगा.

5. ऊपर के दूसरे अंतर से पहले अंतर को विभाजित करें. यह अंश बीटा आकृति है, आमतौर पर एक दशमलव मूल्य के रूप में व्यक्त किया जाता है. उपरोक्त उदाहरण में, बीटा 5, या 0 से विभाजित 5 होगा.833.

बाजार का बीटा स्वयं (या उपयुक्त सूचकांक) परिभाषा 1 से है.0, चूंकि बाजार स्वयं से तुलना की जा रही है, और किसी भी संख्या (शून्य को छोड़कर) स्वयं से विभाजित 1 के बराबर है.1 से कम का बीटा का मतलब है कि स्टॉक पूरी तरह से बाजार की तुलना में कम अस्थिर है, जबकि 1 से अधिक बीटा का मतलब है कि स्टॉक पूरी तरह से बाजार की तुलना में अधिक अस्थिर है. बीटा मान शून्य से कम हो सकता है, जिसका अर्थ है कि स्टॉक पूरी तरह से बाजार खो रहा है (अधिक संभावना) या स्टॉक प्राप्त हो रहा है जबकि बाजार पूरी तरह से पैसा खो रहा है (कम संभावना है).

बीटा को समझते समय, यह आम है, हालांकि, बाजार के सूचकांक प्रतिनिधि का उपयोग करने के लिए आवश्यक नहीं है जिसमें स्टॉक ट्रेड होता है. आपके लिए.रों. स्टॉक, एसएंडपी 500 सूचकांक आमतौर पर उपयोग किया जाता है, हालांकि एक औद्योगिक स्टॉक के विश्लेषण को डॉव जोन्स औद्योगिक औसत के खिलाफ तुलना करके बेहतर किया जा सकता है. कई अन्य इंडेक्स हैं जिनका उपयोग उचित रूप से किया जा सकता है. अंतरराष्ट्रीय स्तर पर व्यापार करने वाले शेयरों के लिए, एमएससीआई ईएएफई (यूरोप, ऑस्ट्रेलिया और सुदूर पूर्व का प्रतिनिधित्व करना) एक उपयुक्त प्रतिनिधि सूचकांक है.

4 का भाग 2:

स्टॉक की वापसी की दर निर्धारित करने के लिए बीटा का उपयोग करना

1. जोखिम मुक्त दर खोजें. यह वही मूल्य है जैसा कि ऊपर वर्णित है "एक स्टॉक के लिए बीटा की गणना." इस खंड के लिए, हम ऊपर उपयोग किए जाने वाले 2 प्रतिशत के समान उदाहरण मूल्य का उपयोग करेंगे.

2. बाजार या उसके प्रतिनिधि सूचकांक के लिए वापसी की दर निर्धारित करें. इस उदाहरण में, हम ऊपर उपयोग किए जाने वाले 8 प्रतिशत आकृति का उपयोग करेंगे.

3. वापसी की बाजार दर और जोखिम मुक्त दर के बीच अंतर से बीटा मूल्य को गुणा करें. इस उदाहरण के लिए, हम 1 के बीटा मान का उपयोग करेंगे.5. जोखिम मुक्त दर के लिए 2 प्रतिशत और वापसी की बाजार दर के लिए 8 प्रतिशत का उपयोग करके, यह 8 - 2, या 6 प्रतिशत तक काम करता है. 1 के बीटा द्वारा गुणा किया गया.5, यह 9 प्रतिशत पैदा करता है.

4. जोखिम मुक्त दर के परिणाम जोड़ें. यह 11 प्रतिशत की राशि पैदा करता है, जो स्टॉक की वापसी की अपेक्षित दर है.

एक स्टॉक के लिए बीटा मूल्य जितना अधिक होगा, इसकी वापसी की अपेक्षित दर जितनी अधिक होगी. हालांकि, वापसी की यह उच्च दर बढ़ी हुई जोखिम के साथ बढ़ी है, जो कि निवेशक के पोर्टफोलियो का हिस्सा होने पर विचार करने से पहले स्टॉक के अन्य मौलिक सिद्धांतों को देखने के लिए जरूरी है।.

