ما هو بالضبط بيتا؟
يتم قياس التقلب (أو المخاطر المنهجية) للأوراق المالية أو المحفظة مقارنة بالسوق ككل بواسطة الإصدار التجريبي. يستخدم نموذج تسعير الأصول الرأسمالية (CAPM) بيتا لوصف العلاقة بين المخاطر المنتظمة والعائد المتوقع على الأصول (عادةً الأسهم). يستخدم CAPM على نطاق واسع كطريقة لتسعير الأوراق المالية الخطرة وتقدير العوائد المتوقعة للأصول مع مراعاة كل من مخاطر تلك الأصول وتكلفة رأس المال.
كيف يعمل بيتا؟
يقارن معامل بيتا تقلب سهم واحد بالمخاطر المنتظمة للسوق بأكمله. يتم تمثيل ميل الخط بناءً على انحدار نقطة البيانات بواسطة بيتا في الإحصائيات. في التمويل ، تمثل كل نقطة من نقاط البيانات هذه أداء سهم واحد بالنسبة للسوق ككل.
يتم وصف نشاط عوائد الورقة المالية عند استجابتها لتقلبات السوق بشكل فعال بواسطة الإصدار التجريبي. يتم حساب بيتا للأوراق المالية من خلال قسمة منتج التباين المشترك للأوراق المالية والتباين في عوائد السوق خلال فترة محددة من خلال التباين في عوائد السوق.
يتم استخدام حساب بيتا لتحديد ما إذا كان السهم يتحرك في نفس اتجاه باقي السوق. كما يخبرك بمدى التقلب - أو المخاطرة - السهم مقارنة ببقية السوق. لكي تكون النسخة التجريبية مفيدة ، يجب أن يكون السوق المستخدم كمعيار مرتبطًا بالسهم. حساب بيتا لصندوق ETF للسندات باستخدام S & P 500 كمعيار ، على سبيل المثال ، لن يوفر الكثير من البصيرة المفيدة للمستثمر لأن السندات والأسهم تختلف كثيرًا.
أخيرًا ، يستخدم المستثمرون بيتا لتحديد مقدار المخاطرة التي يضيفها السهم إلى المحفظة. في حين أن السهم الذي ينحرف قليلاً عن السوق يضيف القليل من المخاطر إلى المحفظة ، إلا أنه لا يزيد أيضًا من احتمالية تحقيق عوائد أعلى.
لضمان مقارنة مخزون معين بالمعيار المناسب ، يجب أن يكون له قيمة R عالية فيما يتعلق بالمعيار. R-squared هو مقياس إحصائي يوضح مقدار تحركات الأسعار التاريخية للأوراق المالية التي يمكن تفسيرها من خلال التغييرات في المؤشر المعياري. عند تحديد درجة المخاطر المنهجية باستخدام الإصدار التجريبي ، قد يشير الأمان ذو القيمة العالية لمربع R بالنسبة إلى معياره إلى معيار أكثر صلة.
يرتبط صندوق تداول الذهب (ETF) ، على سبيل المثال ، مثل SPDR Gold Shares (GLD) ، بأداء سبائك الذهب. نتيجة لذلك ، يتمتع صندوق ETF الذهبي بعلاقة تجريبية منخفضة ومربع R مع S&P 500.
تتمثل إحدى طرق المخاطرة بالنسبة للمستثمر في الأسهم في تقسيمها إلى فئتين. تُعرف الفئة الأولى بالمخاطر المنتظمة ، وهي تشير إلى مخاطر تراجع السوق بالكامل. تعتبر الأزمة المالية لعام 2008 مثالاً على حدث منهجي ينطوي على مخاطر ؛ لا يمكن لأي قدر من التنويع أن يمنع المستثمرين من فقدان القيمة في محافظ الأوراق المالية الخاصة بهم. الخطر غير المتنوع هو اسم آخر للمخاطر المنتظمة.
يشار إلى عدم اليقين المرتبط بمخزون واحد أو صناعة واحدة بالمخاطر غير المنتظمة ، والمعروفة أيضًا باسم المخاطر المتنوعة. يمكن رؤية المخاطر غير المنتظمة في الإعلان المفاجئ في عام 2015 أن شركة Lumber Liquidators (LL) كانت تبيع الأرضيات الخشبية الصلبة بمستويات خطيرة من الفورمالديهايد. كانت مخاطرة فريدة لتلك الشركة. يمكن أن يساعد التنويع في التخفيف من المخاطر غير المنتظمة.
أنواع قيم بيتا
قيمة بيتا تساوي 1.0
يشير الإصدار التجريبي 1.0 إلى أن نشاط سعر السهم يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالسوق. يخضع السهم الذي يحتوي على بيتا 1.0 لمخاطر منتظمة. من ناحية أخرى ، لا يمكن لحساب بيتا اكتشاف أي مخاطر غير منهجية. لا تؤدي إضافة سهم ببيتا 1.0 إلى المحفظة إلى زيادة المخاطر ، ولكنه أيضًا لا يزيد من احتمالية أن توفر المحفظة عائدًا زائدًا.
