बीटा

बीटा क्या है?

बीटा अस्थिरता का एक उपाय है – या व्यवस्थित जोखिम – एक सुरक्षा या पोर्टफोलियो के एक पूरे के रूप में बाजार की तुलना में। बीटा का उपयोग कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (CAPM) में किया जाता है, जो व्यवस्थित जोखिम और परिसंपत्तियों (आमतौर पर स्टॉक) के लिए अपेक्षित रिटर्न के बीच संबंध का वर्णन करता है। सीएपीएम व्यापक रूप से जोखिम भरा प्रतिभूतियों के मूल्य निर्धारण और उन परिसंपत्तियों के जोखिम और पूंजी की लागत दोनों पर विचार करते हुए, संपत्ति के अपेक्षित रिटर्न के अनुमानों को उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाता है।

चाबी छीन लेना

• मुख्य रूप से कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (CAPM) में उपयोग किया जाने वाला बीटा, संपूर्ण रूप से बाजार की तुलना में सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता का एक उपाय है।
• एक व्यक्तिगत स्टॉक के बारे में बीटा डेटा केवल एक निवेशक को यह अनुमान लगा सकता है कि स्टॉक एक (संभवतः) विविध पोर्टफोलियो में कितना जोखिम जोड़ देगा।
• बीटा सार्थक होने के लिए, स्टॉक को बेंचमार्क से संबंधित होना चाहिए जो गणना में उपयोग किया जाता है।

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कैसे काम करता है बीटा

पूरे बाजार के व्यवस्थित जोखिम की तुलना में एक बीटा गुणांक एक व्यक्तिगत स्टॉक की अस्थिरता को माप सकता है। सांख्यिकीय शब्दों में, बीटा डेटा बिंदुओं के प्रतिगमन के माध्यम से रेखा के ढलान का प्रतिनिधित्व करता है। वित्त में, इनमें से प्रत्येक डेटा बिंदु एक पूरे स्टॉक को बाजार के लोगों के प्रति एक संपूर्ण रिटर्न के रूप में दर्शाता है।

बीटा प्रभावी रूप से सुरक्षा के रिटर्न की गतिविधि का वर्णन करता है क्योंकि यह बाजार में झूलों का जवाब देता है। एक सुरक्षा के बीटा की गणना सुरक्षा के रिटर्न के कोवरियन के उत्पाद को विभाजित करके और एक निश्चित अवधि में बाजार के रिटर्न के विचरण द्वारा बाजार के रिटर्न से की जाती है।

बीटा के लिए गणना इस प्रकार है:

निवेशकों को यह समझने में मदद करने के लिए बीटा गणना का उपयोग किया जाता है कि क्या शेयर बाजार के बाकी हिस्सों की तरह ही चलता है। यह इस बारे में भी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि कैसे अस्थिर – या कैसे जोखिम भरा – एक शेयर बाजार के बाकी हिस्सों के सापेक्ष है। किसी भी उपयोगी जानकारी प्रदान करने के लिए बीटा के लिए, एक बेंचमार्क के रूप में उपयोग किए जाने वाले बाजार को स्टॉक से संबंधित होना चाहिए। उदाहरण के लिए, बेंचमार्क के रूप में एस एंड पी 500 का उपयोग करते हुए एक बांड ईटीएफ के बीटा की गणना करना एक निवेशक के लिए बहुत उपयोगी जानकारी प्रदान नहीं करेगा क्योंकि बांड और स्टॉक बहुत भिन्न हैं।

