종목이 시장을 얼마나 따라 움직이는지 계산합니다. 베타 값과 함께 그 베타의 설명력까지 봅니다.
입력
코스피 또는 코스닥 지수 수익률의 표준편차.
종목 수익률과 지수 수익률의 상관계수. −1에서 1 사이입니다.
결과
이 숫자를 어떻게 읽나
상관계수 0.68에 표준편차 비율 1.60를 곱하면 베타는 1.09입니다. 지수가 10% 하락하면 이 종목은 평균적으로 -10.9% 움직인다고 기대할 수 있습니다.
결정계수(R²)는 46.2%로, 이 종목 변동의 46%만 지수로 설명됩니다. 나머지 54%는 개별 요인이며, 이를 변동성으로 환산하면 17.6%가 시장과 무관하게 남는 고유변동성입니다.
베타 1.09로 시장과 비슷한 폭으로 움직입니다. CAPM 기준 요구수익률은 9.51%입니다.
베타는 계산 기간과 주기에 따라 값이 달라집니다. 같은 종목이라도 일간 3년으로 뽑은 베타와 주간 5년으로 뽑은 베타가 다르므로, 여러 종목을 비교할 때는 같은 조건에서 계산한 값을 써야 합니다.
베타는 개별 종목 수익률을 시장 수익률에 회귀시켰을 때의 기울기입니다. 회귀를 직접 돌리지 않아도 상관계수 × (종목 표준편차 ÷ 시장 표준편차)로 같은 값이 나옵니다. 이 형태를 보면 베타가 무엇으로 이루어져 있는지가 드러납니다. 시장보다 크게 흔들리면 베타가 커지고, 시장과 무관하게 움직이면 상관계수가 낮아져 베타가 작아집니다.
그래서 베타만 보면 두 가지 서로 다른 상황을 구분할 수 없습니다. 변동성이 시장과 비슷하고 상관계수가 높은 종목과, 변동성이 두 배인데 상관계수가 절반인 종목은 베타가 같게 나옵니다. 둘의 성격은 전혀 다릅니다. 이 차이를 잡아 주는 것이 결정계수(R²)로, 상관계수의 제곱입니다. R²가 낮으면 그 종목 변동의 대부분이 시장과 무관하다는 뜻이고, 베타로 하락장을 방어하겠다는 계산이 잘 맞지 않습니다.
실무에서 베타 값이 출처마다 다른 것은 계산 조건이 달라서입니다. 관측 주기(일간·주간·월간), 기간(1년·3년·5년), 시장 대리 지수(코스피·코스닥·KRX300) 중 하나만 바뀌어도 값이 달라집니다. 코스닥 종목의 베타를 코스피 기준으로 뽑으면 상관계수가 낮게 잡혀 베타가 실제보다 작게 나오기도 합니다. 또 베타는 과거 데이터의 산물이라 사업 구조가 바뀌거나 부채 비율이 달라지면 과거 베타가 미래를 설명하지 못합니다. 여러 종목을 비교할 때는 반드시 같은 조건에서 계산한 값을 써야 합니다.
종목 수익률과 지수 수익률을 같은 주기로 나열한 뒤 스프레드시트의 CORREL 함수를 쓰면 바로 나옵니다. 가격이 아니라 수익률로 계산해야 하며, 두 계열의 기간과 관측 주기가 정확히 일치해야 합니다.
이론적으로 가능하고 인버스 ETF나 일부 금 관련 자산에서 나타납니다. 개별 주식에서는 드물며, 나온다면 표본 기간이 짧거나 특수한 사건이 섞였을 가능성을 먼저 의심하는 편이 안전합니다.
쓸 수는 있지만 신뢰 구간이 넓다는 점을 감안해야 합니다. R²가 낮은 종목은 CAPM으로 구한 요구수익률의 오차도 커집니다. 이런 경우 개별 종목 베타 대신 동종 업계 평균 베타를 쓰거나, 할인율을 범위로 두고 결론이 바뀌는지 확인하는 방식이 실용적입니다.
본 계산기는 단순 참고용 시뮬레이션 도구이며, 세율·수수료 등 실제 조건은 증권사와 시점에 따라 다를 수 있습니다. 계산 결과는 투자 권유가 아니며, 투자 판단과 책임은 본인에게 있습니다.
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