资产β系数的计算及实证检验
本文选取2011年1月1日至2011年12月31日的国债指数、基金指数、上证180指数和同仁堂、宝钢、山东铝业及安信信托四只股票作为研究样本，选取上证综合指数作为市场组合的收益率，各项资产和市场组合指数均采用每周收益率来度量，即R t=（P t-P t-1）/P t-1，其中P t为某资产在第t周周末的收盘指数或收盘价格。
1、国债指数
选取2011年1月至12月我国国债综合指数每周末数据来计算我国国债的β系数值，图1.1给出了我国国债在2011年的走势图。
图1.1 国债指数
图1.1给出我国国债指数的走势图，我国国债指数总体保持平稳上升趋势。根据走势图显示，2011年，我国国债指数从126.38点上升至131.39点，平均每周收益率为0.075%，年收益率达3.96%，略高于我国2011年3.21%的一年期存款平均利率。
而根据R t=（P t-P t-1）/P t-1，其中P t为国债指数在第t周周末的收盘指数，我们可以计算得到2011年国债每周收益率R t，见图1.2。
图1.2 国债每周收益率
图1.2显示了2011年我国国债指数收益率波动幅度，我国国债指数总体保持平稳，但在3月、11月、12月我国国债指数也呈现出较大的波动性，特别在2011年10月28日和12月2日国债周收益率为负值。根据国债每周收益率数据，我们进行统计分析，见表1.1。
表1.1 国债指数周收益率描述统计
平均标准差方差峰度偏度最小值最大值置信(95.0%) 0.078% 0.059% 0.000% 2.56 0.932 -0.07% 0.260% 0.017%
表1.1显示国债指数周收益率最大值为2011年10月14日的0.26%，最小值为2011年12月2日的-0.07%，国债指数平均周收益率为0.078%,95%置信水平下的置信区间为（0.061%，0.095%），即任一周国债指数收益率有95%的可能性在0.061%~0.095%之间。
我们利用回归分析来计算国债指数的β系数，回归分析采用的模型为：
R it–R ft=αi+βi（R Mt–R ft）+εi
αi：截距项。
βi：斜率项，度量国债指数的β系数。
εi：残差项。
R it：国债每周收益率。
R Mt：市场平均收益率，这里用上证综合指数的周收益率来度量。
R ft：无风险收益率，我们采用2011年一年期存款的平均存款利率来度量。
表1.2给出了2011年我国一年期存款利率，我们可以计算得到我国2011年
一年期平均存款利率为3.21%，即无风险利率为3.21%，转化为每周收益率，每周无风险利率为0.0629%。
表1.2 2011年一年期存款利率
2011年一年期存款利率
1月2月3月4月5月6月
2.75% 3% 3%
3.25% 3.25% 3.25%
7月8月9月10月11月12月
3.25% 3.25% 3.25% 3.25% 3.50% 3.50%
我们利用2011年我国国债指数收益率，上证综合指数收益率和无风险利率收益率进行归回分析，输出结果见表1.3。
表1.3国债指数、上证综合指数回归分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000152 8.60E-05 1.767023 0.0835
X -0.000273 0.003627 -0.075243 0.9403
R-squared 0.000116 Mean dependent var 0.000153
Adjusted R-squared -0.020290 S.D. dependent var 0.000595
S.E. of regression 0.000601 Akaike info criterion -11.95904
Sum squared resid 1.77E-05 Schwarz criterion -11.88328
Log likelihood 306.9556 F-statistic 0.005661
Durbin-Watson stat 2.056488 Prob(F-statistic) 0.940328 根据表1.3，我们可以得到回归方程：
R it–0.000629=0.000152+-0.000273（R Mt–0.000629）
其中β为-0.000273，而且β的t检验临界值为0.003627，相对应的概率
P=0.9403，不能拒绝β=0的原假设，这表明我国国债指数的β值非常趋近于0，
即我国国债几乎不存在风险，国债几乎为无风险资产，投资国债为投资者保值提
供了较好的途径。
根据上述回归模型，我们利用2012年41个样本数据进行回归模型预测检验，
见图4.3。
图1.3 国债回归模型预测检验
根据回归模型，我们知道国债指数收益率与上证综合指数不存在相关性，国债指数的β值更趋近于0，因此我们推断我国国债指数收益率为接近无风险收益率，即根据上图预测，我们得到国债指数的周收益率应接近于0.08%左右，而在现实中，国债指数实际收益率也正是随着0.08%的收益率上下波动，根据计算我们可以得到2012年国债指数平均周收益率为0.0693%，还是存在10%左右的误差。
2、投资基金
选取2011年1月至12月我国基金综合指数每周末数据来计算我国基金的β系数值，图2.1给出了我国基金指数在2011年的走势图。
图2.1 基金指数
图2.1给出我国基金指数的走势图，2011年我国基金指数表现较差，总体呈
下降趋势。根据走势图显示，2011年，我国基金指数从4646.05点下降至3592.26点，平均每周收益率为-0. 493%，年收益率为-22.68%，我国基金市场表现糟糕。
而根据R t=（P t-P t-1）/P t-1，其中P t为基金指数在第t周周末的收盘指数，我
们可以计算得到2011年基金每周收益率R t，见图2.2。
图2.2基金每周收益率
图1.2显示了2011年我国基金指数收益率波动程度，我国基金指数周收益
率呈现出较大的波动性，并且多周基金指数收益率呈现负的收益率。根据基金每
周收益率数据，我们进行统计分析，见表2.1。
表2.1 基金指数周收益率描述统计
平均标准差方差峰度偏度最小值最大值置信度(95.0%) -0.444% 2.085% 0.0004 1.236 0.782 -0.0426 0.0657 0.586% 表2.1显示基金指数周收益率最大值为2011年10月28日的6.57%，最小值
为2011年10月21日的-4.26%，基金指数平均周收益率为-0.444%,95%置信水平
下的置信区间为（-1.03%，0.142%），即任一周国债指数收益率有95%的可能性
在-1.03%~0.142%之间，即我国基金指数下跌的概率明显高于上涨的概率。
下面我们同样利用回归分析方法来计算我国基金指数的β系数。我们利用2011年我国基金指数周收益率，上证综合指数周收益率和无风险利率收益率进
行归回分析，输出结果见表2.3。
表2.2基金指数、上证综合指数回归分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.000762 0.000733 -1.039835 0.3035
X 0.863606 0.030919 27.93134 0.0000
R-squared 0.940904 Mean dependent var -0.005068
Adjusted R-squared 0.939698 S.D. dependent var 0.020846
S.E. of regression 0.005119 Akaike info criterion -7.673302
