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用EXCEL计算股票的贝塔值
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你可能喜欢用EXCEL计算股票的贝塔值；一、贝塔系数确定的关键点；贝塔系数有两种计算方法，定义法及回归法；同时需要注意的是，贝塔估计过程中，在市场指数、无；1.市场指数选取；回归法采用证券资产回报率与市场指数回报率回归，而；而在中国证券资本市场中，就市场指数资产的选择问题；2.回归期限长度；在确定市场指数资产，及无风险资产后，选择几年的数；3.回归时间间隔确定回归期限
用EXCEL计算股票的贝塔值 一、贝塔系数确定的关键点 贝塔系数有两种计算方法，定义法及回归法。其中，回归法使用证券投资回报率与市场指数回报率，回归估计得到资产的贝塔系数值，模型非常直观易懂，而借助于统计软件的帮助，计算过程也非常简洁方便。因而，回归法备受学者及实务界投资者的推崇，成为最为普遍的贝塔系数计算方法。 同时需要注意的是，贝塔估计过程中，在市场指数、无风险资产，回归的期限长度、时间间隔等问题上，并没有统一的选择方式。因而，不同学者、不同企业、不同数据库，对于同一时期同一上市公司的贝塔系数都可能会计算得到不同的结果。下文针对这些贝塔估计当中涉及的关键问题一一做出具体的说明。 1.市场指数选取 回归法采用证券资产回报率与市场指数回报率回归，而市场指数就存在着不同的选择方式。按照资本资产市场定价模型，市场投资组合应包含资本市场上全部可供投资者选择的风险资产。而在美国的证券市场中，纽约证券交易所与纳斯达克证券交易所的上市公司均超过三千家，每年新上市的公司又很多，市场投资组合的更新十分频繁，收益率统计比较麻烦。因而，在实际计算中，通常选用市场指数收益率作为替代。常用的指数有 S&P500 指数，即 500 家规模最大、行业上具有代表性的上市公司，按市值加权所得到的投资组合，作为市场投资组合的近似。实践表明，采用全部风险资产或选用标准普尔 500 指数资产，估计得到的贝塔系数是相近的。 而在中国证券资本市场中，就市场指数资产的选择问题，还没有达成一致。目前主要有三种选择方式。第一，采用上海证券交易所与深圳证券交易所的所有上市公司，按市值加权组合市场投资组合。这一方式是符合 CAPM 资本资产定价模型的基本定义的。当大部分投资者仅选择投资于本国证券市场时，沪深两市所有流通股票即为全部可供选择的风险资产组合。第二，对于上海证券交易所的上市公司，计算其贝塔系数时，市场回报率选为上证指数收益率，对于深圳证券交易所的上市公司，计算其贝塔系数时，市场回报率选择深证成指收益率。这一方式主要考虑到上海证券交易所与深圳证券交易所的上市公司，其股价变动仍存在着一定的独立性，分开估计贝塔系数的可靠性更强。第三，类似于美国上市公司贝塔系数估计选择标准普尔 500 指数，我国上市公司也可以选择沪深 300 指数，中证 500 指数，或中证 800 指数等指数资产，作为市场投资组合的近似。 2.回归期限长度 在确定市场指数资产，及无风险资产后，选择几年的数据回归估计贝塔系数，研究人员在具体分析时，也有着一定的选择的空间。大多数证券服务机构通常使用 5 年的数据估计贝塔值。选择较长的估计窗口，能够尽可能多地使用已有的证券交易数据，样本更多，回归的标准差更较小，能够得到比较好的估计结果。但是，上市公司的贝塔系数随时间也会发生变化。例如在进行回归分析的区间里，两年前公司举借了大量的债务用于收购其他公司，公司的基本风险特征有很大变化，其真实贝塔值也会随之变动。那么用最近两年的数据计算的结果要比用 5 年的数据更能反映公司未来的风险。有的机构也会使用较短年期的数据。选择较短的估计窗口，期间内企业的贝塔系数较为稳定，但是，数据不足会大大增加估计贝塔的标准差，回归的可靠性不足。因此，公司风险特征无重大变化时，可以采用 5 年或者更长的预测期长度；如果公司风险特征发生重大变化，应当使用变化后的年份作为预测期长度。回归期限长度的选择也是一种权衡。 3.回归时间间隔 确定回归期限长度，即两年期或五年期的估计窗口后，还需要确定回报率的最小时间间隔。