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주식 베타 계산기

정기 수익률, 원시 가격 또는 요약 통계를 사용하여 주식의 베타 계수를 계산합니다. 알파, R-제곱, 체계적 위험 대 비체계적 위험, CAPM 기대 수익률을 확인하세요.

주식 베타 계산기

빠른 예제샘플 주식 프로필을 불러온 후, 계산 전에 필드를 조정하세요.

라이브 베타 미리보기 β = 1.00

시장 평균 — 지수를 밀접하게 추종함 · n = 10개의 쌍을 이룬 관측값.

쉼표, 공백 또는 줄바꿈으로 구분합니다. 각 값은 한 주기의 수익률입니다.
주식 시계열과 동일한 길이 및 빈도여야 하며 날짜가 정렬되어야 합니다.
수익률은 (P_t − P_{t-1}) ÷ P_{t-1} × 100으로 계산됩니다.
동일한 개수의 가격과 정렬된 날짜를 사용하세요.
시장과 동일한 기간 동안의 주식 수익률 변동성입니다.
해당 기간 동안의 벤치마크 변동성입니다.
주식과 시장 수익률 간의 피어슨 상관계수입니다.
CAPM 기대수익률 입력값 · 분모 관행
% / 년
% / 년

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주식 베타 계산기 정보

주식 베타 계산기는 S&P 500, FTSE 100 또는 Nikkei 225와 같은 시장 벤치마크에 비해 주식이 어떻게 움직이는 경향이 있는지를 측정합니다. 베타는 자본자산 가격결정 모델(CAPM), 기대수익률 계산, 위험 조정 성과 비율 및 포트폴리오 구성의 핵심 입력값입니다. 이 도구는 주기적 수익률, 원시 가격 시계열 또는 요약 통계의 세 가지 입력 모드를 지원하며 베타, 알파, 피어슨 상관계수, 결정계수(R²), CAPM 기대수익률 및 회귀선이 포함된 산점도를 보고합니다.

사용 방법

  1. 이미 % 수익률이 있는 경우 '주기적 수익률'을, 종가만 있는 경우 '가격 시계열'을, 표준편차와 상관계수만 알고 있는 경우 '요약 통계'를 선택하세요.
  2. 주식과 벤치마크에 대한 쌍을 이룬 관측값을 붙여넣으세요. 값은 쉼표, 공백 또는 줄바꿈으로 구분할 수 있습니다.
  3. 무위험 이자율과 기대 시장 수익률을 설정하여 주식의 CAPM 기대수익률을 계산합니다.
  4. 미래 위험을 예측할 때는 n - 1(표본)을 사용하고, 전체 역사적 유니버스를 가지고 있을 때는 n(모집단)을 사용하세요.
  5. 베타 값, 분류, 알파, 결정계수, 회귀선이 포함된 산점도, CAPM 기대수익률 및 단계별 상세 분석을 확인하세요.

베타 공식

β = Cov(R_주식, R_시장) ÷ Var(R_시장)

β = ρ(R_주식, R_시장) × (σ_주식 ÷ σ_시장)

α = 평균(R_주식) − β × 평균(R_시장)

R² = ρ² (시장 움직임으로 설명되는 주식 변동성의 비율)

CAPM E(R) = R_f + β × (R_m − R_f)

베타 수치 해석

  • β > 1 — 주식이 지수의 움직임을 증폭합니다. 확장 국면에서 시장 베타에 노출되기를 원할 때 유용하지만, 하락장에서는 양날의 검이 됩니다.
  • β ≈ 1 — 주식이 지수를 밀접하게 추종합니다. 많은 대형주와 광범위한 인덱스 펀드가 여기에 해당합니다.
  • β < 1 — 방어적입니다. 유틸리티, 필수 소비재 및 많은 배당주가 역사적으로 1 미만의 베타를 기록해 왔습니다.
  • β < 0 — 역상관입니다. 인버스 ETF나 일부 헤지 수단이 여기에 해당합니다. 일반적인 롱-온리 개별 주식에서 음수 베타는 드뭅니다.

본 주식 베타 계산기의 차별점

  • 세 가지 입력 모드 — 수익률, 원시 가격 또는 요약 통계를 지원합니다. 대부분의 계산기는 수익률만 허용합니다.
  • 상세 회귀 결과 — 베타, 알파, 상관계수, 결정계수, 체계적 위험 vs 비체계적 위험 분해를 제공합니다.
  • CAPM 기대수익률 — 수정 가능한 무위험 이자율과 시장 수익률을 통해 베타를 자기자본비용 공식에 자동으로 대입합니다.
  • 섹터 벤치마크 레인 — 계산된 β를 일반적인 섹터 베타(유틸리티, 필수 소비재, 헬스케어, 산업재, 기술, 소형 성장주)와 시각적으로 비교합니다.
  • 표본 vs 모집단 분모 — 학술, CFA 또는 업계 관행에 맞출 수 있도록 명시적인 토글을 제공합니다.
  • 단계별 상세 분석 — 공분산/분산 계산의 모든 항목을 표시하여 수동 또는 스프레드시트로 검증할 수 있습니다.