Sum squared resid 0.001284 Schwarz criterion -7.597544
Log likelihood 197.6692 F-statistic 780.1599
Durbin-Watson stat 1.998686 Prob(F-statistic) 0.000000 根据表2.2，我们可以得到回归方程：
R it–0.000629=-0.000762+0.863606（R Mt–0.000629）
根据回归结果，我们可以知道我国基金指数的β=0.863606，而且β的t检
验临界值为27.93134，相对应的概率P=0.0000，拒绝β=0的原假设，即β显
著不等于0，同时基金指数的β<1，表明投资基金的风险仍然小于市场风险，基
金仍然是风险厌恶的投资者比较好的选择。
根据上述回归模型，我们利用2012年41个样本数据进行回归模型预测检验，见图4.3。
图2.3 投资基金回归模型预测检验
根据上图投资基金回归模型预测检验，我国基金指数实际每周收益率与回归
模型预测的每周收益率进行对比，2012年基金指数实际收益率与基金预测收益
率保持非常强的一致性，而且原回归模型的R2=0.941，表明我国基金市场收益率与上证综合指数收益率具有非常强的相关性。
3、上证180指数
同样，选取2011年1月至12月我国上证180综合指数每周末收盘价格来计算我国上证180指数的β系数值，图3.1给出了我国上证180综合指数在2011年的走势图。
图3.1上证180指数
图3.1给出了我国上证180指数的走势图，2011年我国上证180指数与基金指数一样，走势不如人意，总体呈下降趋势。根据走势图显示，2011年，我国上证180综合指数从6621.01点下降至5009.28点，平均每周收益率为-0. 535%，年收益率为-24.34%，我国证券市场表现相当糟糕。而根据R t=（P t-P t-1）/P t-1，我们可以计算得到2011年上证180指数每周收益率R t，见图3.2。
图3.2上证180指数每周收益率
图3.2显示了2011年我国上证180指数收益率波动程度，我国上证180指
数周收益率呈现出较大的波动性，而且同我国基金指数一样，多周上证180指数
收益率呈现负的收益率。根据上证180综合指数每周收益率数据，我们进行统计
分析，见表3.1。
表3.1上证180指数周收益率描述统计
平均标准差方差峰度偏度最小值最大值置信度(95.0%) -0.289% 2.568% 0.066% 0.058 0.529 -0.048 0.079 0.0053 表3.1显示上证180指数周收益率最大值为2011年10月28日的7.93%，最
小值为2011年10月21日的-4.84%，上证180指数平均周收益率为-0.289%,略高
于上证综合指数-0.444%的周收益率水平，在95%置信度水平下，上证180指数
收益率的置信区间为（-0.819%，0.241%），即任一周上证180指数收益率有95%
的可能性在-0.819%~0.241%之间。
下面我们利用2011年我国上证180指数收益率与上证综合指数收益率51个
样本数据进行回归分析，进而计算我国上证180指数的β系数，输出结果见表3.2。
表3.2上证180指数、上证综合指数回归分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2.77E-05 0.000562 -0.049264 0.9609
X 1.086866 0.023696 45.86676 0.0000
R-squared 0.977239 Mean dependent var -0.005447
Adjusted R-squared 0.976774 S.D. dependent var 0.025742
S.E. of regression 0.003923 Akaike info criterion -8.205410
Sum squared resid 0.000754 Schwarz criterion -8.129653
Log likelihood 211.2380 F-statistic 2103.760
Durbin-Watson stat 1.888160 Prob(F-statistic) 0.000000 根据表3.2，我们可以得到回归方程：
R it–0.000629=-0.00000277+1.086866（R Mt–0.000629）
根据回归结果，我们可以知道我国上证180指数的β=1.086866，而且β的
t检验临界值为45.86676，相对应的概率P=0.0000，拒绝β=0的原假设，即β
显著不等于0，同时上证180指数的β>1，表明上证180指数的波动率略大于
上证综合指数的波动率。
同样，我们利用2012年上证180指数中41个样本数据进行回归模型预测检验，见图3.3。
图3.3上证180指数回归模型预测检验
根据上图上证180指数回归模型预测检验，我国上证180指数实际每周收益率与回归模型预测的每周收益率进行对比，2012年上证180指数实际收益率与上证180指数预测收益率保持非常强的一致性，而且原回归模型的R2=0.977，表明我国上证180指数实际收益率与上证综合指数实际收益率具有非常强的相关性。
4、同仁堂
选取2011年1月至12月同仁堂每周末收盘价来计算同仁堂的β系数值，图4.1给出了同仁堂在2011年的走势图。
图2.1 2011年同仁堂价格走势
图2.1给出同仁堂在过去一年价格的走势图，2011年同仁堂价格走势总体保持平稳。其中在2011年7月4日，同仁堂股票进行除权除息，股票价格从40.85除权至18.29。
而根据R t=（P t-P t-1）/P t-1，其中P t为同仁堂在第t周周末的收盘价格，同时调整同仁堂除权后对收益率的影响，我们可以计算得到2011年同仁堂每周收益率R t，见图4.2。
图4.2同仁堂每周收益率
图4.2显示了2011年同仁堂收益率波动程度，同仁堂每周收益率呈现出较
大的波动性，波动程度明显大于国债，基金和上证180指数，每周最大涨幅超过10%，最大跌幅超过15%，。根据同仁堂每周收益率数据，我们进行统计分析，
其结果见表4.1。
表4.1同仁堂周收益率描述统计
平均标准差方差峰度偏度最小值最大值置信度(95.0%) -0.46% 4.92% 0.24% 1.31 -0.20 -0.16 0.12 0.014 表4.1显示同仁堂股票价格周收益率最大值为2011年2月25日的12.03%，最小值为2011年5月27日的-16.05%，同仁堂平均周收益率为-0.46%，标准差
为4.92%，在95%置信度水平下，同仁堂股票周收益率的置信区间为（-1.86%，0.94%），即任一周国债指数收益率有95%的可能性在-1.86%~0.94%之间，可见
同仁堂股票价格周收益率波动性明显高于国债，基金和上证180指数。
下面我们利用回归分析方法来计算同仁堂股票的β系数。我们利用2011年
同仁堂周收益率，上证综合指数周收益率和无风险利率收益率进行归回分析，输出结果见表4.2。
表4.2 同仁堂、上证综合指数回归分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000350 0.006022 0.058199 0.9538
X 1.121026 0.253953 4.414300 0.0001
R-squared 0.284526 Mean dependent var -0.005239
Adjusted R-squared 0.269924 S.D. dependent var 0.049207
