经济学中β系数的计算
资本资产定价模型计算公式
资本资产定价模型计算公式资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是经济学中的一种模型，用于计算风险资产预期收益率的工具。
该模型提供了一个框架，通过衡量风险和预期收益率之间的关系，来评估资本市场中的资产定价。
CAPM最早是由美国学者威廉·夏普（William F. Sharpe）、约翰·林特纳（John Lintner）和雅克·图勒（Jan Mossin）在1960年代提出的。
CAPM的计算公式如下：E(R)=Rf+β(Rm-Rf)其中，E(R)代表资产或投资组合的预期收益率，Rf为无风险利率，β为该资产或投资组合相对于市场的β系数，Rm为市场收益率。
下面我将详细解释CAPM模型的计算公式：1.无风险利率（Rf）：该利率是指投资者放弃风险以获得确定利润的理论下限。
一般来说，公债利率（如国债利率）被视为无风险利率。
这是因为政府发行的公债被认为是无违约风险的，因此投资者可以放心地将其利率作为无风险投资的预期收益率。
2.β系数（β）：β系数衡量了一个资产或投资组合相对于整个市场的波动性。
它表示了一个资产价格相对于市场整体价格波动的敏感程度。
β系数越高，意味着资产或投资组合的价格波动与市场的价格波动关联度越大；β系数越低，表示资产或投资组合与市场的价格波动关联程度较小。
β系数可以通过回归分析计算。
3.市场收益率（Rm）：市场收益率是指所有证券的加权平均收益率，它代表了整个市场的风险和回报。
按照CAPM的假设，资本市场中的所有投资者都是风险厌恶者，他们在预期获得更高的收益时，愿意接受更高的风险。
因此，市场收益率是衡量风险资产预期收益率的参考指标。
根据CAPM的计算公式，我们可以计算资产或投资组合的预期收益率。
预期收益率的计算方法如下：E(R)=Rf+β(Rm-Rf)其中，E(R)为预期收益率，Rf为无风险利率，β为该资产或投资组合的β系数，Rm为市场收益率。
β系数夏普比率与VAR计算
β系数夏普比率与VAR计算β系数β系数是用来衡量一个资产相对于整个市场的波动性的指标，它反映了该资产与市场的相关性。
具体来说，β系数是一个资产的收益与市场收益之间的相关系数。
β系数的计算公式如下：β = Cov(资产收益, 市场收益) / Var(市场收益)其中，Cov表示相关系数，Var表示方差。
β系数可以是正值也可以是负值，如果β系数大于1，表示该资产比市场更波动；如果β系数小于1，表示该资产比市场波动小；如果β系数等于1，表示该资产的波动与市场波动一致。
夏普比率夏普比率是用来衡量投资组合或资产收益与风险之间的权衡关系。
它是由诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普（William F. Sharpe）提出的。
夏普比率的计算公式如下：夏普比率=(资产或组合的期望收益率-无风险利率)/资产或组合的标准差其中，期望收益率表示预期获得的平均收益，无风险利率表示无风险投资的利率，标准差表示投资组合或资产的风险大小。
夏普比率越高，表示单位风险所获得的收益越多，投资效率越高。
VAR，即Value at Risk，是一种用来度量金融风险的方法，它是指在特定的置信水平下，投资组合或资产在一段时间内可能亏损的最大金额。
VAR的计算可以使用不同的方法，其中最常用的是历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是将过去的一段时间的市场数据作为样本，通过计算样本的标准差来衡量投资组合或资产的风险。
具体来说，历史模拟法计算VAR的步骤如下：1.收集一段时间内的市场数据，例如过去一年的每日收盘价。
2.计算每日收益率，即当日收盘价与前一日收盘价的差异除以前一日收盘价。
这样可以得到一组收益率数据。
3.计算收益率数据的均值和标准差。
均值用来计算预期收益率，标准差用来计算风险。
4.假设投资组合或资产的收益率服从正态分布，根据正态分布的性质，可以计算出在特定的置信水平下VAR的值。
例如，如果置信水平为95%，则VAR表示在一定时间内，投资组合或资产的亏损有95%的概率不超过VAR的金额。
经济学中β系数的计算
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（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。
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。
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。
浅谈贝塔系数
浅谈贝塔系数在现代财务和金融理论的研究中，风险被定义为不确定性，风险与投资的预期报酬紧紧地联系在一起，即通常所说的高风险高收益，低风险低收益。
风险分为系统性风险与非系统性风险。
系统性风险是指影响整个经济市场的风险（包括政治风险、自然风险、宏观经济风险等），非系统风险是指某些特定实体所具有的风险（包括经营风险、操作风险、财务风险等）。
市场往往只对系统风险给予投资回报，而不对非系统风险给予投资回报。
随着有关资本市场理论的建立和发展，经济学家们提出了一系列度量金融风险的方法，建立在CAPM基础上的贝塔(Beta，文中有时用β表示)系数就是其中一种广泛采用的风险度量标准，权益贝塔一般由对上市公司股票的市场价格进行回归统计得到的，对其卸载财务杠杆后可得到资产贝塔。
1952年，哈里﹒马克威茨(Harry M ．Markowitz)在Journal of Finance发表的文章“Portfolio Selection”中提出了均值——方差模型，开创性的利用数理统计语言描述了金融市场中投资者的行为，奠定了金融学定价模型的基础，成为现代金融理论的一个重要里程碑。
之后，它被人们广泛应用于实际投资组合决策。
在资产组合理论的前提下，威廉﹒夏普(William F．Sharpe) (1964)等人在Markowitz的基础上提出了CAPM理论，奠定了研究资本市场价格的理论框架。