قيمة بيتا أقل من واحد
تشير قيمة بيتا الأقل من 1.0 إلى أن الأمان أقل تقلبًا من السوق. إن تضمين هذا المخزون في المحفظة يقلل من مخاطر المحفظة مقارنة بنفس المحفظة بدون المخزون. على سبيل المثال ، غالبًا ما تحتوي أسهم المرافق العامة على إصدارات تجريبية منخفضة لأنها تتحرك ببطء أكبر من متوسطات السوق.
قيمة بيتا أكبر من واحد
تشير النسخة التجريبية الأكبر من 1.0 إلى أن سعر الورقة المالية أكثر تقلبًا من السوق. على سبيل المثال ، يُفترض أن يكون السهم الذي يحتوي على بيتا 1.2 أكثر تقلبًا بنسبة 20٪ من السوق. عادةً ما تكون النسخ التجريبية للتكنولوجيا وأسهم الشركات الصغيرة أعلى من تلك الخاصة بمؤشر السوق. هذا يعني أن إضافة المخزون إلى المحفظة سيزيد من مخاطر المحفظة بينما يحتمل أيضًا زيادة عائدها المتوقع.
قيمة بيتا سلبية
هناك بعض الأسهم ذات الإصدارات التجريبية السلبية. مع الإصدار التجريبي -1.0 ، يرتبط السهم عكسياً بمعيار السوق. يمكن النظر إلى هذا السهم باعتباره معكوسًا أو صورة معكوسة لاتجاهات المعيار. أما الإصدارات التجريبية السلبية فهي مخصصة لخيارات البيع وصناديق الاستثمار المتداولة المعكوسة. بيتا سلبي شائع أيضًا في عدد قليل من المجموعات الصناعية ، مثل عمال مناجم الذهب.
بيتا في النظرية مقابل بيتا في الممارسةجليد
من وجهة نظر إحصائية ، تفترض نظرية معامل بيتا أن عوائد المخزون يتم توزيعها بشكل طبيعي. من ناحية أخرى ، فإن الأسواق المالية عرضة لمفاجآت كبيرة. لا يتم توزيع العوائد دائمًا بشكل طبيعي في الواقع. نتيجة لذلك ، ما يتوقعه بيتا للسهم بشأن حركته المستقبلية ليس دائمًا صحيحًا.
قد يتعرض السهم ذو الإصدار التجريبي المنخفض جدًا لتقلبات أسعار أصغر بينما لا يزال في اتجاه هبوطي طويل الأجل. نتيجة لذلك ، فإن إضافة سهم متجه لأسفل مع إصدار تجريبي منخفض يقلل من المخاطر في المحفظة فقط إذا حدد المستثمر المخاطر من حيث التقلب فقط (بدلاً من احتمال حدوث خسائر). من الناحية العملية ، من غير المرجح أن يؤدي مخزون بيتا المنخفض الموجود في اتجاه هبوطي إلى تحسين أداء المحفظة.
وبالمثل ، فإن مخزون بيتا المرتفع والمتقلب في اتجاه تصاعدي في الغالب سيزيد من مخاطر المحفظة ، ولكنه قد يضيف أيضًا مكاسب. قبل افتراض أن السهم سيضيف أو يزيل المخاطر من المحفظة ، يجب على المستثمرين الذين يستخدمون الإصدار التجريبي لتقييمه أيضًا تقييمه من وجهات نظر أخرى ، مثل العوامل الأساسية أو التقنية.
عيوب بيتا
بينما يمكن أن توفر النسخة التجريبية بعض المعلومات المفيدة عند تقييم المخزون ، إلا أنها لا تخلو من القيود. عند استخدام CAPM ، يعد الإصدار التجريبي مفيدًا لتحديد مخاطر الأمان على المدى القصير ولتحليل التقلبات للوصول إلى تكاليف الأسهم. ومع ذلك ، نظرًا لأنه يتم حساب بيتا باستخدام نقاط البيانات التاريخية ، فإنه يكون أقل فائدة للمستثمرين الذين يحاولون التنبؤ بحركات الأسهم المستقبلية.
كما تعد Beta أقل فائدة للاستثمارات طويلة الأجل لأن تقلبات الأسهم يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا من سنة إلى أخرى ، اعتمادًا على مرحلة تطور الشركة وعوامل أخرى.
مفاتيح مهمة
• بيتا هو مقياس للتقلب - أو المخاطر المنتظمة - للأوراق المالية أو المحفظة مقارنة بالسوق ككل. يتم استخدامه بشكل أساسي في نموذج تسعير الأصول الرأسمالية (CAPM).
• يمكن لبيانات بيتا للسهم الفردي أن تقارب فقط مقدار المخاطر التي سيضيفها السهم إلى (من المفترض) محفظة متنوعة.
• لكي تكون النسخة التجريبية مجدية ، يجب أن يكون المخزون مرتبطًا بالمعيار المستخدم في الحساب.
استنتاج
أخيرًا ، يجب على المستثمرين التمييز بين المخاطر قصيرة الأجل (حيث تكون تجريبية وتقلب الأسعار مفيدة) والمخاطر الأساسية طويلة الأجل (حيث تكون عوامل الخطر الكبيرة أكثر دلالة). يمكن أن تشير الإصدارات التجريبية المرتفعة إلى تقلب الأسعار على المدى القصير ، لكنها لا تستبعد دائمًا الفرص طويلة الأجل.
