एक निजी कंपनी के बीटा की गणना कैसे करें

एक कंपनी का बीटा व्यापक बाजार की तुलना में सुरक्षा की अस्थिरता, या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। एक कंपनी का बीटा मापता है कि समग्र बाजार में परिवर्तन के साथ कंपनी का इक्विटी बाजार मूल्य कैसे बदलता है। इसका उपयोग कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (CAPM) में किसी परिसंपत्ति की वापसी का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

बीटा, विशेष रूप से, बाजार रिटर्न के खिलाफ स्टॉक रिटर्न के प्रतिगमन विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त ढलान गुणांक है। निम्नलिखित प्रतिगमन समीकरण को कंपनी के बीटा का अनुमान लगाने के लिए नियोजित किया गया है:

ΔSi = α + βi × eM + ewhere: iSi = स्टॉक की कीमत में परिवर्तन iα = प्रतिगमन मूल्य का अवरोधन = i स्टॉक वापसी का बीटा = बाजार मूल्य में परिवर्तन = अवशिष्ट त्रुटि शब्द \ "{गठबंधन} और \ डेल्टा S_i = \ Alpha + \ Beta_i \ times \ Delta M + e \\ & \ textbf {जहाँ:} \\ & \ Delta S_i = \ text {स्टॉक की कीमत में परिवर्तन} i \\ & \ Alpha = \ text = इंटरसेप्ट प्रतिगमन का मान} \\ & \ beta_i = \ text {का बीटा = i \ text {स्टॉक वापसी} \\ & \ Delta M = \ text {बाजार मूल्य में परिवर्तन} \\ और e = \ पाठ {अवशिष्ट त्रुटि टर्म} \\ \ एंड {अलाइड} \Si = α + ×i × \M + ewhere: changeSi = स्टॉक की कीमत में बदलाव iα = रेग्रेशन valueी का अवरोधन मूल्य = i स्टॉक ΔM का बीटा = मार्केट में बदलाव pricee = अवशिष्ट त्रुटि शब्द

ऐसा प्रतिगमन विश्लेषण सूचीबद्ध कंपनियों के लिए आयोजित किया जा सकता है क्योंकि ऐतिहासिक स्टॉक-रिटर्न डेटा का उपयोग किया जाता है। लेकिन निजी कंपनियों का क्या?

निजी कंपनियों के शेयर की कीमतों पर बाजार के आंकड़ों की कमी के कारण, स्टॉक बीटा का अनुमान लगाना संभव नहीं है। इसलिए, उनके बीटा का अनुमान लगाने के लिए अन्य तरीकों की आवश्यकता होती है।

तुलनीय सार्वजनिक कंपनियों से बीटा की गणना

इस दृष्टिकोण में, हमें पहले सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों के औसत बीटा को खोजने की आवश्यकता है जो निजी कंपनी के समान संचालन से आय उत्पन्न करते हैं। यह उद्योग के औसत लीवरेड बीटा के लिए एक प्रॉक्सी होगा। दूसरा, हमें इन तुलनीय कंपनियों के लिए औसत ऋण-से-इक्विटी अनुपात का उपयोग करके औसत बीटा को हटाने की आवश्यकता है। निजी कंपनी के लक्ष्य ऋण-से-इक्विटी अनुपात का उपयोग करके बीटा को फिर से लीवर में लाना है।

मान लें कि हम एक निराशात्मक ऊर्जा सेवा कंपनी के बीटा को 0.5 के लक्ष्य ऋण-से-इक्विटी अनुपात के साथ अनुमान लगाना चाहते हैं, और निम्नलिखित कंपनियां सबसे तुलनीय कंपनियां हैं:

चार कंपनियों का इक्विटी-वेटेड औसत बीटा 1.64 है। यह लगभग 1.66 के अंकगणितीय औसत के करीब है। औसत बीटा को खोजने के लिए चुना गया तरीका तुलनात्मक कंपनियों के डेटा और आकार की सीमा पर निर्भर हो सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि एक बहुत बड़ी कंपनी है और तीन बहुत छोटी कंपनियां हैं, तो एक भारित औसत विधि बड़ी कंपनी के बीटा के पक्षपाती होगी। इस विशेष उदाहरण में, हम भारित औसत बीटा ले सकते हैं क्योंकि यह अंकगणितीय औसत के करीब है, जो प्रत्येक कंपनी की इक्विटी के बराबर वजन देता है।

अगला चरण औसत बीटा को खोलना है। इसके लिए, हमें इन कंपनियों के लिए औसत ऋण-से-इक्विटी अनुपात की आवश्यकता है। भारित औसत ऋण-से-इक्विटी अनुपात 0.34 है।

βu = βL1 + (1 × T) × DE = 1.641 + (1−0.35) × 0.34 = 1.343 \ _ {गठबंधन} \ Beta_u & = \ frac {\ बीटा_} {{+ (1 - T) \ गुना \ frac {D} {E}} \\ & = \ frac {1.64} {1 + (1 - 0.35) \ गुना 0.34} \\ & = 1.343 \\ \ end {गठबंधन} βu = 1 + (1 −) ) प्रवर्तन निदेशालय βL × = 1 + (1-0.35) × 0.341.64 = 1.343

इस प्रकार, हमें 1.343 का बेवसाइड बीटा मिलता है।

जहां डी / ई तुलनीय कंपनियों के औसत ऋण-से-इक्विटी अनुपात है, टी टैक्स दर है, बी _यू अनलेवरेड बीटा, और बी _एल लीवरेड बीटा।

अंतिम चरण में, हमें निजी कंपनी के लक्ष्य ऋण-से-इक्विटी अनुपात का उपयोग करके इक्विटी को फिर से प्राप्त करने की आवश्यकता है, जो 0.5 के बराबर है।

βL = βU × [1+ (1 + T) × DE] = 1.343 × [1+ (1 )0.35) × 0.5] = 1.78 \ start {align} \ Beta_L & = \ beta_U \ बार / 1 + (1) + T) \ गुना \ frac {D} {E}] \\ & = 1.343 \ गुना [1 + (1 - 0.35) \ गुना 0.5] \\ & = 1.78 \\ \ end {गठबंधन} βL = βU × [1 + (1 + T) प्रवर्तन निदेशालय ×] = 1.343 × [1 + (1-0.35) × 0.5] = 1.78

इस उदाहरण में, एक उच्च लक्ष्य ऋण-से-इक्विटी अनुपात के कारण इलस्ट्रेटिव प्राइवेट कंपनी का बीटा औसत लीवरेड बीटा से अधिक है।

इस पद्धति में कुछ खास नुकसान हैं, जिसमें यह तथ्य भी शामिल है कि यह निजी कंपनी के आकार और सार्वजनिक कंपनी के बीच के अंतर को नजरअंदाज करता है। अधिकांश समय, सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियां निजी लोगों की तुलना में आकार में बहुत बड़ी होती हैं।

कमाई बीटा दृष्टिकोण

आमतौर पर, सूचीबद्ध कंपनियां बड़ी कंपनियां हैं जो एक से अधिक खंडों में काम करती हैं, और इसलिए, यह एक तुलनीय फर्म को खोजने के लिए समस्याग्रस्त हो सकती है, जिसका बीटा पर्याप्त रूप से निजी कंपनी के व्यापार बीटा का प्रतिनिधित्व करेगा। उदाहरण के लिए, Apple Inc. (AAPL) के पास निजी कंप्यूटर, स्मार्टफोन, टैबलेट आदि सहित विभिन्न प्रकार के ऑपरेशन हैं, यह कंपनी निजी कंपनी की तुलना में खराब हो सकती है, जिसके पास एकल ऑपरेशन है, जैसे कि स्मार्टफोन का उत्पादन।