之后，Fama(1970)提出了有效市场假说(Effective Market Hypothesis，EMH)，并给出了金融市场价格运动规律的实证检验思路。
而Black、Scholes(1973)以及Merton(1973)等人先后在CAPM的基础上提出了衍生金融品的定价模型，逐渐形成了现代金融系统中对资产定价领域内的研究框架结构。
资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model，CAPM)最早由Sharpe(1964)、Lintner(1965)、Mossin(1966)等人提出的，它是通过衡量某一种资产对风险的暴露而确定资产的价格，是一种寻求资产绝对价格的思路。
capm模型的名词解释
capm模型的名词解释投资领域中的CAPM模型被广泛用于衡量风险和回报的关系。
CAPM是英文名称Capital Asset Pricing Model的缩写，中文翻译为资本资产定价模型。
它是由美国经济学家沃伦·巴菲特在1964年首次提出的。
本文将对CAPM模型涉及的一些名词进行解释和探讨，以便更好地理解这一模型。
1. 资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model）资本资产定价模型是一个衡量资本资产收益与风险之间关系的理论模型。
它的核心概念是用回报率的期望值和风险的标准差来衡量资产的预期收益率。
CAPM模型认为，一个资产的回报率应该等于无风险回报率与该资产的风险系数（β）的乘积，再加上市场整体回报率减去无风险回报率的差异。
2. 无风险回报率（Risk-Free Rate）无风险回报率是投资者可以在完全没有风险的情况下获得的回报率，比如国家债券或其他政府支持的债券。
CAPM模型使用无风险回报率作为市场的参考点，因为投资者应该至少要得到与无风险投资相当的回报。
3. β系数（Beta）β系数衡量了一个资产相对于整个市场波动的程度。
它是资产的系统性风险，也称为市场风险。
β系数的计算基于历史数据，通过与市场整体的回报率进行对比，可以获得一个资产的β系数。
β系数大于1表示资产的波动比市场整体更大，而小于1则表示资产的波动比市场整体更小。
4. 风险溢价（Risk Premium）风险溢价表示投资者因承担更高风险而获得的额外回报。
在CAPM模型中，风险溢价是指资产预期回报率与无风险回报率之间的差异。
投资者愿意承担更高的风险，是因为他们期望通过获得更高的回报来弥补这种风险。
5. 市场整体回报率（Market Return）市场整体回报率是指整个市场内所有资产组合的回报率加权平均值。
在CAPM 模型中，市场整体回报率也被称为市场组合回报率，它是根据市场上所有资产的权重来计算的。
市场整体回报率的变化将直接影响资产的期望回报率。
资本资产定价模型 贝塔系数
资本资产定价模型贝塔系数1.什么是资本资产定价模型（CAPM）？资本资产定价模型（CAPM）是一种经济理论，用于估计资产的价格，不仅包括股票、债券以及任何其他资产，还包括投资组合。
该理论是在20世纪60年代晚期由William Sharpe、John Lintner和Jan Mossin提出的，并被公认为现代金融理论中的重要贡献之一。
CAPM模型通过线性回归分析的方法，将市场风险因子和某个特定资产之间的关系，简化成一个数值——贝塔系数。
该系数涉及两个关键变量：市场收益和特定股票或投资组合的收益。
2.贝塔系数是什么？贝塔系数是CAPM模型中最重要的参数之一。
它衡量了某个特定资产相对于整个市场风险的敏感度，也就是资产的波动性。
贝塔系数小于1意味着资产的波动性低于市场平均水平，而大于1则意味着资产的波动性高于市场平均水平。
例如，如果某个股票的贝塔系数为1.2，则该股票比整个市场平均水平更波动，且高于市场风险的水平有20%。
如果另一个股票的贝塔系数为0.8，则该股票比市场平均水平波动性更低，且低于市场风险的水平有20%。
3.CAPM模型如何计算贝塔系数？CAPM模型将市场风险和特定资产的回报率建立关系，贝塔系数是衡量这种关系的重要参数。
如果假设市场组合的平均回报率为Rm，而某个资产的回报率为Ri，根据CAPM模型的原理，可以得出以下式子：Ri = Rf + βi(Rm - Rf)其中，Rf是无风险利率，即没有风险的投资所能获得的回报率。
βi代表资产的波动性，即贝塔系数。
这个式子表明了什么呢？在一个市场中，饱受风险的资产与市场上的风险资产之间的回报率必定也是成正比的。
显然，越高的风险意味着更大的期望回报，因此βi越高的资产，回报率应该越高，反之亦然。
4.贝塔系数是如何应用于实际情况的？贝塔系数可以帮助投资者预测股票或投资组合相对于市场的风险和回报。
例如，如果某个投资者相信市场将上涨，他可以选择具有高贝塔系数的股票进行投资，以获取更高的回报。
ALPHA和BETA系数
ALPHA和BETA系数投资的收益可以由收益中的非风险部分、受整个市场影响的部分，以及误差部分三者之和，通过资本资产定价模型（CAPM）计算出α和β，然后确定某金融商品的风险程度：ｙ＝α＋βｘ＋ｃ式中，ｙ为某种金融商品预期收益率；截距α为收益中非系统风险部分，是无风险的收益；斜率β为系数，是系统风险部分；ｃ为误差项，即残余收益（随机因素产生的剩余收益）；ｘ为整个市场的预期总体收益率。
（1）ALPHAALPHA（α）是指一个人在操作某一投资中所获得的超出指数或基准回报的那部分收益，表示大盘不变时个股的涨跌幅度，表示某公司一定程度的固定收益，由行业统计数据确定。
震荡市场股票不齐跌齐涨，难以存在大的系统性收益，个股的表现差异大，集中投资才能够获得超额收益。
积极选股的主动型投资将胜过跟随市场指数的被动型投资。
α＞０，表示大盘不变时，个股上升且数值越大，则涨幅越大。
较高的α一般是由股票的个性特征所决定，与大势和行业无关，应深度挖掘个股轻指数，尽可能寻找高α值的个股。
α＜０，表示大盘不变时，该个股下跌，且数值越小跌幅越大。
投资市场交易中面临着系统性风险（β风险）和非系统性风险（α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益（阿尔法收益）。
