上市公司的貝塔值估計（1）

2013-10-18 19:12:16

　　貝塔值最簡單的估計方法就是將股票的回報率對市場的回報率進行普通最小二乘法回歸。該結果常常被稱為未調整的或"原始的"歷史貝塔值。實際的貝塔值估計值會受以下兩個選擇的影響。

　　●代表市場組合的指數選擇。許多市場都有傳統的選擇。例如美國股市，傳統的選擇是標普500（供應商有晨星、伊博森、美林和Compustat等）和紐約證交所綜合指數（供應商有ValueLine等）。

　　●數據期的長度和觀測值的頻率。最常見的選擇是5年期的月度數據（晨星、伊博森、美林和Compustat都是如此選的），有60個觀測值。ValueLine使用5年的週數據。彭博默認的是2年的週數據，但可以按使用者的選擇修改。一項對美國股市的研究發現，5年的月度數據優於其他選擇（BartholdyandPeare2001）。但可以說，彭博默認的數據類型對於快速發展的市場來說尤其合適。研究發現，未來的貝塔值平均來說更接近均值1，即具有平均系統風險的證券的貝塔值，而不是原始的貝塔值。因為估值是前瞻性的，所以調整原始的貝塔值更合理，這樣可以更準確地預測未來的貝塔值。佈盧姆（1971）介紹了最常見的調整方法：

　　調整的貝塔值=2/3×未調整的貝塔值+1/3×1.0（2-11）

　　舉例說，如果資產回報對市場回報回歸得到的貝塔值是1.30，調整的貝塔值就是2/3×1.30+1/3×1.0=1.20。財務信息供應商經常同時報告原始的和調整的貝塔值估計值。盡管多數供應商用佈盧姆調整，但有的並不用。例如，伊博森將原始貝塔值向同類企業的均值調整（而不是向整體的均值1.0調整）。當然，分析師需要理解他所使用數據的基礎。

　　例2-3～例2-5應用CAPM來估計股權要求回報率。

　　例2-3分析師案例學習（2）：印度拿丁公司股票的要求回報率

　　當威倫莫特在研究微軟公司的時候，他的同事德拉庫爾在調研印度拿丁有限公司（Lansen&ToubroLtd.；BSE:500510,NSE:LT）①的股票。拿丁公司是印度最大的工程和建築公司。2007年9月5日，為獲取LT公司的貝塔值，德拉庫爾調用了彭博終端的程序。

　　德拉庫爾註意到彭博估計數據選擇的是孟買敏感30指數。德拉庫爾將彭博默認的時間/頻率改成與其他估計一致，她高興地發現，兩種情況的貝塔值大致相等。

　　原始貝塔值1.157，是一條穿過了60個散點的回歸線的斜率，每個點代表與孟買敏感30指數回報（x軸）對應的LT回報（y軸）。

　　從R2（擬合優度）可以看出，貝塔值可以解釋LT回報率波動的56%以上，這說明擬合得非常好。德拉庫爾還決定使用CAPM來估計LT股票的要求回報。②她用自己調整的歷史估計值7%作為印度股權風險溢價，用10年期印度國債收益率7.9%作為無風險利率。③德拉庫爾註意到彭博屏幕上顯示，LT的資本成本（顯示為"債券利率"）為7.9%，同一個屏幕上顯示印度股權風險溢價（"國家溢價"）的估計值為7.46%，與她自己的估計值7%相近。

　　僅根據給定的信息，解答以下問題。

　　1.用佈魯姆方法演示調整貝塔值的計算方法。

　　2.用CAPM和調整貝塔值估計LT的要求回報率。

　　3.從彭博屏幕的顯示中找出一個說明貝塔值估計正確的依據並解釋。

　　問題1的解答：調整貝塔值的計算方法是2/3×1.157+1/3×1.0=1.105。

　　問題2的解答：r=7.9%+1.105×7%=15.6%。

　　問題3的解答：貝塔值的標準誤差是0.133，相對於原始貝塔值的水平1.157來說比較小。

　　①BSE:孟買股票交易所；NSE：（印度）國家股票交易所。該公司在彭博的代碼是LTIN，在路透社的代碼則是LART.BO。

　　②彭博屏幕上對R2的解釋是"相關系數"。更準確地說，在這種單變量回歸中，它相當於因變量（股票回報）和自變量（市場回報）相關系數的平方。它的含義是：因變量方差中可以被自變量解釋的比例。

　　③VarmaandBarua(2006)用自己的數據庫估計了印度股票的歷史幾何平均風險溢價──8.75%。這個值比供應方分析的結果低了1.7個百分點。一些對印度股權風險溢價的估計，例如國家風險評級的估計，數值更大。

本文摘自《股權資產估值》

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