4 का भाग 3:

बीटा निर्धारित करने के लिए एक्सेल ग्राफ का उपयोग करना

1. एक्सेल में तीन मूल्य कॉलम बनाएं. पहला कॉलम आपकी तिथि कॉलम होगा. दूसरे कॉलम में, सूचकांक की कीमतें नीचे रखें- यह है "कुल मिलाकर बाजार" आप अपने बीटा के खिलाफ तुलना करेंगे. तीसरे कॉलम में, उस स्टॉक की कीमतें डालें जिसके लिए आप बीटा की गणना करने की कोशिश कर रहे हैं.

2. अपने डेटा बिंदुओं को स्प्रेडशीट में दर्ज करें. एक महीने के अंतराल से शुरू करने का प्रयास करें. एक तिथि चुनें - उदाहरण के लिए, महीने की शुरुआत या अंत में - और शेयर बाजार सूचकांक के लिए संबंधित मूल्य इनपुट करें (एस एंड पी 500 का उपयोग करने का प्रयास करें) और फिर उस दिन के लिए स्टॉक मूल्य. 15 या 30 हालिया तिथियों को चुनने का प्रयास करें, शायद एक या दो साल का विस्तार अतीत में. प्रत्येक तिथि के लिए इंडेक्स मूल्य और स्टॉक मूल्य पर ध्यान दें.

जितना अधिक समय सीमा आप चुनते हैं, उतनी ही सटीक आपकी बीटा गणना बन जाएगी. ऐतिहासिक बीटा परिवर्तन के रूप में आप लंबे समय तक स्टॉक और इंडेक्स दोनों की निगरानी करते हैं.

3. अपने मूल्य कॉलम के दाईं ओर दो रिटर्न कॉलम बनाएं. एक कॉलम इंडेक्स के रिटर्न के लिए होगा- दूसरा कॉलम स्टॉक का रिटर्न होगा. आप रिटर्न निर्धारित करने के लिए एक एक्सेल फॉर्मूला का उपयोग करेंगे, जो आप निम्न चरण में सीखेंगे.

4. शेयर बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न की गणना शुरू करें. अपने इंडेक्स-रिटर्न कॉलम के दूसरे सेल में, टाइप करें "=" (बराबर संकेत). अपने कर्सर के साथ, क्लिक करें दूसरा आपके इंडेक्स कॉलम में सेल, टाइप ए "-" (माइनस साइन), और उसके बाद अपने इंडेक्स कॉलम में पहले सेल पर क्लिक करें. अगला, टाइप ए "/" ("से भाग" साइन), और उसके बाद फिर से अपने इंडेक्स कॉलम में पहले सेल पर क्लिक करें. मारो "वापसी" या "दर्ज."

चूंकि वापसी एक गणना है अधिक समय तक, आप अपने पहले सेल में कुछ भी नहीं डालेंगे- इसे खाली छोड़ दें. रिटर्न की गणना करने के लिए आपको कम से कम दो डेटा पॉइंट की आवश्यकता है, यही कारण है कि आप अपने इंडेक्स-रिटर्न कॉलम के दूसरे सेल पर शुरू करेंगे.

आप जो कर रहे हैं वह पुराने मूल्य से अधिक हालिया मूल्य को घटा दे रहा है और फिर पुराने मूल्य से परिणाम को विभाजित करता है. यह आपको उस अवधि के लिए नुकसान का प्रतिशत या लाभ देता है.

रिटर्न कॉलम के लिए आपका समीकरण इस तरह कुछ दिख सकता है: = (बी 4-बी 3) / बी 3

शीर्षक वाली छवि बीटा चरण 14 की गणना करें

5. अपने इंडेक्स-प्राइस कॉलम में सभी डेटा पॉइंट्स के लिए इस प्रक्रिया को दोहराने के लिए प्रतिलिपि फ़ंक्शन का उपयोग करें. अपने इंडेक्स-रिटर्न सेल के निचले दाएं भाग पर छोटे वर्ग पर क्लिक करके इसे करें और इसे नीचे-अधिकांश डेटा बिंदु पर खींचें. आप जो कर रहे हैं वह प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए समान सूत्र (ऊपर) को दोहराने के लिए एक्सेल से पूछ रहा है.

6. रिटर्न की गणना के लिए इसी प्रक्रिया को दोहराएं, इस बार इंडेक्स के बजाय व्यक्तिगत स्टॉक के लिए. परिष्करण के बाद, आपके पास दो कॉलम होना चाहिए, जो प्रतिशत के रूप में स्वरूपित होना चाहिए, जो स्टॉक इंडेक्स और व्यक्तिगत स्टॉक दोनों के लिए रिटर्न सूचीबद्ध करता है.