获取阿尔法收益包括选股、估值、固定收益策略等等，也利用衍生工具对冲掉贝塔风险。
阿尔法对冲策略是选择具有超额收益能力的个股组合，同时运用沪深300股指期货对冲市场风险以获得超额收益的绝对收益策略。
此种策略追求的是与市场涨跌相关性较低的绝对收益。
股市阿尔法对冲策略通常寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
还有根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。
金融学 beta计算
金融学 beta计算金融学Beta计算Beta是金融学中常用的一个指标，用于衡量一个资产相对于市场整体波动的风险。
在投资决策中，了解一个资产的Beta值对于投资者来说非常重要。
Beta值是通过对资产与市场指数的历史价格数据进行回归分析得出的。
它反映了一个资产相对于市场整体波动的敏感程度。
如果一个资产的Beta值为1，意味着它的价格波动与市场整体波动一致。
如果Beta值大于1，表示该资产的价格波动比市场整体波动更加剧烈；而如果Beta值小于1，表示该资产的价格波动比市场整体波动更加缓和。
计算一个资产的Beta值可以帮助投资者更好地了解该资产的风险特征。
如果一个资产的Beta值高于1，那么它在市场上的价格波动更加剧烈，投资者在选择投资该资产时需要有更高的风险承受能力。
相反，如果一个资产的Beta值低于1，那么它的价格相对稳定，投资者可以选择更保守的投资策略。
在计算Beta值时，投资者需要选择一个合适的市场指数作为比较基准。
一般来说，选择股票市场指数如标准普尔500指数或道琼斯工业平均指数作为比较基准是比较常见的。
然后，投资者需要收集资产和市场指数的历史价格数据，并进行回归分析来计算Beta值。
计算Beta值的具体方法有很多种，其中最常用的方法是通过线性回归分析来计算。
投资者可以使用统计软件或在线工具来进行计算，只需输入资产和市场指数的历史价格数据，系统会自动计算出Beta 值。
除了计算Beta值，投资者还可以通过观察资产的历史表现来初步判断其风险特征。
如果一个资产的价格波动与市场整体波动高度一致，那么它的Beta值可能会接近1。
而如果一个资产的价格波动与市场整体波动相对独立，那么它的Beta值可能会远离1。
然而，需要注意的是，Beta值只是一个参考指标，不能单独作为投资决策的依据。
投资者还需要综合考虑其他因素，如资产的基本面分析、行业前景、经济环境等，来做出更准确的投资决策。
金融学中的Beta计算是投资决策中重要的一环。
计量经济学β1方差推导
计量经济学β1方差推导
本文旨在推导计量经济学中的β1方差公式，该公式可用于计算线性回归模型中回归系数β1的标准误差。
首先，我们需要了解方差的定义及计算方法。
方差是指数据集中各个数据值与数据集平均数的偏离程度的平方和的平均数。
对于样本数据而言，方差的计算公式为： s^2=(∑(xi-x )^2)/(n-1)
其中，s^2表示样本方差，xi表示第i个数据值，x表示样本平均数，n表示样本容量。
接下来，我们考虑如何推导β1的方差公式。
回归系数β1表示自变量与因变量之间的线性关系的强度及方向，其计算公式为：β1=∑[(xi-x )(yi-)]/∑(xi-x )^2
其中，yi表示第i个因变量数据值，表示因变量的平均数。
为了计算β1的标准误差，我们需要首先计算方差。
由于β1可以表示为自变量与因变量之间协方差与自变量方差的比值，因此β1的方差可以通过以下公式进行计算：
Var(β1)=s^2/∑(xi-x )^2
其中，s^2表示因变量的样本方差，∑(xi-x )^2表示自变量的样本方差。
最后，我们可以使用标准误差的公式将β1的标准误差计算出来： SE(β1)=sqrt[Var(β1)]
综上所述，我们成功推导出了计量经济学中β1方差的计算公式，该公式可用于计算线性回归模型中回归系数β1的标准误差。
标准回归系数
标准回归系数标准回归系数是统计学中用于衡量自变量对因变量影响程度的重要指标。
在回归分析中，我们通常会使用回归系数来解释自变量与因变量之间的关系，而标准回归系数则是对回归系数进行标准化处理后得到的结果。
本文将详细介绍标准回归系数的概念、计算方法以及其在实际应用中的意义。
标准回归系数的概念。
标准回归系数是指在多元线性回归模型中，自变量的变化对因变量的影响程度。
它的计算方法是将回归系数除以自变量的标准差，以消除不同自变量量纲和变异幅度的影响，使得不同自变量之间的影响程度可以进行比较。
标准回归系数的绝对值越大，表示自变量对因变量的影响越显著。
标准回归系数的计算方法。
标准回归系数的计算方法如下：β标准 = β原 / (标准差X)。
其中，β标准为标准回归系数，β原为回归系数，标准差X为自变量的标准差。
在实际应用中，我们通常会使用统计软件来进行回归分析，并由软件自动计算得到标准回归系数，因此不需要手动计算。
但了解其计算方法有助于我们更好地理解标准回归系数的含义。
标准回归系数的意义。
标准回归系数可以帮助我们判断自变量对因变量的影响程度，从而确定哪些自变量对因变量的影响更为显著。
通过比较不同自变量的标准回归系数，我们可以找出对因变量影响最大的自变量，从而更好地理解自变量与因变量之间的关系。
此外，标准回归系数还可以用于比较不同单位的自变量对因变量的影响，因为它消除了不同自变量量纲和变异幅度的影响。
这使得我们可以更加客观地评价不同自变量的影响程度，而不受到量纲和变异幅度的影响。
在实际应用中，标准回归系数常常被用于解释自变量对因变量的影响程度，例如在经济学、社会学、医学等领域的研究中都会用到标准回归系数来分析变量之间的关系。
总结。
标准回归系数是多元线性回归分析中的重要指标，它消除了不同自变量量纲和变异幅度的影响，帮助我们更好地理解自变量对因变量的影响程度。
通过比较不同自变量的标准回归系数，我们可以找出对因变量影响最大的自变量，从而更好地理解自变量与因变量之间的关系。
收益法价值评估中贝塔系数(β)
20世纪60年代，美国著名经济学家威廉.夏普（William F.Sharpe）教授等人在哈里·马克威茨（Harry M.Markowitz）投资组合理论的基础上，导出了风险资产定价的量化模型——资本资产定价模型（CAPM）。
