beta為指示符

公司的測試版是一種衡量安全性的波動，或系統風險，因為它與更廣泛的市場相比。公司的賭注衡量公司的股權市場價值如何隨整體市場的變化而變化。它用於資本資產定價模型（CAPM）以估算資產的返還。

具體而言，Beta是通過對市場回報的股票回報的回歸分析獲得的斜坡係數。採用以下回歸方程來估計公司的Beta：

δ.

S.

一世

=

α.

+

β

一世

×

δ.

m

+

E.

在哪裡：

δ.

S.

一世

=

股票價格變化

一世

α.

=

回歸的截止值

β

一世

=

Beta的

一世

股票回報

δ.

m

=

市場價格的變化

E.

=

殘差術語

\begin{aligned}＆\deltas_i=\alpha+\beta_i\times\deltam+e\\＆\textbf{其中：}\\＆\deltas_i=\text{股票價格的變化}i\\＆\alpha=\text{回歸的截止值}\\＆\beta_i=\text{}i\text{option}\\＆\deltam=\text{市場價格的變化}\\＆e=\text{殘差錯誤術語}\\\end{aligned}

ΔSi=α+βi×Δm+Δm+到達：ΔI=股票價格的變化Iα=回歸βi=β的截止值=β的I股返回ΔM=市場PRICEE的變化=殘餘錯誤術語

可以為上市公司進行這種回歸分析，因為使用了歷史儲存數據。但私營公司呢？

由於缺乏關於私營公司股票價格的市場數據，因此無法估算股票β。因此，需要其他方法來估計其β。

計算比較公共公司的測試β

在這種方法中，我們首先需要找到從與私營公司的類似行動產生收入的公開交易公司的平均賭注。這將是行業平均槓桿測試版的代理。其次，我們需要利用這些可比較公司的平均債務對股票率來解除平均賭注。最後一步是使用私營公司的目標債務符合率重新槓桿測試。

假設我們希望估計具有0.5的目標債務對股權比例的說明性能源服務公司的測試版，以下公司是最可比的公司：

四家公司的股權加權平均賭注為1.64。這與約1.66的算術平均值接近。找到平均beta的所選方法可能取決於可比公司的數據和大小範圍的細節。

例如，如果有一個非常大的公司和三家非常小的公司，那麼加權平均方法將偏向大公司的β。然而，在該特定示例中，我們可以採用加權平均β，因為它接近算術平均值，這給每個公司的權衡帶來了平等的權重。

下一步是無能為用的平均beta。為此，我們需要這些公司的平均債務符合率。加權平均債務符合率為0.34。

β

你

=

β

L.

1

+

（

1

–

T.

）

×

D.

E.

=

1

。

6.

4.

1

+

（

1

–

0.

。

3.

5.

）

×

0.

。

3.

4.

=

1

。

3.

4.

3.

\begin{對齊}\beta_u＆=\frac{\beta_l}{1+（1-t）\times\frac{d}{e}}\\＆=\frac{1.64}{1+（1-0.35）\times0.34}\\＆=1.343\\\結束{對齊}

βu=1+（1-T）×EDβ1=1+（1-0.35）×0.341.64=1.343

因此，我們得到了1.343的無色測試版。

如果D/E是可比較公司的平均債務股權，T是稅率，別無從的賭注和BL槓桿率。

在最後一步中，我們需要使用私營公司的目標債務與股權比例重新槓桿，該股票等於0.5。

β

L.

=

β

你

×

[

1

+

（

1

+

T.

）

×

D.

E.

]

=

1

。

3.

4.

3.

×

[

1

+

（

1

–

0.

。

3.

5.

）

×

0.

。

5.

]

=

1

。

7.

8.

\begin{對齊}\beta_l＆=\beta_u\times[1+（1+t）\times\frac{d}{e}]\\＆=1.343\times[1+（1-0.35）\times0.5]\\＆=1.78\\\結束{對齊}

β1=βU×[1+（1+T）×ED]=1.343×[1+（1-0.35）×0.5]=1.78

在這個例子中，由於目標債務符合率較高，說明性私營公司的β高於平均槓桿β。

這種方法具有一定的陷阱，包括忽視私營公司大小與上市公司之間的差異的事實。與私人相比，大多數時候，公開貿易公司的規模要大得多。

收益測試β方法

通常，上市公司是在一個以上的部門運營的大公司。因此，找到一個可比較的公司可能有問題，其β會充分代表私營公司受重視的商業測試版。例如，AppleInc.（AAPL）擁有各種各樣的操作集，包括個人計算機，智能手機，平板電腦等項目。該公司可能與私人公司相媲美，私人公司，如智能手機生產。

當難以獲得可靠的可比測試版時，公司的收益測試版可用作槓桿測試的代理。在這種方法中，公司的歷史盈利變更將根據市場回報退回。適當的市場指數可以用作市場的代理。例如，如果公司在美國市場運營，則標準普爾500指數可用作代理。

需要調整從歷史數據獲得的測試版，以確保它反映了公司預期的未來業績。為了反映Beta的平均恢復功能（測試版傾向於長期恢復到一個），我們需要使用以下等式估計調整後的測試版：

β

adj.

=

α.

+

（

1

+

α.

）

×

β

H

在哪裡：

α.

=

平滑因子

β

H

=

歷史β

β

adj.

=

調整了β

\begin{對齊}＆\beta_{\text{adj}}=\alpha+（1+\alpha）\times\beta_h\\＆\textbf{where：}\\＆\alpha=\text{sormalingfactor}\\＆\beta_h=\text{歷史beta}\\＆\beta_{\text{adj}}=\text{secordedbeta}\\\neg{seconald}

βadj=α+（1+α）×βh其中：α=平滑因子β=歷史βaDJ=調整β

可以通過基於歷史數據的複雜統計分析來導出平滑因子，但通常用拇指的規則，0.33或（1/3）的值用作代理。

盈利測試方法也有一些陷阱。首先，私營公司通常不具有可靠的回歸分析的廣泛歷史盈利數據。其次，會計收入可能會進行平滑和會計政策變更。因此，除非進行了必要的調整，否則這些可能不適合統計分析。

底線

使用CAPM的私營公司的估價可能是有問題的，因為沒有用於估算權益β的直接方法。要估算私營公司的賭注，有兩種主要方法。

一種方法是從業界平均值或來自可比較公司（或公司）的可比槓桿測試，這些公司最能模仿當前的私營公司的業務，不講解該測試版，然後使用公司的私營公司找到槓桿測試目標債務符合率。或者，可以在製定適當調整後找到公司收入的賭注並將其用作公司的代理。