আর্থিক / বিনিয়োগের পরিভাষায়, বিটা অস্থিরতা বা ঝুঁকির পরিমাপ। একটি অঙ্ক হিসাবে প্রকাশিত, এটি দেখায় যে কীভাবে সম্পত্তির বৈকল্পিকতা - কোনও ব্যক্তিগত সুরক্ষা থেকে পুরো পোর্টফোলিও পর্যন্ত যে কোনও কিছু - সেই সম্পত্তির গোপনীয়তা এবং শেয়ার বাজারের (বা যা কিছু বেঞ্চমার্ক ব্যবহৃত হচ্ছে) এর সাথে সম্পর্কিত। বা একটি সূত্র হিসাবে:
এক্সেলে আপনি কীভাবে বিটা গণনা করবেন?
বেটা কি?
আসুন এই সংজ্ঞাটি আরও ভাঙ্গি। আপনার যখন কোনও বাজারে এক্সপোজার থাকে, তা আপনার তহবিলের 1% বা 100% হোক না কেন, আপনি সিস্টেমেটিক ঝুঁকির মুখোমুখি হয়ে যাবেন। সিস্টেমেটিক ঝুঁকি অপরিবর্তনীয়, পরিমাপযোগ্য, সহজাত এবং অনিবার্য। রিস্কের ধারণাটি প্রত্যাবর্তনের একটি প্রমিত বিচ্যুতি হিসাবে প্রকাশ করা হয়। যখন অতীত রিটার্নের কথা আসে - তারা নীচে থাকুক, যাই হোক না কেন - আমরা তাদের মধ্যে বৈচিত্রের পরিমাণ নির্ধারণ করতে চাই। এই historicalতিহাসিক বৈকল্পিকতাটি আবিষ্কার করে আমরা ভবিষ্যতের প্রকরণটি অনুমান করতে পারি। অন্য কথায়, আমরা কিছু সময়ের মধ্যে একটি সম্পত্তির জ্ঞাত আয়গুলি নিয়ে যাচ্ছি, এবং এই সময়কালের বৈচিত্র খুঁজে পেতে এই রিটার্নগুলি ব্যবহার করছি। এটি বিটার গণনার গণক।
এর পরে, আমাদের এই বৈকল্পিকটি কোনও কিছুর সাথে তুলনা করতে হবে। কিছু সাধারণত হয় "বাজার"। যদিও "বাজার" এর অর্থ আসলে "পুরো বাজার" (মহাবিশ্বের সমস্ত ঝুঁকিপূর্ণ সম্পদের মতো), যখন বেশিরভাগ লোক "বাজার" উল্লেখ করে তারা সাধারণত মার্কিন শেয়ার বাজার এবং আরও সুনির্দিষ্টভাবে এস অ্যান্ড পি 500 উল্লেখ করে। যে কোনও ইভেন্টে, আমাদের সম্পত্তির পার্থক্য "বাজার" এর সাথে তুলনা করে আমরা সামগ্রিক বাজারের সহজাত ঝুঁকির তুলনায় এর সহজাত ঝুঁকিটি দেখতে পাই: এই পরিমাপকে কোভারিয়েন্স বলা হয়। এটি বিটার গণনার গণক।
অনেকগুলি আর্থিক অনুমান এবং বিনিয়োগের কৌশলগুলিতে বিটাকে ব্যাখ্যা করা একটি মূল উপাদান।
এক্সেলে বিটা গণনা করা হচ্ছে
এটি বিটা গণনা করা অপ্রয়োজনীয় বলে মনে হতে পারে, কারণ এটি একটি বহুল ব্যবহৃত এবং সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ মেট্রিক। তবে ম্যানুয়ালি এটি করার একটি কারণ রয়েছে: বিভিন্ন উত্সগুলি রিটার্ন গণনার ক্ষেত্রে বিভিন্ন সময়কাল ব্যবহার করে। যদিও বিটা সর্বদা একটি সময়ের মধ্যে বৈকল্পিকতা এবং স্বতঃস্ফূর্ততার পরিমাপকে জড়িত করে, সেই সময়ের কোনও সার্বজনীন, সম্মত-দৈর্ঘ্য নেই। অতএব, একজন আর্থিক বিক্রেতার পাঁচ বছরের মাসিক ডেটা (পাঁচ বছরের বেশি period০ পিরিয়ড) ব্যবহার করতে পারে, অন্য একজন বিটা নম্বর নিয়ে সাপ্তাহিক তথ্যগুলির এক বছরের (এক বছরেরও বেশি সময়ের মধ্যে 52 টি) ব্যবহার করতে পারে। বিটার ফলস্বরূপ পার্থক্যগুলি বিশাল নাও হতে পারে তবে তুলনা করার ক্ষেত্রে ধারাবাহিকতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ be
এক্সেলে বিটা গণনা করতে:
- যার বিটা আপনি পরিমাপ করতে চান তার জন্য historicalতিহাসিক সুরক্ষা মূল্যগুলি ডাউনলোড করুন the তুলনা বেঞ্চমার্কের জন্য historicalতিহাসিক সুরক্ষা মূল্যগুলি ডাউনলোড করুন set সম্পদ এবং মানদণ্ড উভয়ের জন্য শতাংশ পরিবর্তনের সময়কাল গণনা করুন। যদি প্রতিদিনের ডেটা ব্যবহার করা হয় তবে এটি প্রতিটি দিন; সাপ্তাহিক তথ্য, প্রতি সপ্তাহে ইত্যাদি F, মানদণ্ডের সমস্ত শতাংশ পরিবর্তন)।
বিটা নিয়ে ইস্যু
যদি কোনওটির 1 এর বিটা থাকে তবে প্রায়শই ধরে নেওয়া হয় যে সম্পদ বাজারের ঠিক ঠিক উপরে চলে যাবে। এটি অবশ্যই ধারণার জারজ। যদি কোনওটির 1 এর বিটা থাকে তবে এর অর্থ হ'ল বেঞ্চমার্কে পরিবর্তন আনা হলে এর রিটার্নের সংবেদনশীলতা বেঞ্চমার্কের সমান।
যদি মূল্যায়ন করার জন্য দৈনিক, সাপ্তাহিক, বা মাসিক পরিবর্তন না হয় তবে কী হবে? উদাহরণস্বরূপ, বেসবল কার্ডগুলির একটি বিরল সংগ্রহ এখনও বিটা রয়েছে, তবে শেষ সংগ্রাহক 10 বছর আগে এটি বিক্রি করে থাকলে উপরের পদ্ধতিটি ব্যবহার করে এটি গণনা করা যায় না এবং আপনি এটি আজকের মানতে মূল্যায়ন করতে পারেন। কেবলমাত্র দুটি ডেটা পয়েন্ট (10 বছর আগের ক্রয়ের মূল্য এবং আজকের মূল্য) ব্যবহার করে আপনি নাটকীয়ভাবে সেই রিটার্নগুলির প্রকৃত বৈকল্পিকাকে হ্রাস করবেন।
সমাধানটি হ'ল পিউর-প্লে পদ্ধতিটি ব্যবহার করে কোনও প্রকল্পের বিটা গণনা করা। এই পদ্ধতিটি সর্বজনীনভাবে ব্যবসায়ের তুলনামূলক বিটা নেয়, এটি আনলভার করে এবং তারপরে প্রকল্পের মূলধন কাঠামোর সাথে মেলে এটি উল্টে দেয়।
