ベータ

ベータとは?

ベータは、市場全体と比較した場合の証券やポートフォリオのボラティリティ、またはシステマティック・リスクの指標です。 ベータは、資産(通常は株式)のシステマティック・リスクと期待リターンの関係を表す資本資産価格モデル(CAPM)で使用されます。

重要なポイント

  • 資本資産価格モデル(CAPM)で使用されるベータは、証券やポートフォリオのボラティリティ(システマティック・リスク)を、市場全体と比較して示す指標です。
  • 個々の銘柄のベータデータは、その銘柄が(おそらく)分散されたポートフォリオにどの程度のリスクを付加するかについて、投資家に近似値を提供するに過ぎません。
  • ベータが意味を持つためには、その銘柄は計算に使用されるベンチマークに関連している必要があります。
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ベータを理解する

ベータの仕組み

ベータ係数は、市場全体のシステマティックなリスクと比較して、個々の銘柄のボラティリティを測定することができます。 統計学的には、ベータはデータポイントの回帰を通る線の傾きを表します。

ベータは、市場の変動に反応する証券のリターンの活動を効果的に表しています。

ベータ値は、証券のリターンと市場のリターンの共分散の積を、一定期間の市場のリターンの分散で割ることで算出されます。

βの計算方法は以下の通りです。

β係数(β)=Covariance(Re,Rm)Variance(Rm)ここで、Re=個別銘柄のリターンRm=市場全体のリターン共分散=銘柄のリターンの変化が市場のリターンの変化とどのように関連するか分散=市場のデータポイントが平均値からどのように広がるか。 &ext{Beta coefficient}(˶ˆ꒳ˆ˵ ) = ˶ˆ꒳ˆ˵ }{text{Covariance}(R_e, R_m)}{text{Variance}(R_m)} ˶ˆ꒳ˆ˵ ) \\\\\\R_e=Individual Stockのリターン \\ Related to changes in the market’s returns” (市場のリターンの変化との関係)です。 \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ \\ Beta coefficient(β)=Variance(Rm)Covariance(Re,Rm)ここで、Re=個別銘柄のリターンRm=市場全体のリターンCovariance=銘柄のリターンの変化と市場のリターンの変化の関連性Variance=市場のデータポイントが平均値からどのくらい広がっているか

βの計算は、ある銘柄が市場の他の部分と同じ方向に動くかどうかを投資家が理解するために使われます。 また、市場の他の部分と比較して、その銘柄がどれだけ揮発性があるか、つまりどれだけリスクが高いかを知ることができます。 ベータ版が有益な洞察を提供するためには、ベンチマークとして使用される市場が株式に関連している必要があります。 例えば、S&P500をベンチマークとして債券ETFのベータを計算しても、債券と株式はあまりにも似ていないため、投資家にはあまり有益な洞察を与えません。

特定の銘柄が適切なベンチマークと比較されていることを確認するためには、ベンチマークに対するR2乗の値が高いことが必要です。 R二乗とは、ある銘柄の過去の値動きのうち、ベンチマーク指数の動きで説明できる割合を示す統計指標です。

例えば、SPDR Gold Shares (GLD)のような金の上場投資信託(ETF)は、金の地金のパフォーマンスに連動しています。

株式投資家がリスクについて考える一つの方法は、リスクを2つのカテゴリーに分けることです。 1つ目はシステマティック・リスクと呼ばれるもので、市場全体が下落するリスクのことです。 2008年の金融危機はシステマティック・リスクの一例であり、どんなに分散しても投資家の株式ポートフォリオの価値低下を防ぐことはできませんでした。

システマティック・リスクは、分散不可能なリスクとも呼ばれ、個々の銘柄や産業に関連する不確実性のことです。 例えば、ランバー・リクイデーターズ(LL)という会社が、2015年に危険なレベルのホルムアルデヒドを含むハードウッド・フローリングを販売していたという驚きの発表は、アンシステマティック・リスクの一例です。 それはその会社に固有のリスクでした。 アンシステマティック・リスクは、分散によって部分的に軽減することができます。

ベータ値の種類

ベータ値が1.0に等しい

ベータ値が1.0の銘柄は、その銘柄の価格活動が市場と強く相関していることを示しています。 ベータ値が1.0の銘柄は、システマティック・リスクを抱えていると言えます。 ベータ値が1.0の銘柄にはシステマティック・リスクがありますが、ベータ値の計算では非システマティック・リスクは検出できません。

Beta Value Less Than One

ベータ値が1.0より小さいということは、理論的にはその証券が市場よりも変動が少ないことを意味します。 この銘柄をポートフォリオに含めると、その銘柄を含まない同じポートフォリオよりもリスクが低くなります。

Beta Value Greater Than One

ベータ値が1.0より大きいということは、その証券の価格が理論的に市場よりも変動しやすいことを意味します。 例えば、ベータ値が1.2の場合、その銘柄は市場よりも20%変動が大きいと想定されます。 テクノロジー株や小型株は、市場のベンチマークよりもベータ値が高い傾向にあります。

マイナスのベータ値

マイナスのベータ値を持つ銘柄もあります。 ベータ値が-1.0ということは、その銘柄が市場のベンチマークと逆相関の関係にあることを意味します。 この銘柄は、ベンチマークのトレンドの反対、鏡像と考えることができます。 プットオプションやインバース型ETFは、マイナスのベータ値を持つように設計されています。

Beta in Theory vs. Beta in Practice

ベータ係数理論は、統計学的な観点から株式リターンが正規分布していることを前提としている。 しかし、金融市場は大きなサプライズが起こりやすいものです。 現実には、リターンは必ずしも正規分布していない。

ベータ値が非常に低い銘柄は、値動きが小さくても、長期的には下降トレンドにある可能性があります。 したがって、低ベータのダウントレンド銘柄を追加することは、投資家がリスクを(損失の可能性ではなく)厳密にボラティリティーの観点から定義した場合に限り、ポートフォリオのリスクを減少させます。 同様に、ほとんど上昇方向に変動している高ベータ銘柄は、ポートフォリオのリスクを増加させるが、利益も増加させる可能性がある。

ベータ版の欠点

ベータ版は、銘柄を評価する際に有用な情報を提供しますが、いくつかの制限があります。 ベータは、証券の短期的なリスクを判断したり、CAPMを使用する際に株式コストを算出するためにボラティリティを分析するのに役立ちます。

ベータは、短期的なリスクを判断したり、CAPMで株式コストを算出する際にボラティリティを分析するのに役立ちますが、ベータは過去のデータを用いて計算されるため、将来の動きを予測したい投資家にとっては意味がありません。

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