표본 분산 vs 모집단 분산

데이터가 미래 지향적 위험을 추정하기 위해 추출된 표본인 경우 표본 분모 n - 1을 사용하세요. 데이터가 관심 있는 전체 유니버스를 다루는 경우에만 모집단 분모 n을 사용하세요. 공분산과 분산에 동일한 분모를 사용하면 베타 값은 같지만, 여러 데이터 제공업체와 비교할 때 보고하는 관행이 중요할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 베타 추정을 위한 팁

  • 최소 30쌍 이상의 관측값을 사용하세요. CFA 관행은 60개의 월간 관측값(5년)입니다.
  • 두 시계열에 대해 동일한 수익률 빈도를 사용하세요(일간은 일간끼리, 주간은 주간끼리).
  • 날짜를 정확하게 맞추세요. 변동성이 큰 주식의 경우 단 하루의 불일치로도 베타가 크게 바뀔 수 있습니다.
  • 거래량이 적은 주식을 주의하세요. 거래가 활발하지 않은 주식은 고정된 가격 기록으로 인해 인위적으로 낮은 베타를 보일 수 있습니다.
  • 이상치(실적 발표, 액면 분할, 배당)는 베타를 왜곡할 수 있습니다. 견고함을 위해 윈저화(winsorizing)를 고려하거나 로그 수익률을 사용하세요.

FAQ

주식 베타 계산기는 무엇을 하나요?

주식 가격이 시장 벤치마크에 비해 어떻게 움직이는 경향이 있는지를 측정합니다. 베타가 1이면 지수와 함께 움직이고, 1보다 크면 지수 움직임을 증폭하며, 1보다 작으면 감쇠시키고, 음수 베타는 반대 방향으로 움직입니다.

베타 공식은 무엇인가요?

베타는 주식 수익률과 시장 수익률 간의 공분산을 시장 수익률의 분산으로 나눈 값과 같습니다. 동일하게, 베타는 두 시계열 간의 상관계수에 주식 표준편차 대비 시장 표준편차의 비율을 곱한 값과 같습니다.

베타 1.5는 무엇을 의미하나요?

베타 1.5는 평균적으로 시장이 1% 움직일 때 주식이 같은 방향으로 약 1.5% 움직인다는 것을 의미합니다. 이는 벤치마크보다 변동성이 크며 더 많은 체계적 위험을 수반합니다.

표본 분산과 모집단 분산 중 어느 것을 사용해야 하나요?

관측값이 미래 지향적 위험을 추정하기 위해 추출된 표본인 경우 표본 분모 n - 1을 사용하세요. 데이터가 관심 있는 전체 유니버스를 다루는 경우에만 모집단 분모 n을 사용하세요. 공분산과 분산에 동일한 분모를 사용하면 베타는 같게 나오지만, 보고할 때 관행상 중요합니다.

결정계수(R-squared)는 베타와 어떤 관련이 있나요?

결정계수는 주식과 시장 수익률 간 상관계수의 제곱입니다. 이는 주식 변동성 중 시장 움직임으로 설명되는 부분이 얼마나 되는지 알려줍니다. 나머지는 다각화를 통해 줄일 수 있는 비체계적, 주식 특유의 위험입니다.

회귀 분석에서 알파란 무엇인가요?

알파는 시장 수익률에 대한 주식 수익률 회귀 분석의 절편입니다. 이는 시장 구성 요소를 제거한 후 남은 평균 수익률을 추정합니다. 지속적으로 양수인 알파는 기술 또는 가격 오측정과 관련이 있으며, 이는 액티브 매니저들이 제공하고자 하는 것입니다.

주간 또는 월간 수익률을 사용할 수 있나요?

네. 베타는 단위가 없으며 모든 수익률 주기에 대해 작동하지만, 두 시계열 모두 동일한 주기를 사용해야 하며 날짜별로 정렬되어야 합니다. 일간, 주간, 월간 기간은 노이즈와 자기 상관으로 인해 보통 다른 베타 추정치를 산출합니다.

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miniwebtool 팀 제작. 업데이트: 2026-05-14

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