बीटा पूरे शेयर बाजार की अस्थिरता के सापेक्ष किसी विशेष स्टॉक की अस्थिरता या जोखिम है। बीटा एक संकेतक है कि कोई विशेष स्टॉक कितना जोखिम भरा है और इसका उपयोग इसकी अपेक्षित दर की वापसी का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। बीटा उन मूलभूत बातों में से एक है, जिन पर स्टॉक विश्लेषक मूल्य-से-आय अनुपात, शेयरधारक इक्विटी, ऋण-से-इक्विटी अनुपात और अन्य कारकों के साथ-साथ अपने पोर्टफोलियो के लिए शेयरों का चयन करते समय विचार करते हैं।
कदम
भाग 1 का 4: सरल समीकरणों का उपयोग करके बीटा की गणना करना
चरण 1. जोखिम मुक्त अनुपात का स्तर ज्ञात कीजिए।
यह रिटर्न की दर है जो निवेशक उन निवेशों पर उम्मीद करते हैं जिनका पैसा जोखिम भरा नहीं है। यह आंकड़ा आमतौर पर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है।
चरण 2. प्रत्येक प्रतिनिधि सूचकांक का स्तर निर्धारित करें।
ये आंकड़े प्रतिशत के रूप में भी व्यक्त किए जाते हैं। आमतौर पर, वापसी की दर कई महीनों के लिए होती है।
इनमें से एक या दोनों मूल्य नकारात्मक हो सकते हैं, जिसका अर्थ है कि स्टॉक या बाजार (सूचकांक) में निवेश को इस अवधि के दौरान निवेश के मुकाबले नुकसान हुआ। यदि 2 में से केवल 1 स्तर नकारात्मक है, तो बीटा नकारात्मक होगा।
चरण 3. स्टॉक की वापसी की दर से जोखिम मुक्त दर घटाएं।
यदि स्टॉक की रिटर्न की दर 7 प्रतिशत है और जोखिम मुक्त दर 2 प्रतिशत है, तो अंतर 5 प्रतिशत होगा।
चरण 4। बाजार (या सूचकांक) की वापसी की दर से जोखिम मुक्त अनुपात घटाएं।
यदि बाजार मूल्य या रिटर्न इंडेक्स 8 प्रतिशत है और जोखिम मुक्त दर फिर से 2 प्रतिशत है, तो अंतर 6 प्रतिशत होगा।
चरण 5. स्टॉक की वापसी की दर में अंतर को बाजार (या सूचकांक) द्वारा जोखिम-मुक्त दर से विभाजित करें, वापसी की दर से जोखिम-मुक्त दर घटाएं।
यह एक बीटा संस्करण है, जिसे आमतौर पर दशमलव मान के रूप में व्यक्त किया जाता है। ऊपर के उदाहरण में, बीटा 5 को 6 या 0.833 से विभाजित किया जाएगा।
- बाजार का बीटा, या वह सूचकांक जिसका प्रतिनिधित्व करता है, 1.0 है, क्योंकि बाजार की तुलना खुद से की जा रही है और शून्य से विभाजित संख्या 1 के बराबर है। 1 से कम के बीटा का मतलब है कि स्टॉक बाजार की तुलना में कम अस्थिर है। एक संपूर्ण, जबकि 1 से अधिक के बीटा का अर्थ है कि स्टॉक समग्र रूप से बाजार की तुलना में अधिक स्थिर है। बीटा मान शून्य से कम हो सकता है, जिसका अर्थ है कि स्टॉक पैसा खो रहा है जबकि पूरे बाजार में पैसा मिल रहा है या स्टॉक अस्थायी धन प्राप्त कर रहा है और पूरे बाजार में पैसा खो रहा है।
- बीटा की तलाश करते समय, हालांकि इसकी आवश्यकता नहीं है, बाजार के एक प्रतिनिधि सूचकांक का उपयोग करना सामान्य है जिसमें स्टॉक कारोबार कर रहा है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर कारोबार वाले शेयरों के लिए, MSCI EAFE (यूरोप, ऑस्ट्रेलिया और पूर्व का प्रतिनिधित्व) एक उपयुक्त प्रतिनिधि सूचकांक है।
भाग 2 का 4: वापसी की विनिमय दर निर्धारित करने के लिए बीटा का उपयोग करना
चरण 1. जोखिम मुक्त अनुपात का स्तर ज्ञात कीजिए।
