परिभाषा
बीटा मापता है कि किसी एसेट के रिटर्न किसी मार्केट बेंचमार्क के रिटर्न के प्रति कितने संवेदनशील रहे हैं: 1 बीटा का मतलब है कि वह औसतन बाजार के साथ चला, 1 से ऊपर का मतलब ज्यादा, और 1 से नीचे का मतलब कम।
यह कैसे काम करता है
फॉर्मूला है बीटा = कोवेरिएंस(एसेट, बाजार) ÷ वेरिएंस(बाजार)। कोवेरिएंस मापता है कि रिटर्न की दो श्रृंखलाएं कैसे साथ चलती हैं, और वेरिएंस मापता है कि बाजार के रिटर्न कितने फैले हुए हैं। इसका एक समान रूप है बीटा = कोरिलेशन × (एसेट की वोलैटिलिटी ÷ बाजार की वोलैटिलिटी)। दोनों की गणना एक चुने हुए बेंचमार्क, अक्सर किसी व्यापक शेयर इंडेक्स, के मुकाबले चुनी गई अवधि के पिछले रिटर्न से होती है।
1.5 बीटा का मतलब है कि मापी गई अवधि में एसेट औसतन बाजार से लगभग 1.5 गुना ज्यादा, उसी दिशा में चला। 0.5 बीटा का मतलब है लगभग आधा, और नेगेटिव बीटा का मतलब है कि वह उल्टी दिशा में चलने की प्रवृत्ति रखता था। निवेशक बीटा से अंदाजा लगाते हैं कि पूरे बाजार के उतार-चढ़ाव किसी शेयर या पोर्टफोलियो पर कितना असर डालते हैं।
बीटा की सीमाएं हैं। अलग अवधि, रिटर्न की आवृत्ति और बेंचमार्क से एक ही शेयर के अलग-अलग बीटा निकलते हैं, इसलिए डेटा साइटें अक्सर एकमत नहीं होतीं। यह अतीत को बताता है, और किसी कंपनी की संवेदनशीलता बदल सकती है। कम बीटा का मतलब कम जोखिम भी नहीं है: बाजार से कमजोर कोरिलेशन वाले शेयर का बीटा कम हो सकता है, फिर भी उसकी अपनी कीमत में बड़े उतार-चढ़ाव हो सकते हैं।
उदाहरण (काल्पनिक आंकड़े)
मान लीजिए पिछले 2 सालों में शेयर X और एक मार्केट इंडेक्स के दैनिक रिटर्न का कोवेरिएंस 0.00030 है, और इंडेक्स के दैनिक रिटर्न का वेरिएंस 0.00020 है।
बीटा = 0.00030 ÷ 0.00020 = 1.5, इसलिए जिस दिन इंडेक्स 2% बढ़ा, उस दिन शेयर X आम तौर पर लगभग 1.5 × 2% = 3% बढ़ा।
शेयर Y का इंडेक्स से कोरिलेशन 0.2 और सालाना वोलैटिलिटी 60% है, जबकि इंडेक्स की 20%: बीटा = 0.2 × 60% ÷ 20% = 0.6।
शेयर Y का बीटा कम है, फिर भी उसकी अपनी कीमत के उतार-चढ़ाव इंडेक्स से 3 गुना बड़े हैं।
आम गलतियां
- कम बीटा को इस बात का सबूत मान लेना कि शेयर सुरक्षित है।
- अलग-अलग अवधि या बेंचमार्क इस्तेमाल करने वाले स्रोतों के बीटा की तुलना करना।
- यह मान लेना कि पहले मापा गया बीटा भविष्य में भी वैसा ही रहेगा।
संबंधित कैलकुलेटर
यह शब्दावली केवल शैक्षिक उद्देश्य के लिए है और निवेश सलाह नहीं है। उदाहरणों में काल्पनिक आंकड़ों का इस्तेमाल किया गया है।