贝塔值β的计算如何求华夏大盘的贝塔值?注:1、统计区间为2009年9月24日至2009年9月29日;2、统计时间频率为日
来源:学生作业帮 编辑:大师作文网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/11/10 23:18:51
贝塔值β的计算
如何求华夏大盘的贝塔值?
注:1、统计区间为2009年9月24日至2009年9月29日;
2、统计时间频率为日(一个交易日);
3、标的指数为上证指数.
如何求华夏大盘的贝塔值?
注:1、统计区间为2009年9月24日至2009年9月29日;
2、统计时间频率为日(一个交易日);
3、标的指数为上证指数.
计算beta总体来说有2个方法.一个是回归分析,一个是CAPM(资本资产计价模型).不知道你为什么要这几天的beta,并且其中还有个周末,你所说的只包括4个交易日而已,24,25,28,29,只用4天来计算beta值完全没有意义,还不如用其他指标来衡量风险.
CAPM显然不能用,因为没有相关数据,并且周期太短
并且beta 一般不是计算出来的,而是用regression analysis(回归分析)得出来的.用你给出的数据来计算的话,beta=-0.48,而r-square=0.225(说明两者关系很微弱,不能信赖这个beta).
HXDP SHA Date Change % HX Change % SHA
8.338 2843 23 -2.46% 0.35%
8.133 2853 24 0.09% -0.53%
8.14 2838 25 -0.85% -2.64%
8.071 2763 28 -2.64% -0.33%
7.858 2754 29
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.474469759
R Square 0.225121553
Adjusted R Square -0.162317671
Standard Error 0.014129203
Observations 4
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 0.000115998 0.000115998 0.581049979 0.525530241
Residual 2 0.000399269 0.000199634
Total 3 0.000515266
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%
Intercept -0.018424164 0.00862822 -2.135337781 0.166269531 -0.055548397 0.01870007 -0.055548397 0.01870007
X Variable 1 -0.480632148 0.630530459 -0.762266344 0.525530241 -3.19358575 2.232321455 -3.19358575 2.232321455
CAPM显然不能用,因为没有相关数据,并且周期太短
并且beta 一般不是计算出来的,而是用regression analysis(回归分析)得出来的.用你给出的数据来计算的话,beta=-0.48,而r-square=0.225(说明两者关系很微弱,不能信赖这个beta).
HXDP SHA Date Change % HX Change % SHA
8.338 2843 23 -2.46% 0.35%
8.133 2853 24 0.09% -0.53%
8.14 2838 25 -0.85% -2.64%
8.071 2763 28 -2.64% -0.33%
7.858 2754 29
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.474469759
R Square 0.225121553
Adjusted R Square -0.162317671
Standard Error 0.014129203
Observations 4
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 0.000115998 0.000115998 0.581049979 0.525530241
Residual 2 0.000399269 0.000199634
Total 3 0.000515266
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%
Intercept -0.018424164 0.00862822 -2.135337781 0.166269531 -0.055548397 0.01870007 -0.055548397 0.01870007
X Variable 1 -0.480632148 0.630530459 -0.762266344 0.525530241 -3.19358575 2.232321455 -3.19358575 2.232321455
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