S.E. of regression 0.042045 Akaike info criterion -3.461736
Sum squared resid 0.086620 Schwarz criterion -3.385978
Log likelihood 90.27427 F-statistic 19.48604
Durbin-Watson stat 2.537651 Prob(F-statistic) 0.000056 根据表4.2，我们可以得到回归方程：
R it–0.000629=0.000350+1.121026（R Mt–0.000629）
根据回归结果，我们可以知道同仁堂股票的β=1.121026，而且β的t检验
临界值为4.4143，相对应的概率P=0.0001，拒绝β=0的原假设，即β显著不
等于0，同时同仁堂的β>1，表明同仁堂股票波动风险大于市场风险。
根据上述回归模型，我们利用2012年41个样本数据进行回归模型预测检验，
见图4.3。
图4.3 回归模型预测检验
根据上图同仁堂实际每周收益率与回归模型预测的每周收益率进行对比，
2012年1月至6月及8月至12月同仁堂实际收益率与同仁堂预测收益率保持较强的一致性，但是在2012年7月同仁堂实际收益率与预测收益率却产生较大的差别，这主要因为：（1）时间跨度比较长，模型预测能力减弱；（2）市场不可预期因素影响剧烈。（3）市场非理性因素主导市场走势。
因为同仁堂作为单支股票，存在系统风险和非系统风险，这里我们简单计算同仁堂所面临的系统风险和非系统风险。我们利用上证综合指数波动程度来度量系统风险，即σM，用单只股票波动程度来度量总风险，即σi，而用Q i=σM-σi 来度量非系统风险，根据计算我们可以得到：
表4.3 同仁堂总风险分解
同仁堂总风险（σM）同仁堂系统风险（σi）同仁堂非系统风险（Q i）4.92% 2.34% 2.58%
根据同仁堂股票价格波动的总风险分解，我们可以计算同仁堂系统风险和非系统风险所占的比例：
图4.4 同仁堂系统风险和风系统风险比例分布从图4.4，我们可以知道同仁堂系统风险所占比例为47.56%，非系统风险所占比例为52.44%，可见同仁堂非系统风险略大于同仁堂系统风险。
同济大学卢杰
股票技术指标计算公式-W%R指标计算 在炒股过程中，相信大家应该都了解了均线图和各项指标及公式，那么对于W%R这个股票技术指标你了解多少呢?其中隐藏着哪些炒股技巧呢?下面一起来看看吧。 W%R指标计算 W%R又叫威廉超买超卖指标，简称威廉指标，是目前股市技术分析中比较常用的短期研判指标。对于投资者而言，威廉指标是一个简单实用的技术指标：它及时准确地选择出市场中股价异动前的瞬间，既能选择出加速下跌的瞬间，也能选择出涨升启动前的最佳入市时机。 威廉指标主要是通过分析一段时间内股价最高价、最低价和收盘价之间的关系，来判断股市的超买超卖现象，预测股价中短期的走势。它主要是利用振荡点来反映市场的超买超卖行为，分析多空双方力量的对比，从而提出有效的信号来研判市场中短期行为的走势。 威廉指标是属于研究股价波幅的技术分析指标，在公式设计上和随机指标的原理比较相似，两者都是从研究股价波幅出发，通过分析一段时间的股票的最高价、最低价和收盘价等这三者关系，来反映市场的买卖气势的强弱，借以考察阶段性市场气氛、判断价格和理性投资价值标准相背离的程度。 和股市其他技术分析指标一样，威廉指标可以运用于行情的各个周期的研判，大体而言，威廉指标可分为日、周、月、年、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟等各种周期。虽然各周期的威廉指标的研判有所区别，但基本原理相差不多。如日威廉指标是表示当天的收盘价在过去的一段日子里的全部价格范围内所处的相对位置，把这些日子里的最高价减去当日收市价，再将其差价除以这段日子的全部价格范围就得出当日的威廉指标。 威廉指标在计算时首先要决定计算参数，此数可以采取一个买卖循环周期的半数。以日为买卖的周期为例，通常所选用的买卖循环周期为8日、14日、28日或56日等，扣除周六和周日，实际交易日为6日、10日、20日或40日等，取其一半则为3日、5日、10日或20日等。 W%R指标的计算主要是利用分析周期内的最高价、最低价及周期结束的收盘价等三者之间的关系展开的。 以日威廉指标为例，其计算公式为： W%R=(Hn—C)÷(Hn—Ln)×100 其中：C为计算日的收盘价;Ln为N周期内的最低价;Hn为N周期内的最高价;公式中的N为选定的计算时间参数，一般为4或14。 以计算周期为14日为例，其计算过程如下： W%R(14日)=(H14—C)÷(H14—L14)×100
1:希望你不要认为自己拥有的股票仅仅是一纸价格每天都在变动的凭证,而且一旦某种经济事件或政治事件使你紧张不安就会成为你抛售的候选对象.相反,我希望你将自己想象成为公司的所有者之一,对这家企业你愿意无限期的投资,就像你与家庭中的其他成员合伙拥有的一个农场或一套公寓. 2:如果我们有坚定的长期投资期望,那么短期的价格波动对我们来说就毫无意义,除非它们能够让我们有机会以更便宜的价格增加股份. 3:投资成功的关键是在一家好公司的市场价格相对于它的内在商业价值大打折扣时买入其股份.内在价值是一个非常重要的概念,它为评估投资和企业的相对吸引力提供了唯一的逻辑手段.内在价值的定义很简单:它是一家企业在其余下的寿命史中可以产生的现金的折现值. 4:我们的投资方式只是与我们的个性及我们想要的生活方式相适应,为了这个原因,我们宁愿与我们非常喜欢与敬重的人联手获得回报X,也不愿意通过那些令人乏味或讨厌的人改变这些关系而实现110%的X. 5:我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂??如何评估一家公司,以及如何考虑市场价格. 6:必须要忍受偏离你的指导方针的诱惑:如何你不愿意拥有一家公司十年,那就不要考虑拥有它十分钟. 7:我们欢迎市场下跌,因为它使我们能以新的、令人感到恐慌的便宜价格拣到更多的股票. 8:恐惧和贪婪这两种传染性极强的灾难的偶然爆发会永远在投资界出现.这些流行病的发作时间难以预料,由它们引起的市场精神错乱无论是持续时间还是传染程度同样难以预料.因此我们永远无法预测任何一种灾难的降临或离开,我们的目标应该是适当的:我们只是要在别人贪婪时恐惧,而是别人恐惧是贪婪. 9:我们的目标是使我们持股合伙人的利润来自于公司,而不是其他共有者的愚蠢行为. 10:投资者应考虑企业的长期发展,而不是股票市场的短期前景.价格最终将取决于未来的收益 .在投资过程中如同棒球运动中那样,要想让记分牌不断翻滚,你就必须盯着球场而不是记分牌. 11:价格是你所付出去的,价值是你所得到的,评估一家企业的价值部分是艺术部分是科学. 12:巨大的投资机会来自优秀的公司被不寻常的环境所困,这时会导致这些公司的股票被错误的低估. 13:理解会计报表的基本组成是一种自卫的方式:当经理们想要向你解释清企业的实际情况时,可以通过会计报表的规定来进行.但不幸的是,当他们想要耍花招时(起码在部分行业)同样也能通过会计报表的规定来进行.如果你不能识别出其中的区别,你就不必在资产选择行业做下去了. 14:如何决定一家企业的价值呢?—做许多阅读:我阅读所注意的公司的年度报告,同时我也阅读它的竞争对手的年度报告. 15:每次我读到某家公司削减成本的计划书时,我都想到这并不是一家真正懂得成本为何物的公司,短期内毕其功于一役的做法在削减成本领域是不起作用的,一位真正出色的经理不会在早晨醒来之后说今天是我打算削减成本的日子,就像他不会在一觉醒来后决定进行呼吸一样 .
