Il beta è una misura di rischio-di ricompensa dall’analisi fondamentale per determinare la volatilità di un asset rispetto al mercato complessivo. Consideriamo che il mercato abbia un beta di uno. Quindi tutti gli asset sono classificati in base alla loro deviazione dal mercato. Se i rendimenti di un asset fluttuano più del mercato, allora questo asset ha un beta superiore a uno e viceversa. Un coefficiente più alto è spesso associato a un rischio maggiore, ma porta anche il potenziale per rendimenti più alti.
Il beta ci aiuta a identificare quanto rischio un investitore può correre per ottenere la ricompensa associata.
Se pensiamo al rischio come alla possibilità di una perdita di valore, possiamo vedere il beta come una misura appropriata per rappresentare questa possibilità.
Il beta di una società misura come il suo valore di mercato azionario cambia rispetto ai cambiamenti nel mercato. Usiamo il rapporto nel Capital Asset Pricing Model (CAPM) per stimare il rendimento di un asset.
Sistematico & Rischio non sistematico
Possiamo considerare il rischio specifico dell’asset come rischio non sistematico, mentre il rischio sistematico rappresenta il rischio generale del mercato. Se investiamo in un singolo asset, i suoi rendimenti possono variare selvaggiamente rispetto ai rendimenti del mercato.
Quando cominciamo a costruire un portafoglio diversificato, i suoi rendimenti cominceranno ad avvicinarsi gradualmente ai rendimenti generali del mercato. La diversificazione riduce il rischio asistematico specifico dell’asset. Il coefficiente mette in relazione il rischio sistematico di mercato con il rischio asistematico specifico delle azioni confrontando il tasso di cambiamento tra i loro rendimenti.
Capital Asset Pricing Model (CAPM) e Beta
L’uso più popolare del coefficiente beta è quello di calcolare il costo del capitale nella modellazione della valutazione. Il Capital Asset Pricing Model (CAPM) stima il beta basandosi sul rischio sistematico del mercato. Il metodo presuppone una realtà in cui gli investitori hanno effettivamente rimosso il rischio non sistematico attraverso la diversificazione.
Il CAPM e il beta ci danno un modello facile da calcolare che standardizza una misura di rischio tra aziende con diverse dimensioni e strutture di capitale.
Calcolo del coefficiente
Per calcolare il rapporto, possiamo guardare la seguente formula:
dove:
- La covarianza è il rendimento del bene rispetto alla performance del mercato;
- La varianza mostra come il bene si comporta rispetto al mercato.
La covarianza è positiva quando il prezzo di un asset si muove in alto o in basso con un altro, e negativa quando si muove nella direzione opposta.
La varianza si riferisce alla volatilità del prezzo di un asset rispetto alla sua media nel tempo.
In sostanza, calcoliamo il beta moltiplicando la correlazione tra i rendimenti dell’asset e la performance del benchmark con la deviazione standard dei rendimenti dell’asset, divisa per la deviazione standard dei rendimenti del benchmark.
Modello di regressione
Possiamo rappresentare il beta attraverso il coefficiente di pendenza ottenuto dall’analisi di regressione dei rendimenti dell’asset rispetto ai rendimenti del mercato. Per calcolarlo, usiamo la seguente equazione di regressione:
dove:
- ΔSi è la variazione del prezzo del bene;
- α è l’intercetta del modello di regressione;
- βi è il beta del rendimento del bene i;
- ΔM è la variazione del prezzo di mercato;
- e è l’errore residuo.
Questo modello di regressione è utile per le società quotate in cui abbiamo accesso a dati storici dettagliati.
Società pubbliche comparabili
Per le società private, dove non sono disponibili dati storici, possiamo utilizzare l’approccio delle società comparabili. Il metodo ha i seguenti passi:
1) Identifichiamo le aziende simili al business, guardando le aziende quotate in modo da poter calcolare o trovare i loro coefficienti beta.
2) Calcoliamo il beta medio ponderato e il rapporto debito/equity (D/E) per la selezione di aziende comparabili quotate.
3) In questo passo, sleghiamo il coefficiente beta usando il rapporto debito/equity. Otteniamo ciò con la seguente formula:
Dove T è l’aliquota fiscale, e D/E è il rapporto debito/patrimonio netto.
4) Poi rilanciamo il beta con il rapporto D/E obiettivo dell’azienda.
L’approccio delle aziende comparabili ha un grande difetto. Non tiene conto della differenza di dimensioni tra società quotate e private, che di solito è significativa.
Earnings Beta
Le grandi società quotate di solito operano in più settori. Questo può rendere difficile trovare aziende adeguatamente comparabili a una società privata che opera solo in un singolo settore.
Quando è troppo difficile ottenere dati affidabili e comparabili, possiamo usare il beta degli utili come proxy del beta levered. Otteniamo questo con i dati storici sulle variazioni degli utili e i rendimenti del mercato. Gli investitori di solito usano un indice di mercato all’interno della stessa regione o settore, ad esempio, generalmente useremo S&P500 per le società con sede negli Stati Uniti.
Questo metodo regola il coefficiente per tenere conto del fatto che il rapporto tende a gravitare verso uno nel lungo termine. Lo smussiamo per renderlo applicabile al futuro dell’azienda.