यह वही मान है जो ऊपर वर्णित है "स्टॉक के लिए बीटा की गणना करना।" इस खंड के लिए, हम 2 प्रतिशत उदाहरण के समान मान का उपयोग करेंगे, जैसा कि ऊपर उपयोग किया गया है।
चरण 2. वापसी की बाजार दर या एक प्रतिनिधि सूचकांक निर्धारित करें।
इस उदाहरण में, हम उसी संख्या 8 प्रतिशत का उपयोग करेंगे, जैसा कि ऊपर उपयोग किया गया है।
चरण 3. वापसी की बाजार दर और जोखिम मुक्त दर के बीच के अंतर से बीटा मान को गुणा करें।
उदाहरण के लिए, हम 1.5 के बीटा मान का उपयोग करेंगे। जोखिम-मुक्त दर के लिए 2 प्रतिशत और वापसी की बाज़ार दर के लिए 8 प्रतिशत का उपयोग करते हुए, यह 8-2, या 6 प्रतिशत होता है। 1.5 के बीटा से गुणा करने पर 9 प्रतिशत की पैदावार होती है।
चरण 4. जोखिम मुक्त दर के साथ परिणाम जोड़ें।
यह 11 प्रतिशत प्रतिफल देता है, जो कि स्टॉक की प्रत्याशित प्रतिफल दर है।
स्टॉक के लिए बीटा मूल्य जितना अधिक होगा, रिटर्न की अपेक्षित दर उतनी ही अधिक होगी। हालांकि, रिटर्न की यह उच्च दर बढ़े हुए जोखिम के साथ युग्मित है, इसलिए यह विचार करने से पहले अन्य मौलिक शेयरों को देखना आवश्यक है कि क्या उन्हें निवेशक के पोर्टफोलियो का हिस्सा होना चाहिए।
भाग 3 का 4: बीटा निर्धारित करने के लिए एक्सेल चार्ट का उपयोग करना
चरण 1. एक्सेल में तीन मूल्य कॉलम बनाएं।
पहला कॉलम तारीख है। दूसरे कॉलम में, इंडेक्स प्राइस डालें; यह "समग्र बाजार" है जिससे आप बीटा की तुलना करेंगे। तीसरे कॉलम में, प्रतिनिधि स्टॉक मूल्य डालें जिसके लिए आप बीटा की गणना करने का प्रयास कर रहे हैं।
चरण 2. अपने डेटा बिंदुओं को एक स्प्रेडशीट में रखें।
एक महीने के अंतराल पर शुरू करने का प्रयास करें। एक तिथि चुनें - उदाहरण के लिए, महीने की शुरुआत या अंत में - और स्टॉक मार्केट इंडेक्स (एसएंडपी 500 का उपयोग करने का प्रयास करें) और फिर उस दिन के प्रतिनिधि स्टॉक के लिए उपयुक्त मूल्य दर्ज करें। पिछले 15 या 30 तिथियों को चुनने का प्रयास करें, शायद एक या दो साल पहले का विस्तार करें। उस तिथि के लिए सूचकांक मूल्य और प्रतिनिधि स्टॉक मूल्य पर ध्यान दें।
आप जितनी लंबी समयावधि चुनेंगे, आपकी बीटा गणना उतनी ही सटीक होगी। जब आप लंबे समय तक स्टॉक और इंडेक्स दोनों की निगरानी करते हैं तो बीटा बदल जाता है।
चरण 3. मूल्य कॉलम के दाईं ओर दो कॉलम बनाएं।
एक कॉलम इंडेक्स लौटाएगा; दूसरा कॉलम स्टॉक है। निम्नलिखित चरणों में आप जो सीखेंगे उसे फिर से परिभाषित करने के लिए आप एक्सेल फ़ार्मुलों का उपयोग करेंगे।
चरण 4. शेयर बाजार सूचकांक के लिए वापस गणना करना शुरू करें।
इंडेक्स कॉलम के दूसरे सेल में टाइप करें =. अपने कर्सर के साथ, इंडेक्स कॉलम में दूसरे सेल पर क्लिक करें - टाइप करें, फिर इंडेक्स कॉलम में पहले सेल पर क्लिक करें। इसके बाद / टाइप करें, फिर इंडेक्स कॉलम में पहले सेल पर दोबारा क्लिक करें। रिटर्न या एंटर दबाएं।
- जब आप समय के साथ पुनर्गणना करते हैं, तो आप पहले सेल में कुछ भी दर्ज नहीं करते हैं; इसे खाली छोड़ें। पुनर्गणना के लिए आपको कम से कम दो डेटा बिंदुओं की आवश्यकता है, यही वजह है कि आप इंडेक्स कॉलम के दूसरे सेल से शुरू करेंगे।
