एक्सेल में बीटा की गणना: औसत निवेशक के लिए पोर्टफोलियो गणित

किसी विशेष इक्विटी के जोखिम को मापने के लिए, कई निवेशक बीटा में बदल जाते हैं  । हालांकि बहुत सारी वित्तीय साइटें उन्हें प्रदान करती हैं, आप बाहरी स्रोत द्वारा प्रदान किए गए एक दांव का उपयोग करके क्या जोखिम उठा रहे हैं? ऑनलाइन सेवाओं द्वारा आपके लिए प्रदान किए गए बेटों में अज्ञात चर इनपुट होते हैं, जो सभी संभावना में आपके अद्वितीय पोर्टफोलियो के अनुकूल नहीं होते हैं। बेटों की गणना कई तरीकों से की जा सकती है, क्योंकि इनपुट के लिए चर आपके निवेश समय क्षितिज पर निर्भर करते हैं, “बाजार” और कई अन्य कारकों के बारे में आपका दृष्टिकोण। इसका मतलब है कि एक अनुकूलित संस्करण सबसे अच्छा है। 

जानें कि Microsoft एक्सेल का उपयोग करके अपने स्वयं के बीटा की गणना कैसे करें ताकि आपके व्यक्तिगत पोर्टफोलियो के लिए व्यक्तिगत जोखिम मापक प्रदान किया जा सके।

चाबी छीन लेना

• बीटा व्यापक स्टॉक मार्केट के लिए एक विशेष स्टॉक के सापेक्ष जोखिम का एक उपाय है।
• बीटा स्टॉक और एस एंड पी 500 इंडेक्स के बीच मूल्य आंदोलन में सहसंबंध को देखता है।
• अपने आप पर स्टॉक के जोखिम को निर्धारित करने के लिए एक्सेल का उपयोग करके बीटा की गणना की जा सकती है।

प्रदान की गई बेटियाँ बनाम।परिकलित बेटियाँ

बीटा की गणना के लिए चुनी गई समय सीमा को देखकर शुरू करें। बशर्ते बीट की गणना अपने उपभोक्ताओं के लिए अज्ञात समय के फ्रेम के साथ की जाए। यह उपयोगकर्ताओं को समाप्त करने के लिए एक अनूठी समस्या है, जिन्हें पोर्टफोलियो जोखिम को मापने के लिए इस माप की आवश्यकता है। दीर्घकालिक निवेशक निश्चित रूप से एक स्थिति व्यापारी की तुलना में लंबी अवधि में जोखिम का आकलन करना चाहते हैं जो हर कुछ महीनों में अपने पोर्टफोलियो को बदल देता है।

एक अन्य समस्या बीटा की गणना करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सूचकांक हो सकती है । अधिकांश प्रदान किए गए बेटास एसएंडपी 500 इंडेक्स के अमेरिकी मानक का उपयोग करते हैं । यदि आपके पोर्टफोलियो में इक्विटी हैं जो यूएस सीमाओं से परे हैं, तो एक कंपनी की तरह जो चीन में आधारित और संचालित है, एस एंड पी 500 बाजार का सबसे अच्छा उपाय नहीं हो सकता है। अपने स्वयं के बीटा की गणना करके आप इन अंतरों के लिए समायोजित कर सकते हैं और जोखिम के बारे में अधिक विस्तृत दृष्टिकोण बना सकते हैं।

अपने आप को बीटा की गणना करने का एक अलग फायदा यह है कि निर्धारण के गुणांक की गणना करके बीटा की विश्वसनीयता को नापने की क्षमता है, या जैसा कि यह बेहतर ज्ञात है, आर-वर्ग । यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो यह निर्धारित कर सकता है कि आपका बीटा कितना अच्छा जोखिम मापता है। इस आंकड़े की सीमा शून्य से एक है। आर-स्क्वेर्ड जितना करीब होगा, उतना ही विश्वसनीय आपका बीटा होगा।

