R计算股票的beta（使用PerformanceAnalytics CAPM.beta（）函数或lm（）函数产生意外结果）

trock2000 发表于 Dev

trock2000

我正在尝试使用PerformanceAnalytics CAPM.beta（）函数对R中的股票的beta（标有SPY的基准）进行量化，结果甚至与我在Yahoo / Google Finance上在线看到的值都不接近。代码：

require(PerformanceAnalytics)

start_date <- "2013-08-24"

acad <- getSymbols("ACAD", from = start_date, auto.assign = F)
spy <- getSymbols("SPY", from = start_date, auto.assign = F)

CAPM.beta(acad[,6], spy[,6])

对于上面的示例，Yahoo / Finviz / Google全部列出了ACAD的beta版本，从2.6到3.0。虽然我不确定每个站点的回溯期是多少，但是更改上面代码中的值会导致1,2,3年回溯的beta值小于1。

同样，通过尝试使用lm（）计算beta，我得到了ACAD〜SPY 2年回溯的0.39 beta：

m <- lm(acad[,6] ~ spy[,6] + 0)
beta <- coef(m)[1]
beta

我想念什么？

韦伯

Beta是根据回报（通常是每月）计算的。使用时，您确实希望模型中的截距项（alpha）适合lm。

start_date <- "2012-07-01"
acad <- getSymbols("ACAD", from = start_date, auto.assign = F)
spy <- getSymbols("SPY", from = start_date, auto.assign = F)

r<-function(x) {m<-to.monthly(x[,6])[,4];diff(m)/lag(m)}

coef(lm(r(acad)[2:37]~r(spy)[2:37]))
#> (Intercept) r(spy)[2:37] 
#>  0.08601629   2.62485092

在这种情况下，针对调整后的月底收市价的36个月计算得出的Beta约为2.6。

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