- आप जो करते हैं वह पुराने मान से नया मान घटाता है, और फिर परिणाम को पुराने मान से विभाजित करता है। ऐसा इसलिए है ताकि आप जान सकें कि अवधि के लिए प्रतिशत हानि या लाभ क्या था।
- रिटर्न कॉलम में आपका समीकरण इस तरह दिख सकता है: =(B3-B2)/B2
चरण 5. इंडेक्स मूल्य कॉलम में सभी डेटा बिंदुओं के लिए इस प्रक्रिया को दोहराने के लिए कॉपी फ़ंक्शन का उपयोग करें।
इंडेक्स सेल के नीचे दाईं ओर छोटे वर्ग पर क्लिक करके, फिर इसे नीचे के डेटा बिंदु तक खींचकर ऐसा करें। आप जो करते हैं वह एक्सेल को प्रत्येक अलग डेटा बिंदु के लिए उपयोग किए जाने वाले समान सूत्र को दोहराने के लिए कहता है।
चरण 6. रिटर्न के लिए ठीक उसी प्रक्रिया को दोहराएं, इस बार अलग-अलग शेयरों के लिए, सूचकांकों के लिए नहीं।
जब आप काम पूरा कर लेते हैं, तो आपके पास प्रतिशत के रूप में स्वरूपित दो कॉलम होते हैं, जो प्रत्येक स्टॉक इंडेक्स और व्यक्तिगत स्टॉक के लिए रिटर्न की सूची बनाते हैं।
चरण 7. डेटा को एक तालिका में प्लॉट करें।
दो रिटर्न कॉलम में सभी डेटा को हाइलाइट करें और एक्सेल में चार्ट आइकन पर हिट करें। विकल्पों की सूची से स्कैटर ग्राफ का चयन करें। आप जिस इंडेक्स का उपयोग कर रहे हैं उसके रूप में एक्स अक्ष को शीर्षक दें (उदाहरण के लिए एस एंड पी 500) और वाई अक्ष को आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे स्टॉक के रूप में शीर्षक दें।
चरण 8. अपने स्कैटर चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ें।
आप एक्सेल के नए संस्करणों में एक ट्रेंडलाइन लेआउट का चयन करके या चार्ट → ऐड ट्रेंडलाइन पर क्लिक करके इसे मैन्युअल रूप से निर्दिष्ट करके भी ऐसा कर सकते हैं। तालिका में समीकरण प्रदर्शित करना सुनिश्चित करें। 2 मूल्य।
- सुनिश्चित करें कि आप एक रेखीय ट्रेंडलाइन चुनते हैं न कि बहुपद या औसत।
- एक तालिका में समीकरण प्रदर्शित करना, आपके पास एक्सेल के किस संस्करण पर निर्भर करेगा। एक्सेल के नए संस्करण चार्ट क्विक लेआउट पर क्लिक करके समीकरण चार्ट को जाने देंगे।
- एक्सेल के इस संस्करण में, चार्ट को इंगित करें; ट्रेंडलाइन जोड़ें; विकल्प। फिर "चार्ट पर प्रदर्शन समीकरण" के आगे दोनों बॉक्स चेक करें।
चरण 9. ट्रेंडलाइन समीकरण में मान "x" के लिए गुणांक खोजें।
आपका ट्रेंडलाइन समीकरण "y = x + a" के रूप में लिखा जाएगा। x मान का गुणांक बीटा है।
भाग 4 का 4: बीटा को समझना
चरण 1. बीटा की व्याख्या कैसे करें।
बीटा संपूर्ण रूप से शेयर बाजार के लिए जोखिम है, जिसमें निवेशक किसी विशेष स्टॉक का स्वामित्व ग्रहण करता है। इसलिए आपको किसी एकल स्टॉक के प्रतिफल की दर की तुलना सूचकांक - बेंचमार्क सूचकांक के प्रतिफल से करने की आवश्यकता है। सूचकांक जोखिम 1 पर बना रहता है। 1 के "कम" बीटा का मतलब है कि स्टॉक की तुलना में सूचकांक की तुलना में कम जोखिम भरा है। 1 के "उच्च" बीटा का मतलब है कि स्टॉक उस इंडेक्स की तुलना में जोखिम भरा है जिससे इसकी तुलना की जा रही है।