股票收益可能建立在每年、每月、每周、每天的基础上。在数据库中，也相应地能够提取到股票或市场投资组合的年收益率、月收益率及日收益率。 使用日收益率会提高回归中数据的观察量，但是，也存在着下面两项问题：1）日收益率变动幅度比较大，包含了很多的噪音。日收益率较多地体现了上市公司经营策略、特殊事件等因素的非系统风险的影响，而贝塔系数则是证券系统风险的度量。因而，使用日收益率可能会影响贝塔系数估计的准确程度；2）上市公司经常会因股东大会等事件停牌，导致日收益率缺失。市场收益率每日都存在，就会存在着市场收益、股票收益的匹配问题。这使得回归估计较为繁琐。 年收益率也很少被用于贝塔系数估计。我国资本市场尚处在发展阶段，上海证券交易所于 1990年 12 月 19 日建立，深圳证券交易所于 1990 年 12 月 1 日开始试营业。早年上市的企业数目非常少，至今也仅有 20 年的交易历史数据，年收益样本数量很少，估计结果并不可靠。而且，20 年前的企业，与今天的上市公司相比，已发生了非常明显的转变。从经济环境看，20 年前万科公司所在的房地产市场，还主要以福利分配为主，而当前房地产已是市场主导，在供应及价格上已不可同日而语。另一方面，在企业运营上，主营业务及营业范围都发生了重大变革。假定数十年间一家企业的贝塔系数一直保持不变，显然是不符合现实状况的。 事实上，周回报率及月回报率是相当比较合适的选择。既能满足数据样本数量的要求，收益率又比较稳定，且不会出现缺失。而两者中如何选择，并没有统一的观点。在中国资本市场的研究中，众多学者及证券公司研究人员多使用月收益率。 二、操作步骤 （一）数据的对齐 沪深300是从日开始的，中间不间断，但是有的股票开始日期比上证指数开始的早，并且由于股票停牌，造成价格不连续，使某些市场交易日下收益率并不存在。在计算与沪深300的相关系数时，需要把数据对齐。 可以使用EXCEL的“高级筛选”功能解决这个问题。 例，计算股票关铝股份（000831）与沪深300指数之间的相关关系，即贝塔值。 1.首先利用大智慧软件导出关铝股份以及沪深300指数的所有数据，粘贴到EXCEL表格中。 2.将关铝股份的日期以及相应的收盘价放到一张新表中，对沪深300指数也进行相同的操作。如图
3.将关铝股份中的日以前的数据全部删除，并且将两张表的所有汉字删除！如下图：
4.点击数据-筛选-高级筛选，然后不管弹出什么对话框，点确定。
. 5.如图，列表区域为上证指数的所有日期与价格，条件区域为关铝股份的日期，同时选择“将筛选结果复制到其他区域”，任意选中两列。然后点确定。 复制到： 三亿文库包含各类专业文献、专业论文、幼儿教育、小学教育、行业资料、应用写作文书、50用EXCEL计算股票的贝塔值等内容。　
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巧用Excel计算股票的β系数
简单介绍β系数及简单的计算方法
海峡财经导报/2006年/9月/7日/第021版
财税 财务管理
巧用Excel计算股票的β系数
建立在应用现代证券组合理论进行风险分散分析基础上的投资组合决策，需要面对大量而复杂的计算，于是，投资组合的一些简化分析模型便应运而生。其中，美国经济学家威廉 夏普提出的资本资产定价模型以其科学、简便、合理和实用的特点而被广泛地应用在实际工作中，成为财务学发展中重要的里程碑，它第一次使人们可以量化市场的风险程度，并且能够对风险进行具体定价。
一、资本资产定价模型与β系数
资本资产定价模型研究了充分组合情况下投资风险与期望收益率之间的均衡关系，解决了投资者为补偿承担某一特定程度风险而应获得的收益。资本资产定价模型理论下的证券市场线的表达式为：Ki=Rf+βi(Km-Rf)。式中，Ki为i股票的期望收益率，Rf为无风险收益率(通常以国库券的收益率作为无风险收益率)，Km为市场投资组合的平均期望收益率，βi为i股票的风险系数，Km－Rf为投资者为补偿承担超过无风险收益的平均风险而要求的额外收益(风险价格)。
证券市场线表达式表明，在无风险收益率一定的条件下，一项投资的期望收益率取决于它的系统风险。证券市场线更直观地表明，β值越大，对风险资产所期望的收益率越高。由此可知，度量系统风险就成为一个关键问题。度量一项投资或投资组合的系统风险的指标是β系数，β系数作为资本资产定价模型的核心，反映了个别股票收益率相对于市场投资组合平均收益率的变动程度。