पूर्व-निर्मित बेटों का एक अन्य अज्ञात कारक उन्हें गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि है। गणना करने के दो तरीके हैं: प्रतिगमन और पूंजीगत संपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल (CAPM)। CAPM का उपयोग आमतौर पर अकादमिक वित्त में किया जाता है; निवेश चिकित्सक अधिक बार प्रतिगमन तकनीक का उपयोग करते हैं। यह किसी परिसंपत्ति के समग्र रिटर्न के सैद्धांतिक स्पष्टीकरण के बजाय बाजार से संबंधित रिटर्न की बेहतर व्याख्या के लिए अनुमति देता है, जो ब्याज दरों के साथ-साथ बाजार के रिटर्न को भी ध्यान में रखता है। 

अनिवार्य रूप से, इसे स्वयं करने के नुकसान भी हैं। मुख्य मुद्दा शामिल समय है। बीटा की गणना खुद को वेबसाइट के माध्यम से करने में अधिक समय लगता है, लेकिन इस समय को Microsoft Excel या Open Office Cc जैसे कार्यक्रमों का उपयोग करके काफी कम किया जा सकता है।

प्रारंभिक कदम और बीटा की गणना

एक बार जब आप एक समय सीमा पर फैसला कर लेते हैं जो अपने निवेश समय क्षितिज के साथ खुद को संरेखित करता है और एक उपयुक्त सूचकांक चुना है, तो आप डेटा एकत्र करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं। अपने चुने हुए समय क्षितिज से मेल खाते उपयुक्त तारीख की जानकारी प्राप्त करने के लिए प्रत्येक इक्विटी की ऐतिहासिक कीमतों को देखें। कुछ साइटों पर, आपके पास सूचना को स्प्रैडशीट के रूप में डाउनलोड करने का विकल्प होगा। इस विकल्प को चुनें और स्प्रेडशीट को सहेजें। अपने चुने हुए इंडेक्स के लिए भी ऐसा ही करें। 

समापन मूल्य स्तंभों को एक नई स्प्रेडशीट में कॉपी करें । वे नए से सबसे पुराने क्रम में होना चाहिए। गणना के लिए सही प्रारूप प्राप्त करने के लिए हमें इन मूल्यों को सूचकांक और स्टॉक मूल्य दोनों के लिए रिटर्न प्रतिशत में बदलना चाहिए। ऐसा करने के लिए, बस आज की कीमत को कल से घटाकर और कल की कीमत से जवाब को विभाजित करें। परिणाम प्रतिशत परिवर्तन है । नीचे एक उदाहरण एक्सेल में दिखाया गया है।

चित्र 1: परिणाम

प्रतिगमन के माध्यम से बीटा की गणना केवल सूचकांक के सरणी के विचरण द्वारा विभाजित दो सरणियों के सहसंयोजक है । सूत्र नीचे दिखाया गया है।

बीटा = COVAR (E2: E99, D2: D99) / VAR (D2: D99)

पहले हमने जिस एक लाभ पर चर्चा की थी, वह आपके बीटा की विश्वसनीयता को कम करने की क्षमता है। यह आर-स्क्वेर्ड की गणना करके किया जाता है। यहां से हम प्रतिशत परिवर्तन वाले दो सरणियों का इनपुट करते हैं। नीचे Excel में यह सूत्र है।

R- चुकता = RSQ (D2: D99, E2: E99)

तल – रेखा

यद्यपि सेवा-प्रदान किए गए बेटों का उपयोग करने की तुलना में अपने स्वयं के दांव की गणना समय लेने वाली हो सकती है, लेकिन वे निजीकरण के माध्यम से जोखिम को बेहतर रूप देते हैं। इसके अतिरिक्त, हम इस जोखिम माप की विश्वसनीयता का अनुमान भी लगा सकते हैं कि इसकी आर-स्क्वेर्ड की गणना करके। ये लाभ एक निवेश शस्त्रागार के लिए एक मूल्यवान उपकरण हैं और इसका उपयोग किसी भी गंभीर निवेशक द्वारा किया जाना चाहिए।