- यह उदाहरण लें। बता दें कि गीनो जर्म के बीटा की गणना 0.5 पर की जाती है। एस एंड पी 500 की तुलना में, बेंचमार्क गीनो की तुलना "आधा" जोखिम भरा है। यदि एसएंडपी 10% से नीचे चला जाता है, तो गीनो के शेयर की कीमत केवल 5% गिर जाएगी।
- एक अन्य उदाहरण के रूप में, कल्पना करें कि फ्रैंक की अंतिम संस्कार सेवा में एसएंडपी की तुलना में 1.5 का बीटा है। यदि एसएंडपी 10% गिरता है, तो फ्रैंक के स्टॉक की कीमत एसएंडपी से "अधिक" या लगभग 15% गिरने की उम्मीद है।
चरण 2. जोखिम भी रिटर्न के साथ जुड़ा हुआ है।
उच्च जोखिम, उच्च इनाम; कम जोखिम, कम इनाम। कम बीटा वाला स्टॉक गिरने पर एसएंडपी जितना नहीं खोएगा, लेकिन जब यह लाभ प्राप्त करता है तो एसएंडपी जितना हासिल नहीं होगा। दूसरी ओर, 1 से अधिक बीटा वाला स्टॉक गिरने पर S&P से अधिक खो देगा, लेकिन पोस्ट करने पर S&P से भी अधिक लाभ प्राप्त करेगा।
उदाहरण के लिए, Vermeer Venom Extraction का बीटा 0.5 है। जब शेयर बाजार 30% उछलता है, तो Vermeer केवल 15% लाभ कमाता है। लेकिन जब वेयरहाउस स्टॉक मार्केट 30% होता है, तो वर्मीर को केवल 15% वेयरहाउस स्टॉक मिलता है।
चरण 3. जान लें कि बीटा 1 वाले स्टॉक बाजार के अनुरूप चलेंगे।
यदि आप बीटा गणना करते हैं और स्टॉक को जानते हैं, तो आप विश्लेषण करते हैं कि इसका बीटा 1 कब है, बेंचमार्क के रूप में उपयोग किए जाने वाले इंडेक्स से अधिक या कम जोखिम नहीं होगा। बाजार 2% ऊपर है, आपका स्टॉक 2% ऊपर है; बाजार 8% नीचे है, आपका स्टॉक 8% नीचे है।
चरण 4. विविधीकरण के लिए अपने पोर्टफोलियो में उच्च और निम्न दोनों बीटा स्टॉक शामिल करें।
यदि यह उच्च और निम्न का अच्छा मिश्रण है, तो बीटा आपको विश्लेषण करने में मदद करेगा कि क्या शेयर बाजार मूल्य में भारी गिरावट आ रही है। बेशक, क्योंकि कम-बीटा स्टॉक आम तौर पर एक निश्चित अवधि में समग्र शेयर बाजार से कम प्रदर्शन करते हैं, बीटा के अच्छे मिश्रण का मतलब यह भी है कि आपको स्टॉक की कीमत विशेष रूप से उच्च होने का अनुभव नहीं होगा।
चरण 5. पहचानें कि, अधिकांश वित्तीय भविष्यवाणी उपकरणों की तरह, बीटा भविष्य की पूरी तरह से भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं।
बीटा वास्तव में स्टॉक की पिछली अस्थिरता को मापता है। आम तौर पर परियोजनाएं भविष्य में अस्थिरता होती हैं, लेकिन हमेशा सटीक नहीं होती हैं। बीटा एक साल से अगले साल तक काफी हद तक बदल सकता है। स्टॉक के ऐतिहासिक बीटा का उपयोग करना हमेशा वर्तमान अस्थिरता की भविष्यवाणी करने का एक सटीक तरीका नहीं हो सकता है।
सुझाव
- ध्यान दें कि वित्तीय समय श्रृंखला हेवी टेल के कारण शास्त्रीय सहप्रसरण सिद्धांत लागू नहीं हो सकता है"। वास्तव में, अंतर्निहित वितरण के लिए मानक विचलन और माध्य मौजूद नहीं हो सकता है! तो हो सकता है कि माध्य और मानक विचलन के बजाय चतुर्थक और माध्य फैलाव का उपयोग करके एक संशोधन काम कर सके।
- बीटा एक निश्चित अवधि में स्टॉक की अस्थिरता का विश्लेषण करता है, भले ही बाजार ऊपर या नीचे हो। अन्य स्टॉक फंडामेंटल की तरह, पिछले प्रदर्शन का विश्लेषण इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि भविष्य में स्टॉक कैसा प्रदर्शन करेगा।
