调整后测试

调整后的历史贝塔指数，以反映贝塔指数趋于均值回归的趋势

写的 CFI团队

2022年2月27日更新

什么是调整Beta?

调整贝塔值倾向于估计证券的未来贝塔值。这是一个经过调整的历史贝塔值，以反映贝塔趋于均值回归的趋势——随着时间的推移，CAPM的贝塔值将向市场平均值1靠拢。

纯粹基于历史数据的贝塔估计——即未经调整的贝塔——并不是预测未来的好指标。由于使用的时间段、间隔效应和市场指数的选择不同，不同的服务将其回归贝塔系数调整为1，并使用调整后的贝塔系数计算预期收益。

总结

调整beta值估计证券的未来beta值。这是一个经过调整的历史贝塔值，以反映贝塔趋于均值回归的趋势。
贝塔指数衡量的是证券相对于整个市场波动的波动性或系统性风险。
因为大多数公司倾向于扩大规模，变得更加多元化，拥有更多的资产，随着时间的推移，它们的beta值波动较小，导致beta均值回归。

β是什么?

贝塔指数衡量的是证券相对于整个市场波动的波动性或系统性风险。它是通过在一段合理时期内，将任何资产的收益与代表市场组合的指数的收益进行回归来估计的。

它衡量的是多元化投资组合中增加的风险，并以一个为中心。波动大于市场的股票贝塔值大于1.0，波动小于市场的股票贝塔值小于1.0。低贝塔系数的股票比高贝塔系数的股票风险更小，回报率也更低。

=方差/协方差

资本资产定价模型(CAPM)

资本资产定价模型(CAPM)概述了资产的预期收益与系统性风险-用投资回报与市场回报的协方差来衡量。正的协方差表示收益向同一方向移动，而负的协方差表示它们反向移动。

该模型将个股收益描述为整体市场收益的函数，并假设交易成本为零。它的结论是，最优的多元化投资组合包括市场上的每一种交易资产，投资的风险是增加到多元化投资组合中的风险。预期收益的计算方法为:

预期收益=无风险利率+ (Beta *市场风险溢价)

调整Beta -预期收益公式

重要的观察:

如果一个个人投资组合的贝塔值为1，那么:

资产收益率=市场平均收益率

表示最佳拟合线的斜率。
预计该资产至少会产生无风险回报率。

Beta评估的问题

1.市场指数的选择

在实际操作中，没有接近市场投资组合的指数。相反，股票市场指数和固定收益市场指数只包括每个市场证券的一个子集，并不全面。

的标准普尔500指数该指数是用于对美国公司进行beta估计的最广泛使用的指数，仅涵盖美国市场上数千只股票中的500只。使用的索引新兴市场只包括很少的公司，而且往往范围更窄。

2.回程间隔的影响

返回区间的选择也会影响beta估计值。该理论并没有说明收益是应该按天、按周、按月、按季还是按年计算。的β系数的安全性因返回频率的不同而不同。这种现象被称为beta中的间隔效应偏差。

资产不是在持续的基础上交易的，由于这种非交易问题，贝塔估计可能会受到影响——在回报期间的非交易会降低与市场指数的测量相关性。

由于非交易问题，在较短时间间隔内计算的贝塔值很可能显示出显著的偏差。流动性差的公司报告的贝塔值低于理想情况下的预期，而流动性强的公司报告的贝塔值高于合理水平。

3.时间范围的选择

风险-收益模型对人们需要用来估计贝塔值的时间周期是沉默的。在选择beta估计的时间段时，必须注意所涉及的权衡。通过追溯更久远的时间，尽管在回归中包含更多的观察结果是有好处的，但随着时间的推移，公司本身可能在业务组合、特征和杠杆方面发生了变化，这一事实可能会抵消它。

布卢姆的β调整

Blume技巧是由宾夕法尼亚大学Howard Butcher金融学教授Marshall E. Blume于1975年在他的论文《贝塔及其回归倾向》中提出的。根据Blume，有一个趋势的贝塔收敛于所有贝塔的平均值。他通过修正历史beta来描述这种趋势，将beta调整到1，假设一个时期的调整是下一个时期的良好估计。

考虑时期1中所有股票j的贝塔值βj1，以及连续时期2中相同股票j的贝塔值βj2。进一步，将第2阶段的贝塔值与第1阶段的贝塔值进行回归，得到以下公式:

βj2 = b0 + b1βj1

Vasicek的技术

Vasicek(1973)通过根据beta的抽样误差修改每个beta，将过去的beta调整为平均beta。如果β1是整个股票样本在历史时期的平均贝塔值，那么Vasicek技术涉及到对β1和证券j的历史贝塔值取加权平均值。

彭博估计

调整Beta =回归Beta (0.67) + 1.00 (0.33)

为什么将贝塔值调整为1 ?

研究表明，随着时间的推移，所有公司的测试都有趋同于一个测试的普遍趋势。直觉上，这并不令人惊讶。因为大多数公司倾向于扩大规模，变得更加多元化，拥有更多的资产，随着时间的推移，它们的beta值波动较小，导致beta均值回归。