एक्सेल में CAPM की गणना: सूत्र जानिए

कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (सीएपीएम)  कुशल बाजार परिकल्पना और आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत का एक घटक है। CAPM एक परिसंपत्ति की अपेक्षित रिटर्न की मात्रा को मापता है जो एक कुशल फ्रंटियर बनाने में पहला कदम है। CAPM स्वयं कई कारकों के निगमन के साथ परिसंपत्ति (आमतौर पर एक स्टॉक) की अपेक्षित वापसी की गणना करने के लिए एक मूलभूत समीकरण का उपयोग करता है।

चाबी छीन लेना

• सीएपीएम कुशल बाजार परिकल्पना और आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत का एक घटक है।
• Excel में CAPM का उपयोग कर किसी संपत्ति की अपेक्षित वापसी खोजने के लिए Excel सिंटैक्स का उपयोग करके एक संशोधित समीकरण की आवश्यकता होती है, जैसे = $ C $ 3 + (C9 * ($ C $ 4- $ C $ 3))
• CAPM का उपयोग अन्य मेट्रिक्स जैसे शार्प अनुपात के साथ भी किया जा सकता है जब कई परिसंपत्तियों के जोखिम-इनाम का विश्लेषण करने की कोशिश की जाती है।

पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल का उपयोग करके किसी संपत्ति की अपेक्षित वापसी की गणना करने का सूत्र इस प्रकार है:

जैसा कि उपरोक्त समीकरण से दिखाया गया है, CAPM में जोखिम-मुक्त दर, एक परिसंपत्ति का बीटा और बाजार की अपेक्षित वापसी शामिल है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण हो सकता है कि ये मूल्य समान समय अवधि से लिए गए हैं। यहां हम 10 साल की समयावधि का उपयोग करते हैं।

किसी परिसंपत्ति की अपेक्षित रिटर्न की गणना करने के लिए, जोखिम-मुक्त दर ( 10-वर्ष के ट्रेजरी पर उपज ) के साथ शुरू करें फिर एक समायोजित प्रीमियम जोड़ें। जोखिम-मुक्त दर में जोड़ा गया समायोजित प्रीमियम, परिसंपत्ति के बीटा के अपेक्षित बाजार रिटर्न समय में अंतर है। इस सूत्र की गणना Microsoft Excel में की जा सकती है जैसा कि नीचे दिखाया गया है। 

CAPM को समझना

CAPM केवल फ़ोकस में संपत्ति पर अपेक्षित प्रतिफल प्रदान करता है। किसी निवेश पर विचार करते समय यह अपेक्षित रिटर्न एक निवेशक के लिए एक महत्वपूर्ण मूल्य हो सकता है। आमतौर पर, अपेक्षित प्रतिफल उस समय की अवधि से मेल खाता है जो अपेक्षित बाजार प्रतिफल को खोजने के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, बाजार में दस साल की अवधि में 8% वापसी की उम्मीद की जा सकती है। इस प्रकार, स्टॉक की अपेक्षित वापसी भी दस साल की अवधि में होती है।

सीएपीएम केवल एक अनुमान है और इसमें कई चेतावनी हैं। मुख्य रूप से, सीएपीएम गणना में उपयोग किए जाने वाले कारक स्थिर नहीं हैं। जोखिम मुक्त दर, बीटा और बाजार जोखिम प्रीमियम सभी गैर स्थिर कारक है कि परिवर्तन लगभग हर रोज़ लेकिन अधिक काफी हद तक वार्षिक आधार पर अलग-अलग बाजार अवधि और वातावरण में या कम से कम बदल जाएगा।

CAPM अनुसरण करने के लिए एक महत्वपूर्ण आँकड़ा हो सकता है, लेकिन आम तौर पर, यह हमेशा अपने दम पर उपयोग नहीं किया जाता है। यही कारण है कि यह कुशल बाजार परिकल्पना और कुशल फ्रंटियर वक्र के निर्माण का आधार बनता है।

कुशल फ्रंटियर कर्व्स

एक कुशल फ्रंटियर वक्र में कई परिसंपत्तियों और उनके सभी अपेक्षित रिटर्न का एकीकरण शामिल है। कुशल सीमा मदद करने के लिए उपयोग करता है सीएपीएम एक कुशल पोर्टफोलियो है कि एक निवेशक प्रत्येक एकीकृत परिसंपत्ति है कि जोखिम के एक परिभाषित स्तर के लिए सबसे अच्छा सैद्धांतिक वापसी पैदा करेगा में निवेश का इष्टतम प्रतिशत बताता पैदा करते हैं।