估计伊泰股份公司的贝塔系数 一、理论基础 自 C A P M 模型诞生以来 , 投资组合的贝塔系数估计在金融领域逐渐占有了重要的地位。 C A P M 阐述了在投资者都采用马科维茨的理论下进行投资管理的条件下市场均衡状态的形成, 把资产的预期收益与预期风险之间的理论关系用一个简在线性关系。从而, 贝塔系数称为衡量资产风险的标准。传统上 , 最小二乘法是最常用的估计贝塔系数的方法。这种方法暗含了贝塔系数在一段时间内不发生变化的假设。尽管这一假设并不合理, 最小二乘法仍广泛应用于贝塔系数的测算。贝塔系数是衡量单一资产或资产组合系统性风险的重要参考，被广泛应用于投资风险评估通过测算和预测贝塔系数，可以预测证券未来风险以做出正确的投资决策估测贝塔系数的方法众多，其中应用最广泛的是最小二乘法，基于一段时间内贝塔系数不发生变化的假设上的布鲁纳和施密特、斐波司和弗朗西斯分别于1977年、1978年和1979年验证了贝塔系数遵循均值回归过程，甘杰米、罗伯特则从国际投资者的视角出发，基于摩根斯坦利全球市场指数和英、美等国家的股票市场指数进行检验分析,最终得出贝塔系数也是遵循均值回归过程的。 资产的预期报酬率由于受风险因子的影响，导致实现的报酬并不稳定，这些因子主要分为系统风险和个别风险。系统风险是指资产受宏观经济、市场波动等整体性因素影响而发生的价格波动。这种风险是无法在组合投资中被分散掉的那部分风险，是所有投资于证券市场的投资者均要承担的由市场共同因素所影响的风险。换句话说，就是股票与大盘之间的连动性，系统风险比例越高，连动性越强。与系统风险相对的就是个别风险，即由公司因素所导致的价格波动。而β则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性。 既然一项资产的期望报酬率取决于它的系统风险，那么如何测算系统风险就成了关键。通常使用贝塔系数作为度量一项资产系统风险的指标。β值所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘
自己动手计算β系数 作者：袁煌来源：《中国资产评估》2007年第7期发布时间：2007年07月01日 [摘要]由于从外界及时获得β系数目前还受到限制，影响了我们采用β系数确定折现率。为解决这个问题，本文提供了一种替代方法，即选择可参照的上市公司的β系数来间接确定所评估企业的β系数。这种方法可以帮助评估人员达到比较客观地确定折现率的目的。本文以实例说明了具体的计算过程。同时，对这种方法使用时所受的限制和有关注意事项作了说明。 收益法的折现率中包含的风险报酬率，如果采用β系数确定，相对要客观一些。由于条件的限制，目前及时获取需要的β系数还比较困难。根据实际使用情况，本文介绍一种较简单的间接计算β系数的方法，供大家参考。 一、β系数的实质及其确定方法 β系数反映的是某一只股票相对于市场波动的敏感程度。资产评估中以β系数体现评估对象风险报酬率和市场平均风险报酬率之间的关系。 按说β系数所反映的评估对象未来预期收益期内的风险报酬率相对于市场风险报酬率的比值是波动的。但在实际使用β系数时，我们一般假设评估对象未来相对波动率是稳定的，并往往是以历史数据来计算该β值。 在被评估企业是上市公司时，可以根据其各期历史收益数据和相应的股票市场综合指数来确定其β系数。当被评估企业不是上市公司时，我们可以寻找相似的上市公司，先得出该上市公司的β系数，然后通过比较和调整来间接计算被评估企业的β系数。下面我们通过实例来统计算非上市公司β系数的方法和步骤。 二、某非上市公司β系数的计算方法和步骤 (一)计算参照上市公司β系数 如果将市场上全部所有股票作为一个资产组合，其市场整体风险收益以市场整体资产组合M收益的方差Var(Rm)表示，任一只股票对系统风险收益的贡献，由这一股票与市场资产组合M收益的协方差COV(Rm，Ri)表示，则β系数可表示为： 此外，由于市场整体收益率Y=α+β×(X-参照上市公司的收益率)，通过进行一元线性回归分析，也可以用这一公式计算出β系数。这两种计算方法实质上是一致的。在本范例中，采用前者计算β值，步骤如下： 1、计算股票市场整体收益率和参照上市公司股票的收益率 (1)股票市场整体收益率 式中：R mt—第t期的股票市场整体收益率 INDEX t—第t期期末的股票市场综合指数 INDEX t-1—第t-1期期末的股票市场综合指数 由于所选取上市公司是于2001年6月上市的，因此，本案例采用2001年6月末至2005年12月底(评估基准日)每个月月末共55个沪市综合指数作为市场整体收益率指标的计算根据。为使市场整体收益率(R mt)
几种常用的股票价值计算法 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值，Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义；DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时，FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。FCFE /FCFF模型区别
用EXCEL计算股票的贝塔值 一、贝塔系数确定的关键点 贝塔系数有两种计算方法，定义法及回归法。其中，回归法使用证券投资回报率与市场指数回报率，回归估计得到资产的贝塔系数值，模型非常直观易懂，而借助于统计软件的帮助，计算过程也非常简洁方便。因而，回归法备受学者及实务界投资者的推崇，成为最为普遍的贝塔系数计算方法。 同时需要注意的是，贝塔估计过程中，在市场指数、无风险资产，回归的期限长度、时间间隔等问题上，并没有统一的选择方式。因而，不同学者、不同企业、不同数据库，对于同一时期同一上市公司的贝塔系数都可能会计算得到不同的结果。下文针对这些贝塔估计当中涉及的关键问题一一做出具体的说明。 1.市场指数选取 回归法采用证券资产回报率与市场指数回报率回归，而市场指数就存在着不同的选择方式。按照资本资产市场定价模型，市场投资组合应包含资本市场上全部可供投资者选择的风险资产。而在美国的证券市场中，纽约证券交易所与纳斯达克证券交易所的上市公司均超过三千家，每年新上市的公司又很多，市场投资组合的更新十分频繁，收益率统计比较麻烦。因而，在实际计算中，通常选用市场指数收益率作为替代。常用的指数有S&P500 指数，即500 家规模最大、行业上具有代表性的上市公司，按市值加权所得到的投资组合，作为市场投资组合的近似。实践表明，采用全部风险资产或选用标准普尔500 指数资产，估计得到的贝塔系数是相近的。 而在中国证券资本市场中，就市场指数资产的选择问题，还没有达成一致。目前主要有三种选择方式。 第一，采用上海证券交易所与深圳证券交易所的所有上市公司，按市值加权组合市场投资组合。这一方式是符合CAPM 资本资产定价模型的基本定义的。当大部分投资者仅选择投资于本国证券市场时，沪深两市所有流通股票即为全部可供选择的风险资产组合。 第二，对于上海证券交易所的上市公司，计算其贝塔系数时，市场回报率选为上证指数收益率，对于深圳证券交易所的上市公司，计算其贝塔系数时，市场