β系数的意义在于它能让我们明确：相对于市场投资组合而言，特定资产的系统风险是多少。例如，当某个股票的β=1时，说明该股票的市场风险水平与整个股票市场的风险水平相同，该股票的收益率与市场平均收益率同步变化。当某个股票的β=0.5时，说明该股票的市场风险是整个股票市场风险的50%，该股票收益率的变动性只及一般市场变动性的一半。当某个股票的β=2时，说明该股票的市场风险程度是整个股票市场风险程度的2倍。总之，某一股票β值的大小反映了这种股票收益的变动与整个股票市场收益变动之间的关系及其影响程度。投资者应该重视股票的市场风险，对股票的β系数作出合理的分析和准确的估计。
投资组合βp系数等于被组合各证券β值的加权平均数，公式：
如果一个高β值的股票(β＞1)被加入到一个平均风险组合(βp)中，则组合风险将会提高；如果一个低β值的股票(β＜1)被加入到一个平均风险组合中，则组合风险将会降低。因此，一种股票的β值可以度量该股票对整个股票投资组合风险的影响。
二、手工计算β系数
计算β系数的方法有两种，一是回归直线法，二是直接根据β系数的定义进行计算。手工计算β系数很麻烦，如果借助于Excel，则是一件非常简单的事情。下面以2006年4月经济科学出版社出版的中国注册会计师协会组编的《财务成本管理》第129―131页的内容作为对照案例，以便对比说明β系数计算中Excel所具有的优势。
问题再现：J即股票历史已获得收益率以及市场历史已获得收益率的有关资料，计算其β值的数据准备过程。
(一)回归直线法
根据数理统计的线性回归原理，β系数可以根据同一时期内的资产收益率和市场投资组合收益率的历史数据，使用线性回归方程测算出来，β值就是该线性回归方程的回归系数。
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取到股票或市场投资组合的年收益率、月收益率及日收益率。
使用日收益率会提高回归中数据的观察量，但是，也存在着下面两项问题：1）日收益率变动幅度比较大，包含了很多的噪音。日收益率较多地体现了上市公司经营策略、特殊事件等因素的非系统风险的影响，而贝塔系数则是证券系统风险的度量。因而，使用日收益率可能会影响贝塔系数估计的准确程度；2）上市公司经常会因股东大会等事件停牌，导致日收益率缺失。市场收益率每日都存在，就会存在着市场收益、股票收益的匹配问题。这使得回归估计较为繁琐。
年收益率也很少被用于贝塔系数估计。我国资本市场尚处在发展阶段，上海证券交易所于 1990年 12 月 19 日建立，深圳证券交易所于 1990 年 12 月 1 日开始试营业。早年上市的企业数目非常少，至今也仅有 20 年的交易历史数据，年收益样本数量很少，估计结果并不可靠。而且，20 年前的企业，与今天的上市公司相比，已发生了非常明显的转变。从经济环境看，20 年前万科公司所在的房地产市场，还主要以福利分配为主，而当前房地产已是市场主导，在供应及价格上已不可同日而语。另一方面，在企业运营上，主营业务及营业范围都发生了重大变革。假定数十年间一家企业的贝塔系数一直保持不变，显然是不符合现实状况的。
事实上，周回报率及月回报率是相当比较合适的选择。既能满足数据样本数量的要求，收益率又比较稳定，且不会出现缺失。而两者中如何选择，并没有统一的观点。在中国资本市场的研究中，众多学者及证券公司研究人员多使用月收益率。
二、操作步骤
（一）数据的对齐
沪深300是从日开始的，中间不间断，但是有的股票开始日期比上证指数开始的早，并且由于股票停牌，造成价格不连续，使某些市场交易日下收益率并不存在。在计算与沪深300的相关系数时，需要把数据对齐。
可以使用EXCEL 的“高级筛选”功能解决这个问题。
例，计算股票关铝股份（000831）与沪深300指数之间的相关关系，即贝塔值。
1. 首先利用大智慧软件导出关铝股份以及沪深300指数的所有数据，粘贴到EXCEL 表格中。
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