बीटा

बीटा क्या है?

एक बीटा गुणांक पूरे बाजार के अस्थिर जोखिम की तुलना में एक व्यक्तिगत स्टॉक की अस्थिरता, या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। सांख्यिकीय शब्दों में, बीटा बाजार के लोगों के खिलाफ एक व्यक्तिगत स्टॉक के रिटर्न से डेटा बिंदुओं के एक प्रतिगमन के माध्यम से लाइन के ढलान का प्रतिनिधित्व करता है।

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बीटा को समझना

बीटा फॉर्मूला और गणना

बीटा का उपयोग पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल (CAPM) में किया जाता है, जो कि बीटा और अपेक्षित बाजार रिटर्न का उपयोग करके किसी संपत्ति की अपेक्षित वापसी की गणना करता है।

बीटा गुणांक (β) = कोवरियनस (रे, आरएम) वेरिएंस (आरएम) जहां: रे = एक व्यक्तिगत स्टॉक पर वापसी = समग्र बाजार पर रिटर्न = बाजार के रिटर्न में परिवर्तन के लिए कैसे एक शेयर के रिटर्न में परिवर्तन होता है = कैसे बाजार के डेटा बिंदु उनके औसत मान से फैलते हैं, जो शुरू होता है {संरेखित} और \ पाठ {बीटा गुणांक} (\ बीटा) = \ frac {\ पाठ {सहसंयोजक} (R_e, R_m)} {\ text (Variance) (R_m) } \\ & \ textbf {जहां:} \\ & R_e = \ text {एक व्यक्तिगत स्टॉक पर वापसी} \\ & R_m = \ text {समग्र बाजार पर वापसी} \\ & \ पाठ {Covariance = \ text { किसी शेयर के रिटर्न में बदलाव कैसे होते हैं} \\ & \ text {बाजार के रिटर्न में बदलाव से संबंधित} \\ & \ text {Variance} = \ text {बाजार के डेटा बिंदु कैसे फैलते हैं} \\ & \ text {से बाहर उनका औसत मान} \\ \ end {संरेखित करें> बीटा गुणांक (=) = भिन्न (Rm) सहसंयोजक (Re, Rm) जहां: Re = एक व्यक्तिगत स्टॉक पर वापसी = समग्र पर वापसी marketCovariance = किसी शेयर के रिटर्न में कैसे बदलाव होता है, यह बाजार के रिटर्नविरिया में होने वाले बदलावों के समान है nce = बाजार के डेटा बिंदु उनके औसत मूल्य से कितनी दूर तक फैले हैं

बीटा क्या वर्णन करता है

बीटा बाजार में झूलों के प्रति सुरक्षा के प्रतिफल की गतिविधि का वर्णन करता है। एक सुरक्षा के बीटा को एक निश्चित अवधि में बाजार के रिटर्न के विचरण द्वारा सुरक्षा के रिटर्न के बाजार और बाजार के रिटर्न के उत्पाद को विभाजित करके गणना की जाती है।

निवेशकों को यह समझने में मदद करने के लिए बीटा गणना का उपयोग किया जाता है कि क्या कोई शेयर बाजार के बाकी हिस्सों की तरह एक ही दिशा में चलता है, और बाजार की तुलना में यह कितना अस्थिर या जोखिम भरा है। किसी भी अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए बीटा के लिए, "बाजार" का उपयोग एक बेंचमार्क के रूप में किया जाना चाहिए जो स्टॉक से संबंधित होना चाहिए। उदाहरण के लिए, S & P 500 का उपयोग करके बॉन्ड ETF के बीटा की गणना करना क्योंकि बेंचमार्क मददगार नहीं है क्योंकि बॉन्ड और स्टॉक बहुत अधिक भिन्न हैं।

गणना में उपयोग किए जाने वाले बेंचमार्क या मार्केट रिटर्न को स्टॉक से संबंधित होना चाहिए क्योंकि एक निवेशक यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा है कि शेयर पोर्टफोलियो में कितना जोखिम है। एक शेयर जो बाजार से बहुत कम विचलन करता है, एक पोर्टफोलियो में बहुत अधिक जोखिम नहीं जोड़ता है, लेकिन यह अधिक रिटर्न के लिए सैद्धांतिक क्षमता को भी नहीं बढ़ाता है।