β系数得计算方法 一、公式法 运用公式法计算行业β系数得具体步骤如: １。计算市场整体收益率。计算公式为: 式中：R 为第t期得市场整体收益率；为沪深30０指数第溯期末 得收盘数；为沪深３oo指数第t—1期期末得收盘数。。 2.计算各参照上市公司收益率.计算公式为： 式中：为参照上市公司第t期得收益率；为参照上市公司第溯期末 得股票收盘价；为参照上市公司第t—Ｉ期期末得股票收盘价。 3．计算市场整体收益率与各参照上市公司收益率得协方差。我们可以利用ＥＸCEL中得协方差函数“COVＡR”来计算。 ４。计算市场整体收益率得方差。我们可利用EXCEL中得方差函数“VＡＫP"来计算。 5.计算各参照上市公司受资本结构影响得β系数。 式中：BＬ为参照上市公司受资本结构影响得ｐ系数. ６．计算各参照上市公司消除资本结构影响得β系数。计算公式为: 式中:Bu为参照上市公司消除资本结构影响得β系数；T为参照上市公司得所得税税率；D为参照上市公司债务得市场价值；E为参照上市公司股权得市场价值。７。计算被评估企业所在行业受资本结构影响得B系数,即被评估企业所在行业得β系数。计算公式为: 式中：为被评估企业所在行业受资本结构影响得β系数；为被评估企业所在行业消除资本结构影响得β系数，为被评估企业所在行业得所得税税率，一般取２5％；e(D÷E)为被评估企业所在行业得债务股本比。 二、线性回归法 利用线性回归法计算行业β系数得具体步骤如下： １。计算市场整体收益率。同公式法 2.计算无风险报酬率.取各年度得一年定期存款利率作为无风险年报酬率,再将其转换为月报酬率。 3.计算市场风险溢价。市场风险溢价为“” . 4。计算各参照上市公司得收益率。同公式法。 ５.计算市场风险溢价与各参照上市公司收益率得协方差。参照公式法下市场整体收益率与各参照上市公司收益率得协方差得计算 ６．计算市场风险溢价得方差。参照公式法下市场整体收益率得方差计算。7.计算各参照上市公司受资本结构影响得β系数。同公式法. ８．计算各参照上市公司消除资本结构影响得β数。同公式法。 ９．计算被评估企业所在行业受资本结构影响得β系数，即被评估企业所在行业得β系数.同公式法。 方法一、二摘自《财会月刊·全国优秀经济期刊》(长安大学经济与管理学院徐
股票各种技术指标大全 技术指标精解 (1,25) 技术指标精解:MIKE(麦克指标)(1) 一(用途: 该指标是一种随股价波动幅度大小而变动的压力支撑指标，股价上方的压力称为“上限”，股价下方的支撑称为“下限”。第一条“上限”和第一条“下限”之间，我们设一条假想的中界线，股价位于中界线的上方时，参考“上限”压力值;股价位于中界线下方面，则参考“下限”支撑值。 二(使用方法: 1、当股价脱离盘整，朝上涨的趋势前进时，股价上方三条“上限”为其压力参考价。 2、当股价脱离盘整，朝下跌的趋势前进时，股价下方三条“下限”为其支撑参考价。 3、盘整时，股价若高于其中界线，则选择“上限”价位为参考依据;股价若低于其中界线，则选择“下限”价位为参考依据。注意～一般市面上的股市软件中，改以“表格”的方式表现，直接将压力和支撑的数据显示的表格中，并且会标明现阶段应参考“上限”或“下限”价位。 最新技术指标应用简介:麦克指标MIKE 一、概述 目前国内市场采用集合竞价的方式产生开盘价,并规定,收盘价的计算按该证券最后一笔交易前一分钟的所有交易的成交量的加权平均数确定,其目的是防止机构庄家利用通讯等方面的优势人为调控股价,但仍不能完全杜绝该种情况的发生。
为了避免被机构庄家故意造市而误导,MIKE(英文全称为MikeBase)指标设定一个初始价格(英文全称为Typicalprice,简称TYP),以其作为计算基准,求得 Weak(初级)、Medium(中级)、Strong(强力)六条带状支撑与压力数值,属路径指标或支撑压力指标。 二、计算方法 首先计算TYP的数值,计算公式如下: TYP,(最高价，最低价，收盘价)/3 其次,以TYP作为计算股价波动的基础,采用某段时间的最高价、最低价及收盘价来计算强、中、弱的支持及阻力位。 MIKE指标有三条初级、中级、强力压力,分别为WR Weak-R,初级压力、MR Medium-R,中级压力、SR Strong-R,强力压力 ,计算公式分别如下: WR,TYP，-(N天最低价) MR,TYP，(N天最高价-N天最低价) SR,2×N天最高价-N天最低价 MIKE指标有三条初级、中级、强力支撑,分别为WS Weak-S,初级支撑、MS Medium-S,中级支撑、SS Strong-S,强力支撑。计算公式如下: WS,TYP-(N天最高价-TYP) MS,TYP-(N天最高价-N天最低价) SS,2×N天最低价-N天最高价 公式中N为采样天数,投资者可自行设定,参考天数为12天或25天。 三、运用法则 经过上文所述的计算后,可以将每一个交易日的数值以连线的方式在图表上画出来,得出六条线,构成三条通道:WR与WS构成窄通道,MR与MS构成中间通道,SR
股票成本价和盈亏金额计算方法 第一部分成本价和盈亏金额的常见问答 1、问：什么是成本价？ 答：成本价是指在证券成交价基础上加上相关费用之后的价格。为了满足不同客户的需求或偏好，成本价有四种计算方法：买入均价、持仓成本、保本价、摊薄持仓成本价，各种类型的具体计算方法可参考本文的第二部分。 您在营业部柜台开户时，营业部会为您账户的成本价缺省设置为其中一种类型，如果您不清楚，可致电开户营业部或客服中心查询账户成本价类型。 2、问：应该如何正确运用“成本价”？ 答：首先您需要了解自己账户的成本价类型，其次由于存在以下的客观因素，我们提醒您：系统所提示的成本价仅供参考，不作为您交易的依据。 （1）买入均价、持仓成本计算时只考虑了客户的买入成本，未考虑客户卖出的盈亏给成本价带来的影响； （2）保本价在计算时既考虑了客户历史买入股票的成本，又考虑了卖出股票的盈亏带来的影响，并估算了客户卖出现有持仓股票的费用。不过保本价在计算卖出费用时是以千分之三估算，不一定符合您账户的实际情况；
（3）摊薄持仓成本与保本价类似，客户买入股票的成本及卖出股票的盈亏都会影响成本价的计算，但该成本价并未估算卖出当前持仓股票的卖出费用； （4）如果您长期操作某只证券并一直持有，则成本价是根据您操作该证券的所有记录来计算的，考虑了您操作此证券的整个过程，则可能成本价会很高，也可能出现负值。 3、问：怎么查看我买入股票的成本价？ 答：您可登陆交易系统，点击“查询”菜单，在“资金股份”中查看“成本价”。 4、问：我使用金元证券不同的交易系统，所看到的“成本价”为什么是不同的？ 答：我公司不同的交易软件，对成本价有不同设置： （1）同花顺网上交易新一代软件的成本价统一使用摊薄持仓成本价类型来计算。 （2）同花顺融资融券版本、通达信网上交易软件、指定乾坤手机炒股、电话委托、页面交易等渠道成本价计算方式同柜台中设置的成本价类型一致，可能为我司四种成本价中的任何一种，若您的账户在柜台中设置的成本价类型非摊薄持仓成本价，则可能出现与同花顺网上交易新一代软件所显示的成本价不一致的情况。 如需同花顺网上交易新一代软件和其他交易渠道的成本价
证券的风险度量—贝塔系数 贝塔系数介绍 在一个大型投资组合中，一个证券最佳的风险度量是该证券的贝塔系数。以下我们举例说明贝塔系数。考虑如下杰尔科(Jelco)公司股票和证券市场的可能收益。 表1 证券市场的收益只有两种可能结果—15,和,5,，但是杰尔科公司股票的收益有四种可能结果。首先，需要考虑在某种经济类型下，一种证券的期望收益。假设每种状态出现的概率相同，就有: 表2 因为在牛市的时候，杰尔科公司股票的期望收益大于其在熊市的时侯，所以说杰尔科公司对于市场变动发生反应。我们现在来确切地计算杰尔科公司的股票是如何因市场变动而发生反应的。虽然在牛市情况下的市场收益超过在熊市情况下的市场收益的20,，即[15,,(,5,)]，但是在熊市情况下杰尔科股票的收益超过在熊市情况下杰尔科股票收益的30,，即[20,,(,10,)]。由此可见，杰尔科公司股票收益变动对市场收益变动的反应系数是1.5，即30,/20,。