在这个模型中，夏普教授十分简洁地给出了证券类风险资产（以下以“股票”替代）投资中期望收益与风险之间的关系，并首次引入了贝塔系数（β）的概念，用以表述股票期望收益随股票市场收益变化的敏感度。
由于夏普教授在资本资产定价理论上的贡献，从而获得了1990年度诺贝尔经济学奖。
资本资产定价模型也逐渐成为风险资产估价的重要方法，并得到更加广泛和深入的研究。
其中，对于β的认识也不断得到深化。
本文研究的就是β在企业价值评估中的应用问题。
一、β的定义β作为描述股票收益水平相对股票市场平均收益水平变动的敏感性因子，有其严格的定义。
夏普教授根据投资组合理论以及CAPM模型的假设，通过均值方差坐标平面，将投资股票的收益（以收益率表示）与风险（以收益率的方差表示）之间的关系表示成：E（ri）= rf + Cov(ri,rM)/σM2[E（rM）- rf] （1）式中，E（ri）和E（rM）分别为股票i和市场组合M的期望收益；Cov(ri, rM)为股票i 和市场组合M期望收益的协方差；σM2为市场组合M期望收益的方差。
令βi = Cov(ri, rM)/σM2（2）则有E（ri）= rf+βi [E（rM）- rf] （3）式（3）被称为证券市场线方程，即资本资产定价模型CAPM，它对任意股票或其组合的期望收益与风险之间的关系给出了一种简洁的结论。
即：任意股票或其组合的期望收益由两部分构成：其一由投资无风险报酬率rf确定，它是对放弃即期消费而进行投资的一种补偿；其二由投资的风险报酬率βi [E（rM）- rf]确定，它是对投资需承担某种不确定性风险的一种补偿。
而股票市场中的风险是由两部分构成，一部分是只与公司股票自身性质有关的特有风险，也称为非系统性风险；另一部分是公司与整个市场因素有关的市场风险，也称为系统性风险。
经济学中β系数的计算
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（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。
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。
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。
β系数的定义公式
β系数的定义公式
β系数是一种常用的统计量，用于衡量两个变量之间的线性相关程度。
它可以帮助我们了解一个变量对另一个变量的影响程度，并可以用来预测未来的趋势。
β系数的定义公式如下：
β = Cov(X, Y) / Var(X)
其中，Cov(X, Y)表示变量X和变量Y之间的协方差，Var(X)表示变量X的方差。
β系数的取值范围为负无穷到正无穷。
当β系数为正时，表示X和Y之间存在正相关关系，即X的增加会导致Y的增加；当β系数为负时，表示X和Y之间存在负相关关系，即X的增加会导致Y的减少；当β系数为零时，表示X和Y之间没有线性关系。
β系数的绝对值越大，表示X对Y的影响越大。
当β系数为1时，表示X每增加一个单位，Y也会增加一个单位。
当β系数大于1时，表示X每增加一个单位，Y会增加多于一个单位；当β系数在0到
1之间时，表示X每增加一个单位，Y会增加少于一个单位。
需要注意的是，β系数只能衡量线性关系，不能用来判断非线性关系。
当变量之间存在非线性关系时，β系数可能不准确，需要使用其他方法来进行分析。
β系数是一种重要的统计量，可以帮助我们了解变量之间的关系和影响程度。
通过对β系数的分析，我们可以更好地理解数据，并做出准确的预测和决策。
经济学相关系数
β系数目录[隐藏]贝塔系数概述（β ）β系数计算方式Beta的含义Beta的一般用途[编辑本段]贝塔系数概述（β ）贝塔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。
如果β 为 1 ，则市场上涨 10 ％，股票上涨 10 ％；市场下滑 10 ％，股票相应下滑 10 ％。
如果β 为 1.1, 市场上涨 10 ％时，股票上涨 11%, ；市场下滑 10 ％时，股票下滑 11% 。
如果β 为 0.9, 市场上涨 10 ％时，股票上涨9% ；市场下滑 10 ％时，股票下滑 9% 。
贝塔系数（Beta coefficient）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。
贝塔系数是统计学上的概念，它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，大盘跌的时候它涨。
由于我们投资于投资基金的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于被动投资于大盘的表现情况，这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。
在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。
[编辑本段]β系数计算方式（注：杠杆主要用于计量非系统性风险）（一）单项资产的β系数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=另外，还可按协方差公式计算β值，即β=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。
β系数的定义
β系数的定义β系数是指在多元线性回归分析中，用于衡量自变量对于因变量的影响程度的一种统计量。
在实践中，β系数被广泛地应用于经济学、社会学、统计学、医学等领域的研究和分析中，是一种重要的数据分析工具。
β系数是多元线性回归中自变量的系数。
在多元线性回归中，当存在多个自变量时，每个自变量的系数就被称作β系数。
β系数是指固定其他自变量的条件下，一个自变量的影响程度。
通常情况下，β系数越大，说明该自变量对因变量的影响越大；β系数越小，说明该自变量对因变量的影响越小。