जब विश्वसनीय तुलनीय बीटा प्राप्त करना मुश्किल होता है, तो कंपनी की कमाई बीटा को लीवरेड बीटा के लिए प्रॉक्सी के रूप में उपयोग किया जा सकता है। इस पद्धति में, कंपनी के ऐतिहासिक कमाई परिवर्तन बाजार के रिटर्न के खिलाफ फिर से संगठित होते हैं। एक उपयुक्त बाजार सूचकांक का उपयोग बाजार के लिए एक प्रॉक्सी के रूप में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कंपनी अमेरिकी बाजार में चल रही है, तो S & P 500 का उपयोग प्रॉक्सी के रूप में किया जा सकता है।

ऐतिहासिक डेटा से प्राप्त बीटा को यह सुनिश्चित करने के लिए समायोजित करने की आवश्यकता है कि यह कंपनी के अपेक्षित भविष्य के प्रदर्शन को दर्शाता है। बीटा के मतलब-पुन: बदलने की सुविधा को प्रतिबिंबित करने के लिए (बीटा लंबे समय में एक में वापस जाता है), हमें निम्नलिखित समीकरण का उपयोग करके समायोजित बीटा का अनुमान लगाने की आवश्यकता है:

αadj = α + (1 + α) × hwhere: α = चौरसाई फ़ैक्टरβह = ऐतिहासिक बीटा adjustedडज = बीटा बीटा प्रारंभ करें {गठबंधन} और \ बीटा _ {\ पाठ {adj}} = = अल्फा + (1 + \ अल्फा) \ बार \ Beta_h \\ & \ textbf {जहाँ:} \\ & \ Alpha = \ text {चौरसाई कारक} \\ & \ beta_h = \ text {ऐतिहासिक बीटा} \\ और \ beta _ {\ text {adj}} \ "पाठ {समायोजित बीटा} \\ \ अंत {गठबंधन} jadj = α + (1 + α) × αh जहां: α = चौरसाई कारकβह = ऐतिहासिक बीटाβज = समायोजित बीटा

चिकनी कारक को ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर जटिल सांख्यिकीय विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन अंगूठे के एक नियम के रूप में, 0.33 या (1/3) के मूल्य का उपयोग प्रॉक्सी के रूप में किया जाता है।

कमाई बीटा दृष्टिकोण में कुछ नुकसान भी हैं। सबसे पहले, निजी कंपनियों के पास आम तौर पर विश्वसनीय प्रतिगमन विश्लेषण के लिए व्यापक ऐतिहासिक कमाई के आंकड़े नहीं होते हैं। दूसरा, लेखांकन की कमाई सुचारु और लेखांकन नीति में परिवर्तन के अधीन है। इसलिए, यह सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, जब तक कि आवश्यक समायोजन नहीं किए गए हों।

जमीनी स्तर

सीएपीएम का उपयोग करने वाली निजी कंपनियों का मूल्यांकन समस्याग्रस्त हो सकता है क्योंकि इक्विटी बीटा का अनुमान लगाने के लिए कोई सीधा तरीका नहीं है। एक निजी कंपनी के बीटा का अनुमान लगाने के लिए, दो प्राथमिक दृष्टिकोण हैं।

एक दृष्टिकोण उद्योग के औसत से या एक तुलनीय कंपनी (या कंपनियों) से एक तुलनीय लीवरेड बीटा प्राप्त करना है जो निजी कंपनी के वर्तमान व्यवसाय की नकल करता है, इस बीटा को अनलिवर करता है, और फिर कंपनी के लक्ष्य का उपयोग करके निजी कंपनी के लिए लीवरेड बीटा ढूंढता है। शेयरपूंजी अनुपात को ऋण। वैकल्पिक रूप से, कोई भी कंपनी की कमाई का बीटा पा सकता है और उपयुक्त समायोजन के बाद कंपनी के लिए प्रॉक्सी के रूप में उपयोग कर सकता है।