अंततः, एक निवेशक बीटा का उपयोग करके यह पता लगाने की कोशिश करता है कि किसी पोर्टफोलियो में कितना जोखिम है। जबकि एक शेयर जो बाजार से बहुत कम विचलन करता है, एक पोर्टफोलियो में बहुत अधिक जोखिम नहीं डालता है, यह अधिक रिटर्न की संभावना को भी नहीं बढ़ाता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि किसी विशिष्ट स्टॉक की तुलना सही बेंचमार्क से की जा रही है, बेंचमार्क के संबंध में इसका उच्च आर-स्क्वेर मूल्य होना चाहिए। R-squared एक सांख्यिकीय उपाय है जो सुरक्षा के ऐतिहासिक मूल्य आंदोलनों का प्रतिशत दिखाता है जिसे बेंचमार्क इंडेक्स में आंदोलनों द्वारा समझाया जा सकता है। व्यवस्थित जोखिम की डिग्री निर्धारित करने के लिए बीटा का उपयोग करते समय, इसके बेंचमार्क के संबंध में एक उच्च आर-स्क्वेर मूल्य वाली सुरक्षा, अधिक प्रासंगिक बेंचमार्क का संकेत दे सकती है।

उदाहरण के लिए, एक गोल्ड एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ETF), जैसे कि SPDR गोल्ड शेयर्स (GLD ), गोल्ड बुलियन के प्रदर्शन से जुड़ा हुआ है।  नतीजतन, एक गोल्ड ईटीएफ का एसएंडपी 500 के साथ कम बीटा और आर-स्क्वेर्ड संबंध होगा।

स्टॉक निवेशक के लिए जोखिम के बारे में सोचने का एक तरीका इसे दो श्रेणियों में विभाजित करना है। पहली श्रेणी को व्यवस्थित जोखिम कहा जाता है, जो पूरे बाजार में गिरावट का जोखिम है। विविधीकरण की कोई राशि निवेशकों को अपने स्टॉक पोर्टफोलियो में मूल्य खोने से नहीं रोक सकती थी। सिस्टेमैटिक रिस्क को अन-डायवर्सिफाइड रिस्क के रूप में भी जाना जाता है।

सिस्टेमेटिक जोखिम, जिसे विविध जोखिम के रूप में भी जाना जाता है, एक व्यक्तिगत स्टॉक या उद्योग से जुड़ी अनिश्चितता है।उदाहरण के लिए, आश्चर्य की घोषणा है कि कंपनी लम्बर लिक्विडेटर्स (एलएल ) 2015 में फॉर्मलाडिहाइड के खतरनाक स्तरों के साथ दृढ़ लकड़ी के फर्श बेच रही थी, एक अनैच्छिक जोखिम का उदाहरण है।  यह जोखिम उस कंपनी के लिए विशिष्ट था। विविधीकरण के माध्यम से गैर-व्यवस्थित जोखिम को आंशिक रूप से कम किया जा सकता है।

बीटा मान के प्रकार

बीटा मान 1.0 के बराबर है

यदि किसी स्टॉक में 1.0 का बीटा है, तो यह इंगित करता है कि इसकी कीमत गतिविधि बाजार के साथ दृढ़ता से संबंधित है। 1.0 के बीटा वाले स्टॉक में व्यवस्थित जोखिम है। हालाँकि, बीटा गणना किसी भी अनिश्चित जोखिम का पता नहीं लगा सकती है। 1.0 के बीटा के साथ एक पोर्टफोलियो में स्टॉक जोड़ना पोर्टफोलियो में कोई जोखिम नहीं जोड़ता है, लेकिन यह भी संभावना नहीं बढ़ाता है कि पोर्टफोलियो एक अतिरिक्त रिटर्न प्रदान करेगा।

बीटा वैल्यू एक से कम

एक बीटा मान जो 1.0 से कम है इसका मतलब है कि सुरक्षा बाजार की तुलना में सैद्धांतिक रूप से कम अस्थिर है। एक पोर्टफोलियो में इस स्टॉक को शामिल करना स्टॉक के बिना एक ही पोर्टफोलियो की तुलना में कम जोखिम भरा है। उदाहरण के लिए, उपयोगिता शेयरों में अक्सर कम दांव होते हैं क्योंकि वे बाजार औसत से अधिक धीरे-धीरे आगे बढ़ते हैं।