β系数的正负值还可以用来判断自变量和因变量的方向关系。
当β系数为正数时，自变量和因变量呈正相关关系，即当自变量增加时，因变量也会增加。
当β系数为负数时，自变量和因变量呈负相关关系，即当自变量增加时，因变量减少。
β系数的计算方法β系数的计算方法可以使用多元线性回归模型来实现。
在多元线性回归模型中，可以使用最小二乘法计算β系数。
假设有 m 个自变量和一个因变量，可建立如下的多元线性回归模型：y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βmxm + εy 表示因变量，x1~xm 表示自变量，β0 是截距，βi 表示自变量 xi 的回归系数，ε 是误差项。
在实际计算中，我们需要使用最小二乘法来确定β系数。
最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它的基本思想是找到一条直线，使得样本点到该直线的距离平方和最小。
对于多元线性回归模型，可以通过最小化误差平方和来求解β系数。
假设样本量为 n，观测数据为{(x1i,x2i, ..., xmi, yi)}i=1,2,...,n，最小二乘法的目标是要最小化残差平方和：对β系数的求解就是通过最小化残差平方和来实现的。
在求解过程中，需要使用矩阵运算来计算β系数。
具体的计算过程如下：将自变量 x1~xm 和常数项β0 组成一个 m + 1 维的列向量 X，将因变量 y 组成一个 n 维的列向量 Y：X = [1 x11 x21 ... xm1;1 x12 x22 ... xm2;... ... ... ... ...1 xn1 xn2 ... xmn]Y = [y1;y2;... ...yn]X^T 表示 X 的转置矩阵，(X^T X)^(-1) 表示 (X^T X) 的逆矩阵，^表示上角标的含义。
经济学中β系数的计算
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（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.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.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。
标准差夏普比率β系数
标准差夏普⽐率β系数标准差：各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离差平⽅和平均后的⽅根。
⽤σ表⽰。
因此，标准差也是⼀种平均数，g标准差能反映⼀个数据集的离散程度。
平均数相同的，标准差未必相同。
例如，A、B两组各有6位学⽣参加同⼀次语⽂测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。
这两组的平均数都是70，但A组的标准差为17.08分，B组的标准差为2.16分，说明A组学⽣之间的差距要⽐B组学⽣之间的差距⼤得多。
标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差。
关于这个函数在EXCEL中的STDEV函数有详细描述，EXCEL中⽂版⾥⾯就是⽤的“标准偏差”字样。
但我国的中⽂教材等通常还是使⽤的是“标准差”。
标准差指统计上⽤于衡量⼀组数值中某⼀数值与其平均值差异程度的指标。
标准差被⽤来评估价格可能的变化或波动程度。
标准差越⼤，价格波动的范围就越⼴，股票等⾦融⼯具表现的波动就越⼤。
夏普⽐率：1990年度诺贝尔经济学奖得主威廉-夏普（WilliamSharpe）以投资学最重要的理论基础CAPM（CapitalAssetPricingModel，资本资产定价模式）为出发，发展出名闻遐迩的夏普⽐率（SharpeRatio），⽤以衡量⾦融资产的绩效表现。
威廉-夏普理论的核⼼思想是：理性的投资者将选择并持有有效的投资组合，即那些在给定的风险⽔平下使期望回报最⼤化的投资组合，或那些在给定期望回报率的⽔平上使风险最⼩化的投资组合。
解释起来⾮常简单，他认为投资者在建⽴有风险的投资组合时，⾄少应该要求投资回报达到⽆风险投资的回报，或者更多。
风险系数为⼀组数据"β系数"是⼀个统计学上的概念,是⼀个在＋1⾄-1之间的数值,它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。
经济学中β系数的计算
计算B系数一、B系数的概念及计算原理1、概念：B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。
B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B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B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：B系数的计算分为上市公司B系数计算和非上市公司B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B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B系数，然后通过比较和调整来间接计算被评估企业的B系数。
下面的实例讲解了非上市公司B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、B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B系数可表示为：沪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的协方差乘以丫的协方差。
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。
这两种计算方法实质上是一致的。
