數位財經Bootstrap法Beta值計算器

  在實務上計算Beta時,常遇到的問題有新上市的公司股價資料不足,沒有足夠的資料計算具有代表性的Beta,或者選取的資料過時,所計算出來的Beta不足以作為未來的參考指標,本計算器運用Bootstrap法複製樣本的方式,針對最近或僅有的n筆資料加以複製B次後用此B個值來估算Beta。

  在統計檢定上一直存在著有限樣本抽樣檢定是否能夠完全代表母體的爭議問題,Bootstrap法於1979年發展出以有限的樣本數n 每次進行重複隨機抽取n個樣本(可能 重複抽取了3個, 都沒抽到),共抽取B次,B可以多到無限大,換句話說便是可以無限制地複製樣本組,再針對各樣本組加以算數平均後可得到B個平均數,若針對這B個值(平均數)加以計算標準差便可估計出抽樣平均數與實際母體平均數間可能產生的誤差。將此方法加以應用便可解決許多樣本數不足的實務問題。

  但是Bootstrap法亦有它使用上的限制,即樣本的複製皆來自於歷史資料,因此不可能複製出超出歷史資料的樣本,與真實世界的情況有所不符,且複製出的樣本可能有集中化的現象。