图1 杰尔科股票的表现和市场组合 这一个关系展示在图1中。无论是杰尔科股票的收益，或是证券市场收益，都绘制为由4个坐标点构成的散点图，用符号“?”表示。此外，我们再分别将牛市和熊市时证券市场的期望收益和杰尔科股票的期望收益所形成的2个坐标点绘制在图上，图中用符号“×”来表示。连接这2个“×”的坐标点使之成为一条直线，就是所谓的“证券的特征线”(characteristic line)(Characteristic Line of the Security)。这条直线的斜率是1.5，等于我们在前段计算的数字。 由此可见，杰尔科公司股票的市场反应系数1.5也就是杰尔科公司股票的贝塔系数(beta)。 解释图中的贝塔系数的含义是非常直观的。这一张图表明了杰尔科股票的收益是证券市场收益的1.5倍。如果市场走势良好，杰尔科股票的预期走势将更好。现在，假设某一投资者持有一个投资组合，其接近于市场组合，他正在考虑将杰尔科股票也纳入他的投资组合。因为杰尔科股票的“放大因子”是1.5，所以这位投资者将视杰尔科股票为增加其投资组合风险的股票。由此可见，因为杰尔科股票对市场变动的反应较大，所以它对于一个大型、多元化的投资组合所贡献的风险，超过一种一般或平均的股票。
主要股票技术指标公式解读 目录 MACD指标详解 (2) DMI指标详解（趋向指标） (4) RSI指标详解（相对强弱指标） (6) EXPMA指标的使用方法 (8) TRIX指标详解和应用 (9) CR指标详解和应用 (10) VR指标详解（成交量变异率） (11) OBV指标详解（能量潮） (12) BRAR指标详解和应用 (13) SAR指标详解（停损点） (15) CCI指标详解（顺势指标） (17) KDJ指标详解（随机指标） (19) ROC指标详解（变动率指标） (21) BOLL指标应用详解（布林线） (22) DMA指标详解和应用 (24) WV AD指标详解（威廉变异离散量） (25) WR指标详解（威廉指标） (26) MIKE指标详解（麦克指标） (27) ASI指标详解（振动升降指标） (29) EMV指标详解（简易波动指标） (31) TRIX指标详解和应用 (33)
MACD指标详解 一、MACD指标详解——MACD用途 MACD指标主要是利用长短期二条平滑平均线，计算两者之间的差离值。该指标可以去除掉移动平均线经常出现的假讯号，又保留了移动平均线的优点。 由于MACD指标对价格变动的灵敏度不高，属于中长线指标，所以在盘整行情中不适用。 二、MACD指标详解——MACD使用方法 1、DIF与DEA均为正值时，大势属多头市场， 2、DIF与DEA均为负值时，大势属空头市场， 3、DIF向上突破DEA时，可买进， 4、DIF向下突破DEA时，应卖出。 三、MACD指标的使用心得 1、ADX指示行情处于盘整时，不采用该指标。 2、对短线客来说，使用该指标时，可将日线图转变为小时图或者周期更短的图形。 3、若要修改该指标的参数，不论放大或缩小参数，都应尽量设定为原始参数的整数倍。 四、MACD指标的计算公式 1、MACD由正负差（DIF）和异同平均数（DEA）两部分组成，当然，正负差是核心，DEA是辅助。先介绍DIF的计算方法。 DIF是快速平滑移动平均线与慢速平滑移动平均线的差，DIF的正负差的名称由此而来。快速和慢速的区别是进行指数平滑时采用的参数大小不同，快速是短期的，慢速是长期的。以现在常用的参数12和26为例，对DIF的计算过程进行介绍。 （1）快速平滑移动线（EMA）是12日的，计算公式为： 今日EMA（12）＝2 12＋1×今日收盘价＋ 11 12＋1 ×昨日EMA（12） （2）慢速平滑移动平均线（EMA）是26日的，计算公式为： 今日EMA（26）＝2 26＋1×今日收盘价＋ 25 26＋1 ×昨日EMA（26）
股票價值計算法 未來收益衡量市值 股票目前的市價是否偏低，應該用該股票未來的收益來衡量。例如，現在的股價是$40.00，股息是$0.30，但該公司二年後的物業完成，收益會增加，股息估計可以增至$0.60，以10%的資本還原率計算，$0.30經資本還原應是$30，而$0.60經資本還原後是$60。此股票現在市價只是$40.00，和它的將來價值$60.00相比，顯然是偏低了。 計算公式如下: Pv = 股票價值 D1= 第1年股息 D2= 第2年股息 n= n年股息 R = 資本還原率 著重未來價值 投資股票，著重它的未來價值，採用預測的股息，並加以資本還原。例如今後二年每年都有$0.60的股息，預測第3年起有$1.20，投資期是5年。假如資本還原率是10%，則，
預測未來股息，可以從其收益著手，例如航運公司手上有多少噸船，貨運費如何，都有資料可查，也就可以計算今天與去年的盈利相差多少。 如果收益一向平穩的公司，近一、二年突然顯著下降，要考慮它的收益下降，是否由於某種反常的情況，同時這種反常的情況，會不會已沒有再發生的可能。如果是肯定的，則在現時的市價，是有利的購買。 思考問題 1. 怎樣預測地產股的未來派息和盈利? 2．中華電力，第1年每季股息是$0.32，第2年的每季股息是$0.38，第3年的每季股息是$0.42，資本還原率是12%，投資期3年，計算其股票價值。 股市起跌的因素太多，也很難預測，因此產生了一些不理會任何因素，只按著原則，機械式地買入賣出的投資方法。 很多投資基金採用這些方法，獲得良好的報酬。 這種投資法，最常用的有四種。茲分別說明如下︰ 機械式投資法 1．分級投資法 分級投資法(Scale Plan)是在股票下降至某一水平，就買入若干股票，上升至某一水平，就賣出若干股票。
贝塔系数的含义贝塔系 数的计算公式 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
贝塔系数的含义贝塔系数的计算公式 什么是贝塔系数 β系数也称为贝塔系数(Betacoefficient)，是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性，在股票、基金等投资术语中常见。 贝塔系数的计算公式 单项资产 β系数(注：杠杆主要用于计量非系统性风险) 单项资产系统风险用β系数来计量，通过以整个市场作为参照物，用单项资产的风险收益率与整个市场的平均风险收益率作比较，即： β计算公式其中Cov(ra,rm)是证券a的收益与市场收益的协方差; 是市场收益的方差。 因为：Cov(ra,rm)=ρamσaσm 所以公式也可以写成： β计算公式其中ρam为证券a与市场的相关系数;σa为证券a的标准差;σm为市场的标准差。 据此公式，贝塔系数并不代表证券价格波动与总体市场波动的直接联系。 不能绝对地说，β越大，证券价格波动(σa)相对于总体市场波动(σm)越大;同样，β越小，也不完全代表σa相对于σm越小。 甚至即使β=0也不能代表证券无风险，而有可能是证券价格波动与市场价格波动无关(ρam=0)，但是可以确定，如果证券无风险(σa)，β一定为零。 注意：掌握β值的含义 ◆β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化，其风险情况与市场投资组合的风险情况一致; ◆β>1，说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险; ◆β<1，说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。 小结：1)β值是衡量系统性风险，2)β系数计算的两种方式。 贝塔系数
