कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल किसी एसेट के लिए अपेक्षित रिटर्न और सिस्टमेटिक रिस्क के बीच लिंक स्थापित करता है। सीएपीएम एक साधारण गणितीय सूत्र का उपयोग करता है। हालांकि खारिज कर दिया गया और अब व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है, यह मूल्य निर्धारण मॉडल अवधारणात्मक रूप से अच्छा है।
यह निवेश के प्रत्याशित प्रतिफल पर एक दिलचस्प जानकारी प्रदान करता है। उसी समय, यह चरों का उपयोग करता है, जिनमें से कुछ अपने स्वयं के अस्तित्व को बेमानी बनाते हैं।
सीएपीएम फॉर्मूला क्या है?
CAPM को परिभाषित करने वाला सूत्र है:
ERi = Rf+βi*(ERm-Rf)
CAPM को समझना
उल्लिखित समीकरण में, ERi निवेश की अपेक्षित वापसी है . यह वह चर है जिसे हम सूत्र द्वारा निहित गणितीय अभ्यास के माध्यम से खोज रहे हैं।
- आरएफ जोखिम मुक्त दर है। हम आरएफ को शून्य जोखिम वाले निवेश पर प्रतिफल के रूप में परिभाषित करते हैं। बेशक, आरएफ एक सैद्धांतिक चर है। CAPM समीकरण में, Rf का मतलब पैसे के समय मूल्य के हिसाब से है। समय मूल्य समय के साथ पैसे कमाने की क्षमता का वर्णन करता है।
- ईआरएम बाजार जोखिम दर है। यह Rf से अधिक है, क्योंकि Rf में शामिल जोखिम शून्य है। ईआरएम बाजार-जोखिम/सैद्धांतिक बाजार पोर्टफोलियो निवेश पर प्रतिफल को परिभाषित करता है।
- सीएपीएम समीकरण में, ईआरएम-आरएफ बाजार जोखिम प्रीमियम को परिभाषित करता है।
- यह तार्किक है: बाजार जोखिम दर से जोखिम मुक्त दर घटाकर, हमें यह अंतर मिलता है, जो कि प्रीमियम है।
- βi वह जगह है जहां सूत्र एक दिलचस्प मोड़ लेता है। निवेश का “बीटा” कहा जाता है, βi एक विशेष निवेश के जोखिम की मात्रा का वर्णन करता है जो बाजार पोर्टफोलियो द्वारा किए गए जोखिम से जोड़ता/घटता है।
बीटा एक से अधिक या एक से कम हो सकता है। यह नकारात्मक भी हो सकता है। इन मूल्य-श्रेणियों का क्या अर्थ है?
बाजार का आंतरिक बीटा 1 है। यदि किसी स्टॉक में दो का बीटा है, तो इसका मतलब है कि ऐतिहासिक रूप से, यह 10% ऊपर चला गया जब बाजार 5% चढ़ा, और 10% गिरा जब बाजार 5% गिर गया। इसकी ऐतिहासिक अस्थिरता बाजार से दोगुनी है।
जब कोई शेयर बाजार के 10% चढ़ने पर 5% चढ़ता है, और जब बाजार 10% गिरता है तो 5% गिरता है, इसकी अस्थिरता बाजार की आधी होती है। इसका बीटा इस प्रकार 0.5 है।
नकारात्मक बीटा तब होता है जब एक स्टॉक बाजार के साथ विपरीत रूप से सहसंबद्ध होता है। ऐसा स्टॉक 10% चढ़ जाएगा क्योंकि बाजार 10% गिर गया और यह 10% गिर जाएगा क्योंकि बाजार 10% चढ़ गया। इस उदाहरण का मतलब -1 का बीटा होगा। ऐसी व्युत्क्रम-सहसंबद्ध संपत्तियां अत्यंत मूल्यवान हैं। वे विविधीकरण के लिए महान अवसर प्रदान करते हैं।
यह जानते हुए, यह स्पष्ट है कि सीएपीएम उचित स्टॉक मूल्य का अवधारणात्मक रूप से अच्छा मूल्यांकन क्यों प्रदान करता है।
तो सीएपीएम अप्रचलित/अनावश्यक क्यों है?
यदि उच्च सटीकता के साथ किसी स्टॉक के भविष्य के रिटर्न का अनुमान लगाना संभव होता, तो हमें सीएपीएम की आवश्यकता नहीं होती।
बीटा ऐतिहासिक डेटा पर आधारित है।