चाबी छीन लेना

एक स्टॉक का बीटा या बीटा गुणांक किसी शेयर या पोर्टफोलियो के व्यवस्थित और अनिश्चित स्तर के जोखिम का एक माप है जो इसके पूर्व प्रदर्शन पर आधारित है।
एक व्यक्तिगत स्टॉक का बीटा केवल एक निवेशक को सैद्धांतिक रूप से बताता है कि एक विविध पोर्टफोलियो से स्टॉक कितना जोखिम (या संभावित रूप से घटाना) करेगा।
बीटा सार्थक होने के लिए, गणना में प्रयुक्त स्टॉक और बेंचमार्क संबंधित होना चाहिए।
स्टॉक चुनने के लिए बीटा का उपयोग करना अस्थिरता को कम करने और अधिक विविध पोर्टफोलियो बनाने के लिए एक उपकरण है।

बीटा के लिए R-Squared का उपयोग करना

यह सुनिश्चित करने के लिए कि स्टॉक को सही बेंचमार्क की तुलना में बनाया जा रहा है, बेंचमार्क के संबंध में इसका उच्च आर-स्क्वेर मूल्य होना चाहिए। R-squared एक सांख्यिकीय उपाय है जो सुरक्षा के ऐतिहासिक मूल्य आंदोलनों का प्रतिशत दिखाता है जिसे एक बेंचमार्क इंडेक्स में आंदोलनों द्वारा समझाया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, एक गोल्ड एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ETF), जैसे कि SPDR गोल्ड शेयर्स (GLD), गोल्ड बुलियन के प्रदर्शन से जुड़ा हुआ है। नतीजतन, उदाहरण के लिए, एक गोल्ड ईटीएफ में एसएंडपी 500 के संबंध में कम बीटा और आर-स्क्वेर होगा। व्यवस्थित जोखिम की डिग्री निर्धारित करने के लिए बीटा का उपयोग करते समय, इसके बेंचमार्क के संबंध में एक उच्च आर-स्क्वेर मूल्य वाली सुरक्षा, बीटा माप की सटीकता को बढ़ाएगी।

बीटा का निवेशक उपयोग

स्टॉक निवेशक के लिए जोखिम के बारे में सोचने का एक तरीका इसे दो श्रेणियों में विभाजित करना है। पहली श्रेणी को व्यवस्थित जोखिम कहा जाता है, जो पूरे बाजार में गिरावट का जोखिम है। 2008 में वित्तीय संकट एक व्यवस्थित-जोखिम घटना का एक उदाहरण है, जब विविधीकरण की कोई भी राशि निवेशकों को अपने स्टॉक पोर्टफोलियो में मूल्य खोने से नहीं रोक सकती थी। व्यवस्थित जोखिम को संयुक्त राष्ट्र के विविध जोखिम के रूप में भी जाना जाता है।

अनैच्छिक या विविध जोखिम एक व्यक्तिगत स्टॉक के साथ जुड़े हुए हैं। 2015 में लंबर लिक्विडेटर्स (एलएल) ने फॉर्मल्डेहाइड के खतरनाक स्तरों के साथ दृढ़ लकड़ी के फर्श को बेच दिया था, यह आश्चर्य की बात है कि उस कंपनी के लिए विशिष्ट जोखिम का एक उदाहरण है। विविधीकरण के माध्यम से गैर-व्यवस्थित जोखिम को आंशिक रूप से कम किया जा सकता है।

बीटा मानों का निर्णय लेना

यदि किसी स्टॉक में 1.0 का बीटा है, तो यह इंगित करता है कि इसकी कीमत गतिविधि बाजार के साथ दृढ़ता से संबंधित है। 1.0 के बीटा वाले स्टॉक में व्यवस्थित जोखिम है, लेकिन बीटा गणना किसी भी अनिश्चित जोखिम का पता नहीं लगा सकती है। 1.0 के बीटा के साथ एक पोर्टफोलियो में एक स्टॉक जोड़ना पोर्टफोलियो में कोई जोखिम नहीं जोड़ता है, लेकिन यह भी संभावना नहीं बढ़ाता है कि पोर्टफोलियो एक अतिरिक्त रिटर्न प्रदान करेगा।

1.0 से कम के बीटा मूल्य का मतलब है कि बाजार की तुलना में सुरक्षा सैद्धांतिक रूप से कम अस्थिर है, जिसका अर्थ है कि पोर्टफोलियो बिना स्टॉक के साथ कम जोखिम भरा है। उदाहरण के लिए, उपयोगिता शेयरों में अक्सर कम दांव होते हैं क्योंकि वे बाजार औसत से अधिक धीरे-धीरे आगे बढ़ते हैं।