इस एप्लिकेशन में, CAPM अपने अपेक्षित रिटर्न कैलकुलेशन के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है, लेकिन उस अपेक्षित रिटर्न को हमेशा पूरी तरह से महसूस नहीं किया जाता है क्योंकि एक ही संपत्ति में 100% निवेश हमेशा सबसे विवेकपूर्ण निर्णय नहीं होता है क्योंकि अन्य बाजार निवेश विकल्प भी दिए जाते हैं।

एक्सेल में CAPM की गणना

अब मान लेते हैं कि आप जिस शेयर में निवेश करना चाहते हैं, उसकी CAPM खोजना चाहते हैं। मान लें कि शेयर टेस्ला का है । सबसे पहले, आप अपना एक्सेल स्प्रेडशीट सेट करना चाहते हैं।

निम्नलिखित प्रारूप में इसे स्थापित करके, आप एक कुशल फ्रंटियर वक्र बनाने के लिए और साथ ही साथ कई संपत्तियों की अपेक्षित वापसी का विश्लेषण करने और तुलना करने या अन्य तुलनात्मक मैट्रिक्स को जोड़ने के लिए इसे बनाने का अवसर छोड़ देते हैं।

जैसा कि आप देख सकते हैं, गणना शीर्ष पर मान्यताओं के साथ बनाई गई है जो परिवर्तन किए जाने पर आसानी से समायोजित की जा सकती है। यह स्प्रेडशीट के लिए आसान अपडेट बनाता है जब धारणा बदल जाती है।

हम 10-वर्ष के ट्रेजरी पर 1% की जोखिम-मुक्त दर और 10 साल के लिए एसएंडपी 500 पर 8% का बाजार रिटर्न मानते हैं। एस एंड पी 500 आम तौर पर के बाद से सबसे बीटा गणना एस एंड पी 500 पर आधारित हैं उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा बाजार वापसी है।

Telsa, उदाहरण के लिए

हम पाते हैं कि टेस्ला में 0.48 का बीटा है। तालिका में मानक विचलन भी शामिल है जो कुशल सीमांत का निर्माण करते समय आवश्यक अगला डेटा घटक है।

टेस्ला की अपेक्षित वापसी का पता लगाने के लिए हम एक्सेल सिंटैक्स के लिए संशोधित सीएपीएम समीकरण का उपयोग इस प्रकार करते हैं:

• = $ C $ 3 + (C9 * ($ C $ 4- $ C $ 3))

यह रिस्क-फ्री प्लस (मार्केट प्रीमियम के बीटा समय) में बदल जाता है। $ साइन का उपयोग करने से मान्यताओं को स्थिर रखने में मदद मिलती है ताकि आप कई संपत्तियों के लिए सूत्र को आसानी से कॉपी कर सकें।

इस मामले में, हमें टेस्ला के लिए 4.36% का अपेक्षित रिटर्न मिलता है। इस स्प्रेडशीट के साथ, अब हम कई संपत्तियों के लिए दाईं ओर निर्माण कर सकते हैं। कहें कि हम टेस्ला की तुलना जनरल मोटर्स से करना चाहते हैं । हम केवल D10 में दाईं ओर C10 में सूत्र की प्रतिलिपि बना सकते हैं। फिर हमें केवल सेल डी 9 में जीएम के लिए बीटा में जोड़ना होगा। हमें 1.30 का बीटा मिलता है जो हमें 10.10% का अपेक्षित रिटर्न देता है।

निवेश विश्लेषण

जैसा कि इन दो शेयरों की तुलना के साथ दिखाया गया है, 4.36% और 10.10% के बीच बहुत बड़ा अंतर है। यह ज्यादातर जनरल मोटर्स बनाम टेस्ला के लिए उच्च बीटा से आता है । मोटे तौर पर, इसका मतलब है कि एक निवेशक को बाजार की तुलना में अधिक जोखिम लेने के लिए रिटर्न के माध्यम से अधिक मुआवजा दिया जाता है। इस प्रकार, अपेक्षित रिटर्न मान आमतौर पर जोखिम के माप के रूप में बीटा के साथ सबसे अच्छा देखा जाता है।

एक कुशल फ्रंटियर एक पोर्टफोलियो में कई शेयरों के आवंटन की साजिश रचने के लिए कई स्टॉक निवेश को अगले स्तर तक ले जाता है। शार्प रेशियो जैसे अन्य मेट्रिक्स भी हो सकते हैं जो एक निवेशक को एक स्टॉक के जोखिम-प्रतिफल को एक दूसरे को गेज करने में मदद करने के लिए अधिक आसानी से उपयोग किया जा सकता है।