7. एक चार्ट में डेटा प्लॉट करें. दो रिटर्न कॉलम में सभी डेटा को हाइलाइट करें और Excel में चार्ट आइकन दबाएं. विकल्पों की सूची से एक स्कैटर चार्ट का चयन करें. एक्स-अक्ष को उस इंडेक्स के नाम से लेबल करें जिसका आप उपयोग कर रहे हैं (ई.जी. एस एंड पी 500) और आप जिस स्टॉक का उपयोग कर रहे हैं उसके नाम के साथ वाई-अक्ष.

8. अपने स्कैटर चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ें. आप इसे एक्सेल के नए संस्करणों में ट्रेंडलाइन लेआउट चुनकर या चार्ट में क्लिक करके मैन्युअल रूप से ढूंढकर कर सकते हैं → ट्रेंडलाइन जोड़ें. चार्ट पर समीकरण, साथ ही आर मान को प्रदर्शित करना सुनिश्चित करें.

एक रैखिक ट्रेंडलाइन चुनें, एक बहुपद या चलती औसत नहीं.

चार्ट पर समीकरण, साथ ही साथ आर मान प्रदर्शित करना, आपके पास एक्सेल के किस संस्करण पर निर्भर करेगा. नए संस्करण आपको चार्ट त्वरित लेआउट पर क्लिक करके और समीकरण आर वैल्यू लेआउट ढूंढकर समीकरण और आर मान को ग्राफ़ करने देंगे.

एक्सेल के पुराने संस्करणों में, चार्ट पर नेविगेट करें → ट्रेंडलाइन → विकल्प जोड़ें. फिर दोनों बक्से की जाँच करें "चार्ट पर प्रदर्शन समीकरण" तथा "चार्ट पर प्रदर्शन आर मूल्य," क्रमश:.

9. के लिए गुणांक खोजें "एक्स" ट्रेंडलाइन के समीकरण में मूल्य.आपके ट्रेंडलाइन समीकरण के रूप में लिखा जाएगा y = βx + a. एक्स मान का गुणांक आपका बीटा है.

आर मूल्य कुल बाजार रिटर्न के भिन्नता के लिए स्टॉक के विचरण का संबंध है. एक बड़ी संख्या में, .869 उदाहरण के लिए, दोनों के बीच एक अत्यधिक संबंधित भिन्नता को इंगित करता है. एक कम संख्या, .उदाहरण के लिए 253, दोनों के बीच कम-संबंधित भिन्नता को इंगित करता है.

4 का भाग 4:

बीटा की भावना बनाना

1. जानिए बीटा की व्याख्या कैसे करें. बीटा, स्टॉक मार्केट के सापेक्ष जोखिम है, एक निवेशक एक विशेष स्टॉक के मालिक द्वारा मानता है. यही कारण है कि आपको एक इंडेक्स के रिटर्न के खिलाफ एक ही स्टॉक के रिटर्न की तुलना करने की आवश्यकता है. सूचकांक वह बेंचमार्क है जिसके खिलाफ स्टॉक का फैसला किया जाता है. इंडेक्स का जोखिम 1 पर तय किया गया है. एक बीटा कम 1 से मतलब है कि स्टॉक सूचकांक की तुलना में कम जोखिम भरा है जिसकी तुलना इसकी जा रही है. एक बीटा उच्चतर 1 से अधिक का मतलब है कि स्टॉक की तुलना में स्टॉक अधिक जोखिम भरा है जिसकी तुलना इसकी जा रही है.

इस उदाहरण को लें: कहें कि गिनो के रोगाणु विघटनकर्ता की बीटा की गणना की जाती है .5. एसएंडपी 500 की तुलना में, बेंचमार्क जिसकी तुलना की जा रही है, यह है आधा जोखिम भरा. यदि एस एंड पी 10% नीचे बढ़ता है, तो जीनो की स्टॉक कीमत केवल 5% गिर जाएगी.
एक और उदाहरण के रूप में, कल्पना करें कि फ्रैंक की अंतिम संस्कार सेवा में 1 का बीटा है.5 जब S & P की तुलना में. यदि एस एंड पी 10% गिरता है, तो फ्रैंक के शेयर की कीमत गिरने की उम्मीद है अधिक एस एंड पी की तुलना में, या लगभग 15%.