二、B系数的计算过程本文通过以BJ银行（股票代码601***）、NJ银行（股票代码6010***）和NB银行（股票代码002***）三个上市公司作为参照公司, 通过同花顺炒股软件模拟计算 A非上市银行于2011年6月30日（基准日）的B系数为例，具体说明B系数的计算过程：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Rmt=（indext-indext-1）/indext-1式中：Rmt—第t期的股票市场整体收益率INDEXt —第t期期末的股票市场综合指数1NDEXt-1 —第 t-1 期期末的股票市场综合指数本文以 2008 年2月末至 2011 年6月底（假设以 2011 年6月 30日为基准日）每个月月末上证指数作为市场整体收益率指标的计算依据，计算过程如表一：注：以下上证指数和参照上市公司股票收盘价均来自炒股软件★上证指数的获得途径：打开同花顺炒股软件 一单击菜单栏中的报价一选择下拉菜单中的沪深指数 一选择要选择的指数类型一右 键选择导出数据。
回归系数计算公式
回归系数计算公式回归分析是一种统计学方法，用于研究变量之间的关系。
在回归分析中，回归系数是衡量自变量对因变量影响的指标。
通过回归系数的计算，可以确定自变量与因变量之间的线性关系强度和方向。
回归系数计算公式如下：β = (X'X)-1 X'Y其中，β为回归系数，X为自变量矩阵，Y为因变量向量，X'为X 的转置，(X'X)-1为X'X的逆矩阵。
回归系数计算公式的含义是，回归系数等于自变量矩阵X与因变量向量Y的内积除以自变量矩阵X与自变量矩阵X的内积的逆矩阵。
在实际应用中，回归系数的计算是通过最小二乘法来实现的。
最小二乘法是一种常用的数学方法，用于拟合数据点与回归线之间的误差最小化。
通过最小二乘法，可以找到最佳的回归系数，使得拟合线与观测数据的误差最小。
回归系数计算公式的应用范围广泛。
在经济学中，回归分析被广泛用于解释经济变量之间的关系。
在医学研究中，回归分析被用于研究疾病风险因素与患病率之间的关系。
在市场营销中，回归分析被用于预测产品销量与广告投入之间的关系。
回归系数的解释是关键。
回归系数的值可以为正、负或零，分别表示自变量与因变量之间的正相关、负相关或无关。
回归系数的绝对值越大，说明自变量对因变量的影响越大。
同时，回归系数还可以用来计算因变量的预测值，通过将自变量的值代入回归方程中，可以得到因变量的预测值。
需要注意的是，回归系数的计算需要满足一些前提条件。
首先，自变量与因变量之间应该存在线性关系。
其次，自变量之间应该不存在多重共线性，即自变量之间不能高度相关。
此外，回归分析还要求观测数据满足一些假设条件，如误差项服从正态分布、误差项的方差相等等。
总结起来，回归系数计算公式是回归分析中重要的工具，用于衡量自变量对因变量的影响。
通过回归系数的计算，可以确定自变量与因变量之间的线性关系强度和方向。
回归系数的解释和应用有助于理解变量之间的关系，并进行预测和决策。
在实际应用中，需要注意回归系数计算的前提条件和假设条件，以保证回归结果的准确性和可靠性。
β系数与资本资产定价模型
β系数与资本资产定价模型资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。
由美国经济学家W．F．Sharpe博士于20世纪60年代中期首次提出，Sharpe博士在资产定价等金融经济学领域成果卓著，并荣获1990年诺贝尔经济学奖。
资本资产定价模型(CAPM)认为，在一个高度发达的资本市场，任何投资视为购买某种证券的行为，证券价值(格)的波动是投资者承担的风险。
全部风险可分为系统风险和非系统风险；有效的投资组合可使投资者承受的非系统风险为零；系统风险亦称为市场风险，表示由那些基本影响因素(能影响所有资产价值)的变化而产生的风险。
CAPM是建立在马科威茨模型基础上的，马科威茨模型的假设自然包含在其中：1、投资者希望财富越多愈好，效用是财富的函数，财富又是投资收益率的函数，因此可以认为效用为收益率的函数。
2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。
3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。
4、影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。
5、投资者都遵守主宰原则(Dominance rule)，即同一风险水平下，选择收益率较高的证券；同一收益率水平下，选择风险较低的证券。
CAPM的附加假设条件：6、可以在无风险折现率R的水平下无限制地借入或贷出资金。
7、所有投资者对证券收益率概率分布的看法一致，因此市场上的效率边界只有一条。
8、所有投资者具有相同的投资期限，而且只有一期。
9、所有的证券投资可以无限制的细分，在任何一个投资组合里可以含有非整数股份。
10、买卖证券时没有税负及交易成本。
11、所有投资者可以及时免费获得充分的市场信息。
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经济学中β系数的计算————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:ﻩ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。
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。
