Cómo interpretar la beta de manera significativa?

Question

Aunque esto es probablemente una cuestión básica, probablemente este sea el foro adecuado para publicar :)

Yo pensaba que entendía beta, pero sé que estoy realmente confundido...

La beta entre mi cartera (semanal devuelve) y el punto de referencia (ACWI en Coronas danesas) es de 0,48. Así que, históricamente, mi cartera ha tenido la mitad de la volatilidad del índice de referencia. Gran.

Si me vez, el cálculo de todo y buscar en el punto de referencia en relación a mi cartera (espero que tenga sentido) me sale una beta de 0,74. Así que el punto de referencia ha sido menos volátil, de mi cartera. Yo puede ser esto? Yo esperaría que la beta de la referencia relativa a mi cartera a ser mayor que 1...

Aquí hay un enlace a los datos (semanal) si es necesario:

http://www.market-trends.net/?attachment_id=4060

Saludos

René

Answer 1

Yo no fijamos en los datos, pero recordemos que la beta es un parámetro de la siguiente ecuación:

$$ r_A = \alpha + \beta r_B + \epsilon $$ relacionar dos retornos (variables aleatorias, muestras) $r_A$ y $r_B$. Para calcular la beta que realizar $$ \beta = \frac{cov(r_A,r_B)}{var(r_B)}. $$ Por lo tanto, si los activos de $A$ y $B$ intercambian los papeles, entonces sólo el denominador cambios. En su ejemplo, la variación de su índice de referencia es menor que la varianza de la cartera.

Además tenga en cuenta que el $\epsilon$ por encima de todos los modelos de volatilidad o riesgo que permanece y que no se explica por $r_B$. Si $r_B$ y $r_A$ no están demasiado relacionados a continuación, la beta no decir demasiado acerca de los riesgos.

En el CAPM beta juega un papel más prominente. Pero esta es una historia diferente.

Answer 2

Otra manera de ver esto es que:

$$\begin{align} \beta &= \frac{cov(R_p,R_M)}{var(R_M)}\\ &= \rho(R_p,R_M)\frac{\sigma(R_p)}{\sigma(R_M)} \end{align}$$

En otras palabras, la beta es el producto de la correlación entre su cartera y el mercado, y la relación de su volatilidad. A continuación, puede ver por qué la inversa de la beta no es lo que esperaba.