上市公司的贝塔值估计（1）

2013-10-18 19:12:16

　　贝塔值最简单的估计方法就是将股票的回报率对市场的回报率进行普通最小二乘法回归。该结果常常被称为未调整的或"原始的"历史贝塔值。实际的贝塔值估计值会受以下两个选择的影响。

　　●代表市场组合的指数选择。许多市场都有传统的选择。例如美国股市，传统的选择是标普500（供应商有晨星、伊博森、美林和Compustat等）和纽约证交所综合指数（供应商有ValueLine等）。

　　●数据期的长度和观测值的频率。最常见的选择是5年期的月度数据（晨星、伊博森、美林和Compustat都是如此选的），有60个观测值。ValueLine使用5年的周数据。彭博默认的是2年的周数据，但可以按使用者的选择修改。一项对美国股市的研究发现，5年的月度数据优于其他选择（BartholdyandPeare2001）。但可以说，彭博默认的数据类型对于快速发展的市场来说尤其合适。研究发现，未来的贝塔值平均来说更接近均值1，即具有平均系统风险的证券的贝塔值，而不是原始的贝塔值。因为估值是前瞻性的，所以调整原始的贝塔值更合理，这样可以更准确地预测未来的贝塔值。布卢姆（1971）介绍了最常见的调整方法：

　　调整的贝塔值=2/3×未调整的贝塔值+1/3×1.0（2-11）

　　举例说，如果资产回报对市场回报回归得到的贝塔值是1.30，调整的贝塔值就是2/3×1.30+1/3×1.0=1.20。财务信息供应商经常同时报告原始的和调整的贝塔值估计值。尽管多数供应商用布卢姆调整，但有的并不用。例如，伊博森将原始贝塔值向同类企业的均值调整（而不是向整体的均值1.0调整）。当然，分析师需要理解他所使用数据的基础。

　　例2-3～例2-5应用CAPM来估计股权要求回报率。

　　例2-3分析师案例学习（2）：印度拿丁公司股票的要求回报率

　　当威伦莫特在研究微软公司的时候，他的同事德拉库尔在调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筑公司。2007年9月5日，为获取LT公司的贝塔值，德拉库尔调用了彭博终端的程序。

　　德拉库尔注意到彭博估计数据选择的是孟买敏感30指数。德拉库尔将彭博默认的时间/频率改成与其他估计一致，她高兴地发现，两种情况的贝塔值大致相等。

　　原始贝塔值1.157，是一条穿过了60个散点的回归线的斜率，每个点代表与孟买敏感30指数回报（x轴）对应的LT回报（y轴）。

　　从R2（拟合优度）可以看出，贝塔值可以解释LT回报率波动的56%以上，这说明拟合得非常好。德拉库尔还决定使用CAPM来估计LT股票的要求回报。②她用自己调整的历史估计值7%作为印度股权风险溢价，用10年期印度国债收益率7.9%作为无风险利率。③德拉库尔注意到彭博屏幕上显示，LT的资本成本（显示为"债券利率"）为7.9%，同一个屏幕上显示印度股权风险溢价（"国家溢价"）的估计值为7.46%，与她自己的估计值7%相近。

　　仅根据给定的信息，解答以下问题。

　　1.用布鲁姆方法演示调整贝塔值的计算方法。

　　2.用CAPM和调整贝塔值估计LT的要求回报率。

　　3.从彭博屏幕的显示中找出一个说明贝塔值估计正确的依据并解释。

　　问题1的解答：调整贝塔值的计算方法是2/3×1.157+1/3×1.0=1.105。

　　问题2的解答：r=7.9%+1.105×7%=15.6%。

　　问题3的解答：贝塔值的标准误差是0.133，相对于原始贝塔值的水平1.157来说比较小。

　　①BSE:孟买股票交易所；NSE：（印度）国家股票交易所。该公司在彭博的代码是LTIN，在路透社的代码则是LART.BO。

　　②彭博屏幕上对R2的解释是"相关系数"。更准确地说，在这种单变量回归中，它相当于因变量（股票回报）和自变量（市场回报）相关系数的平方。它的含义是：因变量方差中可以被自变量解释的比例。

　　③VarmaandBarua(2006)用自己的数据库估计了印度股票的历史几何平均风险溢价──8.75%。这个值比供应方分析的结果低了1.7个百分点。一些对印度股权风险溢价的估计，例如国家风险评级的估计，数值更大。

本文摘自《股权资产估值》

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