习题总结 选择题：BCCAA CABBD ACC 1 贝塔组合的系数=各个证券的贝塔系数与其所占比例乘积之和 2 投资风险报酬率RR=贝塔组合的系数×（市场报酬率﹣无风险报酬率） 3 投资组合必要报酬率=无风险报酬率+投资风险报酬率 4 变动成本率=单位变动成本÷单价 5 边际贡献=1×（单价—单位变动成本） 6 EBIT=息税前利润，固定成本=边际贡献﹣EBIT 7 经营杠杆系数=边际贡献÷EBIT 8 财务杠杆系数=EBIT÷（EBIT﹣债务筹资成本额） 9 综合杠杆系数=经营杠杆系数×财务杠杆系数 10 每股收益变化=综合杠杆系数×销售额变动率 11 股票预期报酬率=无风险报酬率+贝塔系数×（风险股票必要收益率－无风险报酬率） 12 综合资本成本=年平均利率（1－所得税率）（总资本+债务）+股票预期报酬率（普通股+ 总资本） 13 (S/A i%,n)是年金终值系数，查年金终值系数表 (P/S i%,n)是复利现值系数，复利现值（PVIF）是指未来发生的一笔收付款其现在的价值。例：若年利率为10%，从第1年到第3年，各年年末的1元，其现在的价值计算如下： 1年后1元的现值=1/（1+10%）=0.909(元） 2年后1元的现值=1/（1+10%）（1+10%）=0.82(元） 3年后1元的现值=1/（1+10%）（1+10%）（1+10%）=0.751（元） 复利现值的计算公式为：P=F*1/(1+i)^n其中的1/(1+i)^n就是复利现值系数。记作（P/F，i,n）.其中i是利率（折现率），n是年数。 (P/A i%,n)是年金现值系数，(其中i表示报酬率，n表示期数,P表示现值,A表示年金。 比如你在银行里面每年年末存入1200元，连续5年,年利率是10%的话,你这5年所存入资金的现值=1200/(1+10%)+1200/(1+10%)^2+1200/(1+10%)^3+1200/(1+10%)^4+1200/(1+10%)^5= 1200*[1- (1+10%)^（-5）]/10%=1200*3.7908=4548.96 1200元就是年金，4548.96就是年金现值，1/10%-1/10%*1.1^（-5）=3.7908就是年金现值系数。 不同的报酬率、不同的期数下，年金现值系数是不相同的。 14 设备的年折旧额=购置设备费用×﹙1－净残值率）÷规定折旧年限 累计折旧额=年折旧额×使用年数 第N年末设备的账面价值＝购置设备费用－累计折旧额（厂房折旧同理） 第N年末处置设备引起的税后净现金流量=第N年后设备市场价值＋(第N年末设备账面价值－第N年后设备市场价值) 设备折旧引起的税收收益：每年得到的税收收益=设备的年折旧额×所得税税率 税收收益的现值PV A=每年得到的税收收益×（p/a，i%，n） 15 16 权益净利率=税后利润÷收入，收益留存率=留存收益÷税后利润 17 每股股利=股利÷股数，股票价值=股利（1＋增长率）／（股票必要报酬率－增长率）18根据对未来的预期，求现在股票的内在价值：①求N年的股利收入现值之和=各年股利
23种股票技术指标精解大全 目录 MACD指标详解 (3) DMI指标详解（趋向指标） (6) RSI指标详解（相对强弱指标） (10) EXPMA指标的使用方法 (13) TRIX指标详解和应用 (15) CR指标详解和应用 (17) VR指标详解（成交量变异率） (20) OBV指标详解（能量潮） (23) BRAR指标详解和应用 (25) SAR指标详解（停损点） (28) CCI指标详解（顺势指标） (31) KDJ指标详解（随机指标） (34) ROC指标详解（变动率指标） (37) BOLL指标应用详解（布林线） (39) DMA指标详解和应用 (41)
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MACD指标详解 一、MACD指标详解——MACD用途 MACD指标主要是利用长短期二条平滑平均线，计算两者之间的差离值。该指标可以去除掉移动平均线经常出现的假讯号，又保留了移动平均线的优点。 由于MACD指标对价格变动的灵敏度不高，属于中长线指标，所以在盘整行情中不适用。 二、MACD指标详解——MACD使用方法 1、DIF与DEA均为正值时，大势属多头市场， 2、DIF与DEA均为负值时，大势属空头市场， 3、DIF向上突破DEA时，可买进， 4、DIF向下突破DEA时，应卖出。 三、MACD指标的使用心得
1、ADX指示行情处于盘整时，不采用该指标。 2、对短线客来说，使用该指标时，可将日线图转变为小时图或者周期更短的图形。 3、若要修改该指标的参数，不论放大或缩小参数，都应尽量设定为原始参数的整数倍。 四、MACD指标的计算公式 1、MACD由正负差（DIF）和异同平均数（DEA）两部分组成，当然，正负差是核心，DEA是辅助。先介绍DIF的计算方法。 DIF是快速平滑移动平均线与慢速平滑移动平均线的差，DIF的正负差的名称由此而来。快速和慢速的区别是进行指数平滑时采用的参数大小不同，快速是短期的，慢速是长期的。以现在常用的参数12和26为例，对DIF的计算过程进行介绍。 （1）快速平滑移动线（EMA）是12日的，计算公式为： 今日EMA（12）＝2 12＋1×今日收盘价＋ 11 12＋1×昨日EMA（12） （2）慢速平滑移动平均线（EMA）是26日的，计算公式为： 今日EMA（26）＝ 2 26＋1×今日收盘价＋ 25 26＋1×昨日EMA（26） 以上两个公式是指数平滑的公式，平滑因子分别为2/13和2/27。如果选别的系数，则可照此法办理。DIF＝EMA（12）－EMA（26） 有了DIF之后，MACD的核心就有了。单独的DIF也能进行行情预测，但为了使信号更可靠，我们引入了另一个指标DEA。 2、DEA是DIF的移动平均，也就是连续数日的DIF的算术平均。这样，DEA自己又有了个参数，那就是作算术平均的DIF的个数，即天数。
α系数与β系数的计算及应用 新疆农业大学数理学院雁去知夏 目录 1.摘要 (2) 2.关键字 (2) 3.概念 (3) 4.α系数和β系数的计算 (4) 5.α系数和β系数的应用 (6) 摘要:
本文主要介绍了α与β系数的概念，以及相关系数ρ的相关情况，并利用数理统计的计算方法, 对证券和证券组合的系统风险给出了计算的方法，对α和β系数进行了计算,并用几个实例详细介绍了α 与β系数在证券投资中应用。 关键字：证券组合；αβ系数；相关系数ρ；股票收益；