二、β系数的计算过程本文通过以BJ银行（股票代码６0１＊**)、NJ银行（股票代码6010***)和NＢ银行(股票代码002＊**)三个上市公司作为参照公司,通过同花顺炒股软件模拟计算Ａ非上市银行于２011年6月３0日(基准日)的β系数为例,具体说明β系数的计算过程: 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Rmt=(iｎdｅxt-ｉｎdｅxt－1）／indext-１式中:Rmt—第t期的股票市场整体收益率IＮＤEXt—第t期期末的股票市场综合指数ﻫ1NDＥＸt-1—第ｔ-1期期末的股票市场综合指数本文以2008年2月末至２011年6月底(假设以2011年6月３0日为基准日)每个月月末上证指数作为市场整体收益率指标的计算依据，计算过程如表一:注:以下上证指数和参照上市公司股票收盘价均来自炒股软件序号日期上证指数市场整体收益率与均值的差(Rmｔ-E1)差的平方(Rmｔ-Ｅ1)^21 200８－０2－294,34８.54 Ｒm －-2200８-03-３1３,472.71-0.２01407829 -0.1９529５１07 0.０３8140１7９３２０0８-０4－３03,693.１10．0６34６6284 0.06957９0０6 ０.0０48４１238420０８-０5-30 3,433.35－0.０7０336３83 -０.064223661 ０．004１2４679５2０08－0６－3０2,７3６．1０－0．２0３081538 -0.1９6968８16 0.０387967１4６200８-07-31２，7７５.720．01448０４６5 0．０２0593187 0.00０４24０７9７2０08-０8-292,３9７.37 -0．136306976－0.1３01９４2５4 0.0１695０5448 2008-09-2６2,293．78-0.０43２０985１－0.0３７097１2９0.0０13761９79２０08-1０-311,7２8.７9－0.２463１3945 -0．24020１２23 0.057６９662810２00８-11-281,871．1６0.0８２３523９7 0.0８８465１19 0.0078２607７１1 2０08-12-311，820．81-0.０2690８442 －０.02079572 0.00043246212 2009-01-２31,990．６6 0．0９328266 0．09939538２0.0０９8794421３2009-0２-２7 2,082.850.0４６3１1274 0．0５242399６0.00274８27５１４2009－03－３12，373.２1 0.13940514２０.14５51７８64 ０.0211754491５２00９-０4-302,477.５70.0４3９74195 0.０５00８６917 ０．002508699162009-０５-272,63２.93０．０6２706６04 0.06881932６0．004７３6１17２009－06－3０2,９59.3６0.1２３979749 0.１３０092４71 0.0１６9240５1１8２0０9-07-3１3,４12．060.１５2972264 0.１590８4９8６0．０2530803319２009－08-3１2,6６７.７4-0.２18143878 -０．212031１56 0．0４49５72１１20 2009-09－30 2，779.43 ０．04１0．0４79７962１０.0０230204４8668992１2009－10-３2,995.８５0．0７7864886 0.083977６08 0.00705２2３９２2 2009-１1-303，1９５.3０0.066575429 0．07268８1５1 ０.0０52８35672３200９-12-31 3，277.140．02561２6１9 ０.03１7２53４1 0.0０１０0６49724201０－01-２9２,989.29-0．08７８35７3５－0.0817２301３０.00６67８651２5 2010-０2-263,0５１.９40.０2095８１54 0.０27０70８7６0．０0073２832２6201０-0３－31３,１09.11０．01873２３４7 0.024845069 0.00061727７2720１0-０4-30２，87０.61-0．07６710055-０.07０５９7３33 0.00４9８3９８32８２01０-０5-31２，５92．15-0．０970037７3 -0.090891051 0.０08２６118329２０１0-06-3０2，398.3７-0.０７４７564７６-0.０6８643754 0.004711９65３0２010-07－30２,6３7.5００.0９97０５2１6 ０.10５8１7938 0．0１11974３６3１2010-０8-3１2,６38.８00.000４9２8９１0.00６605６13 ０．000０4３63４3２2010-０９-30２,655．６6 0.00638９268 0.０1250199 0.００0156３3３20１0－10－292,978.８40.1２16９479５0.１２7８07517 0.01633４76１342０10-11－302，8２0.18-０.053２62３44 -0.04７1４9６22 0.00222308７35 2010-１2-312，80８.0８－0．00４２905０６0．０01８2２２1６0.0000033２3６2011-０1-３１2,７90．69-0．００6１9284４-8.01２2E-0５0.000０0000６372０11-02-2８2,9０５.05０．0４0979113 0.0４7０91８35 0.０0２21７64１3８2011－03-３1 2,928.110．０0７9379０１0．０14050623 ０.0001９7４239 20１1-04-292,911．5１-０.005６69186 －0.00 0．０00032144020１１-05－31 2,743.47-0.０57７15756 -0.05 0.00３３311084１２０１1－０2,762.08 0.006７833８0．0６79106 ０.０000４60１４６-30合计 - －-0.2５062１５85-0.0244５08710．3７6２５916２均值E1－0.０0６1127２2-0.0０05963６３0.00917７053(方差）★上证指数的获得途径：打开同花顺炒股软件—单击菜单栏中的报价—选择下拉菜单中的沪深指数—选择要选择的指数类型—右键选择导出数据。