2. जानें कि जोखिम आमतौर पर वापसी से संबंधित होता है. उच्च जोखिम, उच्च इनाम- कम जोखिम, कम इनाम. एक कम बीटा के साथ एक स्टॉक जितना होता है उतने एसएंडपी के रूप में ज्यादा नहीं खोएगा, लेकिन जब यह लाभ प्राप्त करता है तो यह एसएंडपी के रूप में ज्यादा नहीं होगा. दूसरी तरफ, 1 से अधिक बीटा के साथ एक स्टॉक एसएंडपी से अधिक खो जाएगा जब यह गिरता है लेकिन यह एक लाभ के बाद एसएंडपी से भी अधिक लाभ होगा.

उदाहरण के लिए, प्रिटेंड वर्मीर के जहर निष्कर्षण में बीटा है .5. जब शेयर बाजार 30% कूदता है, वर्मीर केवल 15% लाभ होता है. लेकिन जब शेयर बाजार 30% शेड करता है, वर्मीर की केवल 15% की बूंदें.

3. उम्मीद है कि 1 के बीटा वाला स्टॉक बाजार के साथ लॉकस्टेप में आगे बढ़ेगा. यदि आप अपनी बीटा गणना करते हैं और उस स्टॉक को ढूंढते हैं जिसका आप विश्लेषण कर रहे हैं जिसमें 1 का बीटा है, तो यह आपके द्वारा किए गए सूचकांक की तुलना में अधिक या कम जोखिम भरा नहीं होगा जिसे आपने बेंचमार्क के रूप में उपयोग किया था. बाजार 2% बढ़ता है, आपका स्टॉक 2% बढ़ता है - बाजार 8% नीचे चला जाता है, आपका स्टॉक 8% नीचे चला जाता है.

शीर्षक वाली छवि बीटा चरण 22 की गणना करें

4. पर्याप्त विविधता के लिए अपने पोर्टफोलियो में उच्च और निम्न-बीटा स्टॉक दोनों रखें. उच्च और निम्न-बीटा स्टॉक का एक अच्छा मिश्रण आपको किसी भी नाटकीय मंदी के मौसम में मदद करेगा जो बाजार को लेने के लिए होता है. बेशक, क्योंकि कम बीटा स्टॉक आम तौर पर एक बैल बाजार के दौरान शेयर बाजार को कम प्रदर्शन करते हैं, बीटा का एक अच्छा मिश्रण भी मतलब होगा कि आप समय अच्छे होने पर उच्चतम उच्चतम अनुभव नहीं करेंगे.

5. समझें कि, अधिकांश वित्तीय भविष्यवाणी उपकरण की तरह, बीटा भविष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकता. बीटा केवल स्टॉक की पिछली अस्थिरता को मापता है. हम भविष्य में उस अस्थिरता को प्रोजेक्ट करना चाह सकते हैं, लेकिन यह हमेशा काम नहीं करेगा. एक स्टॉक का बीटा एक साल से अगले साल तक काफी बदल सकता है. यही कारण है कि यह एक बहुत ही विश्वसनीय भविष्यवाणी उपकरण नहीं है.

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टिप्स

ध्यान दें कि शास्त्रीय सहवास सिद्धांत लागू नहीं हो सकता है, क्योंकि वित्तीय समय श्रृंखला हैं "पूंछ भारी." वास्तव में, मानक विचलन और अंतर्निहित वितरण के लिए मतलब मौजूद नहीं हो सकता है! तो शायद मतलब और मानक विचलन के बजाय क्वार्टाइल प्रसार और मध्यस्थ का उपयोग करके एक संशोधन काम कर सकता है.

बीटा समय की एक निश्चित अवधि में एक स्टॉक की अस्थिरता का विश्लेषण करता है, क्योंकि बाजार एक अपविंग या डाउनस्विंग पर था या नहीं. अन्य स्टॉक बुनियादी सिद्धांतों के साथ, पिछले प्रदर्शन यह विश्लेषण नहीं है कि भविष्य में स्टॉक कैसे प्रदर्शन करेगा.

चेतावनी

अकेले बीटा यह निर्धारित नहीं कर सकता कि कौन से दो शेयर जोखिम भरा है यदि उच्च अस्थिरता वाले स्टॉक में बाजार के उन हिस्सों में इसके रिटर्न का कम सहसंबंध है और कम अस्थिरता वाले स्टॉक में बाजार के उन पर अपने रिटर्न का उच्च सहसंबंध है.

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