बीटा मान ग्रेटर एक से

एक बीटा जो 1.0 से अधिक है, यह दर्शाता है कि सुरक्षा की कीमत बाजार की तुलना में सैद्धांतिक रूप से अधिक अस्थिर है। उदाहरण के लिए, यदि किसी शेयर का बीटा 1.2 है, तो उसे बाजार की तुलना में 20% अधिक अस्थिर माना जाता है। टेक्नोलॉजी स्टॉक और स्मॉल कैप स्टॉक में मार्केट बेंचमार्क की तुलना में अधिक दांव लगता है। यह इंगित करता है कि स्टॉक को पोर्टफोलियो में जोड़ने से पोर्टफोलियो का जोखिम बढ़ जाएगा, लेकिन इसकी उम्मीद वापसी भी बढ़ सकती है।

ऋणात्मक बीटा मान

कुछ शेयरों में नकारात्मक दांव हैं। -1.0 के एक बीटा का अर्थ है कि शेयर बाजार के बेंचमार्क के विपरीत है। इस शेयर को बेंचमार्क के रुझानों के विपरीत, दर्पण छवि के रूप में सोचा जा सकता है। विकल्प रखें और उलटा ईटीएफ को नकारात्मक दांव लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कुछ उद्योग समूह भी हैं, जैसे सोने की खान, जहां एक नकारात्मक बीटा भी आम है।

थ्योरी में बीटा बनाम प्रैक्टिस में बीटा

बीटा गुणांक सिद्धांत मानता है कि स्टॉक रिटर्न सामान्य रूप से सांख्यिकीय दृष्टिकोण से वितरित किए जाते हैं। हालांकि, वित्तीय बाजारों में बड़े आश्चर्य की संभावना है। वास्तव में, रिटर्न हमेशा सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं। इसलिए, स्टॉक के भविष्य के आंदोलन के बारे में स्टॉक का बीटा क्या भविष्यवाणी कर सकता है, यह हमेशा सच नहीं होता है।

बहुत कम बीटा वाले स्टॉक में छोटे मूल्य के स्विंग हो सकते हैं, फिर भी यह लंबी अवधि के डाउनट्रेंड में हो सकता है। इसलिए, कम बीटा के साथ डाउन-ट्रेंडिंग स्टॉक जोड़ने से पोर्टफोलियो में जोखिम कम हो जाता है, जब निवेशक जोखिम को अस्थिरता (नुकसान के लिए संभावित के बजाय) के रूप में सख्ती से परिभाषित करता है। व्यावहारिक दृष्टिकोण से, एक कम बीटा स्टॉक जो एक डाउनट्रेंड का अनुभव कर रहा है, पोर्टफोलियो के प्रदर्शन में सुधार की संभावना नहीं है।

इसी तरह, एक उच्च बीटा स्टॉक जो ज्यादातर ऊपर की दिशा में अस्थिर है, एक पोर्टफोलियो के जोखिम को बढ़ाएगा, लेकिन इसमें लाभ भी जोड़ सकता है। यह अनुशंसा की जाती है कि किसी शेयर का मूल्यांकन करने के लिए बीटा का उपयोग करने वाले निवेशक अन्य दृष्टिकोणों से भी मूल्यांकन करते हैं – जैसे कि मौलिक या तकनीकी कारक – यह मानने से पहले कि यह पोर्टफोलियो से जोखिम को जोड़ देगा या हटा देगा।

बीटा का नुकसान

जबकि स्टॉक का मूल्यांकन करते समय बीटा कुछ उपयोगी जानकारी दे सकता है, इसकी कुछ सीमाएँ हैं। बीटा सुरक्षा के अल्पकालिक जोखिम को निर्धारित करने और सीएपीएम का उपयोग करते समय इक्विटी लागत पर आने के लिए अस्थिरता का विश्लेषण करने के लिए उपयोगी है। हालांकि, चूंकि ऐतिहासिक डेटा बिंदुओं का उपयोग करके बीटा की गणना की जाती है, इसलिए यह निवेशकों के लिए स्टॉक के भविष्य के आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए कम सार्थक हो जाता है।

बीटा लंबी अवधि के निवेश के लिए भी कम उपयोगी है क्योंकि कंपनी के विकास चरण और अन्य कारकों के आधार पर, स्टॉक की अस्थिरता साल-दर-साल काफी बदल सकती है।