Possiamo ricavare il fattore di lisciatura (α) attraverso un’analisi statistica storica, ma i calcoli che questo comporta sono piuttosto complessi. Pertanto, gli analisti usano generalmente 0,33 (1/3) come regola empirica.
Il problema principale qui è che le società private raramente hanno abbastanza dati storici per un’analisi di regressione affidabile del beta storico. Inoltre, i guadagni contabili sono influenzati dai cambiamenti di politica contabile, quindi potrebbero aver bisogno di aggiustamenti complessi per essere affidabili in un’analisi di regressione.
Analisi del coefficiente beta
Una volta calcolato il coefficiente beta, possiamo confrontarlo con il mercato o un benchmark. In base al valore della misura, possiamo identificare diversi segnali.
Abbiamo le seguenti posizioni per il beta:
- Un beta alto (sopra 1,0) – l’asset è correlato al mercato o all’indice di riferimento, ma è più volatile e ha rendimenti potenziali più alti;
- Un coefficiente intorno a 1,0 – l’asset è altamente correlato al mercato. Questo significa che l’asset sta performando in linea con il settore, e queste sono generalmente le azioni che gli investitori cercano;
- Basso beta (sopra lo zero e sotto 1.0) – meno volatile del mercato e porta meno rischi;
- Beta intorno allo zero – l’azione non è molto correlata al mercato o all’indice di riferimento;
- Beta negativo (sotto lo zero) – l’asset ha una correlazione negativa con il mercato. In teoria, questa è una possibilità, ma è raro trovare un asset con un beta negativo. Le azioni con un coefficiente inferiore a -1,0 sono di solito meno rischiose, ma è anche probabile che forniscano rendimenti inferiori. Possiamo usarli come strategia di diversificazione, in quanto possono appianare la volatilità complessiva del nostro portafoglio.
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Calcolo di esempio
Guardiamo come possiamo calcolare il beta di un’entità pubblica. Prendiamo in esame Amazon.com (AMZN). Per prima cosa, scaricate i dati storici sul prezzo delle azioni da Yahoo Finance. Userò i dati giornalieri degli ultimi cinque anni.
Possiamo vedere (sotto il nome della società) che l’indice è NasdaqGS. Una rapida ricerca su Google ci mostra che NasdaqGS sta per NASDAQ Global Select Market.
Andiamo all’indice su Yahoo Finance e scarichiamo gli stessi dati storici – cinque anni su una frequenza giornaliera.
Il passo successivo è quello di mettere i prezzi di chiusura corretti sia del titolo AMZN che dell’indice NASDAQ-GS nella stessa tabella e calcolare la loro percentuale di variazione.
Da lì, possiamo usare tre formule per calcolare la misura del beta. In primo luogo, possiamo calcolare la covarianza della performance del bene rispetto alla performance dell’indice, così come la varianza all’interno della performance del bene. Dividendo l’uno per l’altro si ottiene il beta del titolo Amazon.com.
Un altro modo è usare la funzione SLOPE in Excel. La prima matrice sarà la variazione percentuale dei prezzi delle azioni AMZN, e la seconda sarà la variazione dell’indice NASDAQ-GS.
La nostra terza opzione sarà quella di utilizzare l’analisi di regressione inclusa (scheda Dati -> Analizza -> Analisi dei dati -> Regressione). Tenete presente che è necessario abilitare l’add-in di Analysis ToolPak in Excel per avere accesso a Data Analysis. Selezioniamo le variazioni del titolo per il nostro intervallo Y e le variazioni di performance dell’indice per il nostro intervallo X.
Dopo aver eseguito l’analisi di regressione, otteniamo alcune misure statistiche in un nuovo foglio di lavoro. Se guardiamo la colonna dei coefficienti, troveremo il nostro rapporto beta.
L’analisi di regressione ha l’opzione di tracciare una previsione per i valori Y, mostrandoci effettivamente il beta visivamente (dobbiamo mettere un segno di spunta sull’opzione Line Fit Plots quando eseguiamo l’analisi).
Puoi usare qualsiasi metodo e ottenere lo stesso risultato. Io di solito ne uso almeno due, così posso assicurarmi che i miei calcoli siano privi di errori.
Come abbiamo detto, Il beta di Amazon di 1.01 significa che il titolo ha una forte correlazione con il mercato e ne segue i movimenti. Il coefficiente spiega anche in parte perché Amazon è stato un titolo popolare per un po’ di tempo.
È possibile scaricare il modello di esempio in Excel nell’articolo originale.
Conclusione
I beta variano a seconda dei settori e delle aziende. Molte aziende high-tech hanno rapporti superiori a uno, il che significa che portano un rischio maggiore per gli investitori, ma anche un potenziale di rendimenti più elevati. È importante ricordare che il beta come misura è più utile con il rischio a breve termine. Quando usiamo il Capital Asset Pricing Model per valutare le aziende private, possiamo avere problemi perché non c’è un metodo diretto per stimare il beta delle azioni in modo affidabile.
Il beta è uno dei metodi statistici che gli investitori usano per valutare il rischio che una particolare attività può aggiungere al loro portafoglio. Questo, in combinazione con la conoscenza del mercato da parte degli investitori, può aiutare a migliorare la loro analisi e a prendere decisioni di investimento più appropriate.
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