एक बीटा जो 1.0 से अधिक है, यह दर्शाता है कि सुरक्षा की कीमत बाजार की तुलना में सैद्धांतिक रूप से अधिक अस्थिर है। उदाहरण के लिए, यदि किसी शेयर का बीटा 1.2 है, तो उसे बाजार की तुलना में 20% अधिक अस्थिर माना जाता है। प्रौद्योगिकी शेयरों और छोटे शेयरों में बाजार के बेंचमार्क की तुलना में अधिक दांव लगता है। यह इंगित करता है कि स्टॉक को पोर्टफोलियो में जोड़ने से पोर्टफोलियो का जोखिम बढ़ जाएगा, लेकिन इसके अपेक्षित रिटर्न में भी वृद्धि होगी।

कुछ शेयरों में नकारात्मक दांव भी होते हैं। -1.0 के एक बीटा का अर्थ है कि शेयर बाजार के बेंचमार्क के विपरीत है क्योंकि यह बेंचमार्क के ट्रेंड के विपरीत, दर्पण छवि है। रखो विकल्प या उलटा ETFs नकारात्मक दांव लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन कुछ उद्योग समूह हैं, जैसे सोने की खान, जहां एक नकारात्मक बीटा भी आम है।

थ्योरी बनाम अभ्यास में बीटा

बीटा गुणांक मानता है कि स्टॉक रिटर्न सामान्य रूप से सांख्यिकीय दृष्टिकोण से वितरित किए जाते हैं। हालांकि, वित्तीय बाजारों में बड़े आश्चर्य की संभावना है, इसलिए वास्तव में, रिटर्न हमेशा सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं। इसलिए, स्टॉक के आंदोलन के लिए कौन सा बीटा भविष्यवाणी कर सकता है, यह हमेशा सच नहीं होता है।

बहुत कम बीटा वाले स्टॉक में छोटे मूल्य के स्विंग हो सकते हैं और फिर भी लंबी अवधि के डाउनट्रेंड में हो सकते हैं। इस मामले में, कम बीटा के साथ डाउन ट्रेंडिंग स्टॉक को जोड़ने से केवल एक पोर्टफोलियो में जोखिम कम हो जाता है अगर आप जोखिम को सख्ती से अस्थिरता के रूप में परिभाषित करते हैं, बजाय नुकसान की संभावना के। व्यावहारिक दृष्टिकोण से, एक डाउनट्रेंड में एक कम बीटा स्टॉक पोर्टफोलियो के प्रदर्शन में सुधार की संभावना नहीं है।

इसी तरह, एक उच्च बीटा स्टॉक जो ज्यादातर ऊपर की दिशा में अस्थिर है, एक पोर्टफोलियो के जोखिम को बढ़ाएगा लेकिन साथ ही लाभ भी जोड़ देगा। स्टॉक का मूल्यांकन करने के लिए बीटा का उपयोग करने वाले निवेशकों को अन्य दृष्टिकोणों से भी इसका मूल्यांकन करने की आवश्यकता होगी - जैसे कि मौलिक या तकनीकी कारक - यह मानने से पहले कि यह पोर्टफोलियो से जोखिम को जोड़ देगा या हटा देगा।

बीटा की सीमाएँ

जबकि बीटा स्टॉक मूल्यांकन के लिए उपयोगी जानकारी प्रदान करता है, इसमें कुछ कमियां हैं। बीटा सुरक्षा के अल्पकालिक जोखिम को निर्धारित करने और सीएपीएम का उपयोग करके इक्विटी लागत पर आने के लिए अस्थिरता के विश्लेषण के लिए उपयोगी है। हालाँकि, चूंकि बीटा स्टेटिस्टिक की गणना ऐतिहासिक डेटा बिंदुओं का उपयोग करके की जाती है, इसलिए यह निवेशकों के लिए स्टॉक के भविष्य के आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए कम सार्थक हो जाता है।

इसके अतिरिक्त, क्योंकि बीटा ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करता है, यह बाजार, स्टॉक या पोर्टफोलियो पर किसी भी नई जानकारी के लिए कारक नहीं है जिसके लिए इसका उपयोग किया जाता है। बीटा लंबी अवधि के निवेश के लिए भी कम उपयोगी नहीं है क्योंकि किसी कंपनी के विकास चरण और अन्य कारकों के आधार पर स्टॉक की अस्थिरता साल-दर-साल काफी बदल सकती है।

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