如下图(2)参考上市公司收益率 Ｒｉt=(pt-pt-1）/pt-1式中Ｒit —第t 期的参考上市公司收益率Pt —第t 期期末参考上市公司的股票收盘价 ﻫP t －1—第t －1期末参考上市公司的股票收盘价以BJ 银行（股票代码６01***)、N Ｊ银行（股票代码60１***）和ＮB 银行 (股票代码002***)三个上市公司于2008年２月末至２01１年6月底每个月月末股票收盘价为依据,分别计算三家上市公司的收益率如表二：序号日期ＢJ 银行NJ 银行 NB 银行 股票收盘价收益率 股票收盘价收益率 股票收盘价收益率 1200８－02－29 16.6２ Ｒi １６．34 Ri1８.24 Ri22００8－0３-3１1４．００-0..4７-0.１14４４３0８14.42-０．209４2９8２532008-04－30 17.26 0.２32857143 １6.5５ 0.14374568 １4.91 0.0３3９80５834200８-05-３0 1５.44 -0.10５４４6１１814.3７ -0.１317220512.97 －0．1301１4017520０８-06-30 13.７５ -0.１09４５５９5911.４2 -0.2０5２８８8０10.8 -0.16７30９１75６20０8-07-３１ 12.51 -0..07 －０.0３06４7９99.9５ －0．078703７0４7２00８－08-29 ９.70 -０.２2４6２03049.8５ -0.1１０２0７77８.２１ －０.1７4874３７２820０8-０9-２6 8.09 －0.１6５9７９381９.81 -０.004０６０917.4５ -０．０９２57０03792008-１0-３1 8.17 0.００988８7５２8．25 -0.１5９０2141６.１2 -0.178523４90 １0 2008-11－２８ 7.99 -０.022031８２48.4０ 0.0１８181８26．76 0.１04575163 11 2008-１2-３１ 8.91 ０.1１５14393０8.39 -0.001１９0486．8 0.005917１60 １22009-01-23 1０．22 0.14702５814 9.8２ 0.１70４41007.42 0．091１７64７1120０９-021０．320..８0０.201６8．89０．19８１13２3 －２7 2933０81４ 2０0９－０3－3111．89 0. .１5 0.114４0６7８９.７5 0.096７3７90８１5２00９-04-３0 12.14 0. .94 －0.015９6９5８9．５3 -0．0２25６41031６ 2００9-05-2712．５1 ０..03 0.0842３493 10．08 ０.０57712487 1７ 2００９-0６-3016．26 ０.2９9760１92１7．99 0．28２252３21２．86 ０．２7579３6５118 ２00９-０7-31 １8.5９ 0.１43２9643３19.89 0.10５614２３14.69 0．142３０1711 １9 2０09－0８-31 14.02 －0.24583109214.29 -0.２81５４85210．８5 -0．２６１4０231420 200９－09-30 17.23 0.2２８９5８６3117.64 ０.234429６71３.38 0.23317972４ 21 2009-10-30 17.８3 0. ．57 -0．０0396825１3.21 －0．0127０５53122 ２０0９-11-30 １７.71 -0． .49 -0．0０45532213.9 0.0522３3１57 ２32０09－１2-31１9.３４0..３５０.1０6３46４817.49０.258２733812４ 20１0-01-29１5.５７ －0.194９3２7８21６.26 -0.15968992 １５ -0.1423６70６7 ２５ ２０10-02-2６1５．９8 0. .５5 0.0178３51８１5．２90．01933３33３2６ 20１０-03－３１16.72 ０. ．５9 ０..０4643５5７9 72０10-０４-30 １４.10 -0． .37 -0.12620807 1３.42 -0.1612500０0 ２８ 20１0-05-３11３．０0 －0. .23 －0.13９2322７11．11 －0.172131１4８９ 2０１0-０6-３０12.13 -0. .04 -０.2411１８６７11．0２ -0.00８100８10 3０ 20１０-07-3013.96 0. ．73 0．168326６9 1２．４9 ０.1333９3829 3１ 20１0-0８-3112.66 -0. ．13 -0．05１1５０9012.53 0．003２０２56232 2010-09-3０ １1.９4 －0..65 -0．0４３１266911．99 -0.043096568 3320１0-10-２9 13.７2 ０.1４9０７８7271２．76 0.1９8１22071３.８1 0.１51７9３1613２0１０1１.9０-0.1326530６9．9６-０.2１943512．2２-0.1151339614 -11-3０ 1７435 ２0１０－12-31 １１．44 -0.03８655４629.94 －０.002008０312.4 0.０１472９95136 2011-０１-31 １１．6２ 0. .２3 0.02９１７5０51２.４9 ０.007２58０6537 20１１-０2-28 １1.66 0． ．44 0.０2０５2786１2.56 ０.0０5６04４８4３8 ２011－03-31 １１.９7 0． .０７ ０．0６03448313.3 ０.058９171９7392011-0４-29 12.0６ ０..58 -０.0442６378１２．92 －0.028５714２94０ 2011-05-３111．03 -0.０８5４0６302９.６3 -０.0８97920611.87 -0.０８1２6９35０412０1１-０6－309.９７-0.0961０１5418.９7-0．０685358310.88－0.08３４0３５３８★参考上市公司各期收盘价的取得方法:打开同花顺炒股软件—左边菜单自选股报价—下面菜单栏中的行业—选择金融、保险—选择银行—选择适当的参考银行—点击左上角菜单栏的分析—选择成交明细-右键选择数据导出,导出所有数据。