概念： α系数 定义：α系数是一投资或基金的绝对回报和按照β系数计算的预期回报之间的差额。α>0，表示一基金或股票的价格可能被低估，建议买入。亦即表示该基金或股票以投资技术获得平均比预期回报大的实际回报。α<0，表示一基金或股票的价格可能被高估，建议卖空。亦即表示该基金或股票以投资技术获得平均比预期回报小的实际回报。α=0，表示一基金或股票的价格准确反映其内在价值，未被高估也未被低估。亦即表示该基金或股票以投资技术获得平均与预期回报相等的实际回报。一句话，平均实际回报和平均预期回报的差额即α系数。 β系数 定义：β系数也称为贝他系数（Beta coefficient），是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性，在股票、基金等投资术语中常见。β系数衡量股票收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。β越高，意味着股票相对于业绩评价基准的波动性越大。β大于 1 ，则股票的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。 相关系数（ρ） 定义：相关系数是变量之间相关程度的指标。总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。如两者呈正相关，ρ呈正值，ρ=1时为完全正相关；如两者呈负相关则ρ呈负值，而ρ=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，ρ的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当ρ=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。通常|ρ|大于0.8时，认为两个变量有很强的线性相关性。相关系数是线性关联或线性相依的一个度量，它不能用于描述非线性关系。
经济学中β系数的计算
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计算β系数 一、β系数的概念及计算原理 1、概念：β系数也称为贝他系数(Betａcoeｆfiｃiｅnt)，是一种风险指数,用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。投资股市中一个公司,如果其β值为１.1，则意味着股票风险比整个股市场平均风险高10%；相反,如果公司β为0.9,则表示其股票风险比股市场平均风险低１0%。 ２、理论体系:β系数的计算分为上市公司β系数计算和非上市公司β系数计算两种情况：在被评估企业是上市公司时，可以根据其各期历史收益数据和相应的股票市场综合指数来确定其β系数;当被评估企业不是上市公司时，我们可以寻找相似的上市公司,先得出该上市公司的β系数,然后通过比较和调整来间接计算被评估企业的β系数。下面的实例讲解了非上市公司β系数的计算方法。(注:这里所说的“调整”是调整参照公司与被评估对象由于财务杠杆的不同而进行的调整,类似市场比较法中比较因素的修正） 3、β系数计算的原理:如果将市场上全部所有股票作为一个资产组合,其市场整体风险收益以市场整体资产组合Ｍ收益的方差Ｖａr(Rm）表示,任一只股票对系统风险收益的贡献,由这一股票与市场资产组合M收益的协方差Cov(Rm,Ri)表示，则β系数可表示为：β=Cov(Rm，Ri)／Var(Rm) 【知识链接】①方差的概念:样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差。②协方差的概念:在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。协方差cov(X，Y）的度量单位是Ｘ的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性,是一个衡量线性独立的无量纲的数。 方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
炒股软件常用指标解释 (2009-08-13 16:00:40) 分类：默认分类一、反趋向指标 1、B3612三减六日乖离。算法：B36收盘价的3日移动平均线与6日均线的差离。B612 收盘价的6日均线与12日均线的差离。用法：乖离值围绕多空平衡点零上下波动，正数达到某个程度无法再往上升时，是卖出时机；反之，是买进时机。多头走势中，行情回档多半在三减六日乖离达到零附近获得支撑，即使跌破，也很快能够拉回。 2、BIAS乖离率。算法：当日收盘价与移动平均线之间的差距；用法：正的乖离率愈大，表示短期获利愈大，则获利回吐的可能性愈高；负的乖离率愈大，则空头回补的可能性愈高。按个股收盘价与不同天数的平均价之间的差距，可绘制不同的BIAS线。参数：系统绘制三条BIAS线，分别为收盘价与L1日、L2日、L3日移动平均价的差。 3、CCI顺势指标。原理：用目前股价的波动程度和常态分布范围比较，来得出超买或超卖的结论，用于捕捉趋势反转点。算法：典型价格与典型价格的N日移动平均的差除以N日内典型价格的平均绝对偏差。用法：当CCI小于-100时为买入信号，CCI大于100时为卖出信号；股价产生背离现象时，是一项明显的警告信号。参数：N设定计算移动平均的天数，一般为14。 4、KDJ随机指标。原理：用目前股价在近阶段股价分布中的相对位置来预测可能发生的趋势反转。算法：对每一交易日求RSV(未成熟随机值)RSV=(收盘价－最近N日最低价)/(最近N日最高价－最近N日最低价)×100。K线：RSV的M1日移动平均。D线：K值的M2日移动平均。J线：3×D－2×K参数：N、M1、M2 天数，一般取9、3、3。用法：1.D>80，超买；D<20，超卖；J>100%超卖；J<10%超卖2.线K向上突破线D，买进信号；线K向下跌破线D，卖出信号。3.线K与线D的交叉发生在70以上，30以下，才有效。4.KD指标不适于发行量小，交易不活跃的股票；5.KD指标对大盘和热门大盘股有极高准确性。 5、DBCD异同离差乖离率。公式描述：先计算乖离率BIAS，然后计算不同日的乖离率之间的离差，最后对离差进行指数移动平滑处理。特点：原理和构造方法与乖离率类似，用法也与乖离率相同。优点是能够保持指标的紧密同步，而且线条光滑，信号明确，能够有效的过滤掉伪信号。 6、DPO区间震荡线。原理：用股价和前一段时间的移动平均线的差离更能真实描述当前股价的乖离程度。算法：收盘价减收盘价的20日均线在11天前的值。用法：1.DOP>0，表示目前处于多头市场；DOP<0，表示目前处于空头市场。2.在0轴上方设定一条超买线，当股价波动至超买线时，会形成短期高点。3.在0轴下方设定一条超卖线，当股价波动至超卖线时，会形成短期低点。4.超买超卖的范围随个股不同而不同，使用者应自行调整。5.本指标可设参考线。 7、KD随机指标。原理：用目前股价在近阶段股价分布中的相对位置来预测可能发生的趋势反转。算法：对每一交易日求RSV(未成熟随机值)。RSV=(收盘价－最近N日最低价)/(最近N日最高价－最近N日最低价)×100。K线：RSV的M1日移动平均D线：K值的M2日移动平均。参数：N、M1、M2 天数，一般取9、3、3。用法：1.D>80，超买；D<20，超卖。2.线K向上突破线D，买进信号；线K向下跌破线D，卖出信号。3.线K与线D的交叉发生在70以上，30以下，才有效。4.KD指标不适于发行量小，交易不活跃的股票； 5.KD指标对大盘和热门大盘股有极高准确性。 8、W&R威廉指标(William's %R)。原理：用当日收盘价在最近一段时间股价分布的相对位置来描述超买和超卖程度。算法：N日内最高价与当日收盘价的差，除以N日内最高价与最低价的差，结果放大100倍。参数：N统计天数一般取14天。用法：1.低于20，