← Tüm yazılar
Risk & getiri16 dk. okuma

Beta nedir ve nasıl hesaplanır?

Beta, bir hissenin piyasa hareketlerine duyarlılığını ölçer. Formülü basittir; doğru yorumlamak için endeks, dönem, frekans, R-kare ve finansal kaldıraç birlikte düşünülmelidir.

Finance&Finans · Ekonomi · Teknoloji

Beta, bir varlığın getirisinin piyasa getirisindeki değişimlere ne kadar duyarlı olduğunu ölçen katsayıdır. Piyasa %1 yükseldiğinde hisse ortalama %1,2 yükseliyorsa — diğer etkileri bir kenara bıraktığımızda — hissenin betası yaklaşık 1,2’dir.

TEMEL FORMÜLβᵢ = Cov(Rᵢ, Rₘ) ÷ Var(Rₘ)

Rᵢ hisse getirisi, Rₘ piyasa getirisi; kovaryans birlikte hareketi, varyans ise piyasanın kendi oynaklığını gösterir.

Beta sistematik riski anlatır: faiz, büyüme, likidite ve risk iştahı gibi geniş piyasa güçlerine duyarlılık. Şirkete özgü dava, fabrika arızası veya yönetim değişikliği gibi çeşitlendirilebilir riskleri doğrudan ölçmez.

01

Beta nasıl okunur?

Beta için sezgisel okuma rehberi
BetaBasit yorumPiyasa %10 yükselirse*
−0,3Piyasa ile ters yönlü ilişkiYaklaşık −%3
0,0Piyasa hareketine duyarlılık yokYaklaşık %0
0,5Piyasanın yarısı kadar duyarlılıkYaklaşık +%5
1,0Piyasayla benzer duyarlılıkYaklaşık +%10
1,5Piyasadan daha yüksek duyarlılıkYaklaşık +%15

* Bu yalnızca regresyon eğiminin sezgisel yorumudur; gerçekleşen getiri alfa, şirkete özgü haberler ve hata terimi nedeniyle farklı olur.

Beta 1’in üzerinde olduğunda hisse “iyi”, 1’in altında olduğunda “kötü” değildir. Katsayı beklenen getiri ve risk hesabına girdi sağlar; yatırımın pahalı mı ucuz mu olduğunu tek başına söylemez.

02

Fiyatlardan betaya altı adım

  1. Karşılaştırma endeksini seçin. Borsa İstanbul’da geniş piyasa için BIST 100 başlangıç noktası olabilir; fakat şirketin gerçek yatırımcı evreni farklıysa başka bir endeks daha anlamlı olabilir.
  2. Aynı tarihli düzeltilmiş fiyatları alın. Temettü ve bölünme etkileri düzeltilmemiş seri ekonomik getiriyi bozar.
  3. Frekansı ve dönemi belirleyin. 36–60 aylık aylık veri sık kullanılan bir başlangıçtır. Günlük veri daha çok gözlem sunar; düşük likidite ve eşleşmeyen işlem saatleri yanlılık yaratabilir.
  4. Dönemsel getirileri hesaplayın. Basit getiri formülü Rₜ = Pₜ / Pₜ₋₁ − 1 şeklindedir.
  5. Regresyonu çalıştırın. Şirket getirisi bağımlı, piyasa getirisi bağımsız değişkendir; doğrunun eğimi betadır.
  6. Kaliteyi kontrol edin. R-kare, gözlem sayısı, uç değerler, iş modeli değişimi ve güncel sermaye yapısı mutlaka incelenir.

03

Basit bir hesaplama örneği

100’den başlayan sentetik bir piyasa endeksi ile örnek şirket fiyatı kullanalım. Aşağıdaki tablo Excel modelindeki ilk altı getiri gözlemini gösteriyor.

Sentetik aylık getiri örneği
DönemPiyasa getirisiŞirket getirisiFarkın yönü
Şubat 2024+%4,00+%5,90Aynı yön · daha güçlü
Mart 2024−%3,00−%4,35Aynı yön · daha güçlü
Nisan 2024+%6,00+%8,70Aynı yön · daha güçlü
Mayıs 2024+%2,00+%2,30Aynı yön
Haziran 2024−%5,00−%4,65Aynı yön · daha sınırlı
Temmuz 2024+%3,00+%4,55Aynı yön · daha güçlü

Model toplam 23 aylık getiri gözlemini kullanır. Örnek kovaryans 0,001388, piyasa varyansı 0,001142 bulunur.

KOVARYANS / VARYANS YÖNTEMİ

Beta = 0,001388 ÷ 0,001142 = 1,2151

Yuvarlanmış sonuç: Beta ≈ 1,22

Excel’de aynı sonuç iki farklı yolla kontrol edilebilir:

KOVARYANS / VARYANS=COVARIANCE.S(E9:E31;D9:D31) / VAR.S(D9:D31)

Formülün doğrudan matematiksel karşılığıdır.

REGRESYON EĞİMİ=SLOPE(E9:E31;D9:D31)

Şirket getirisinin piyasa getirisine karşı eğimini verir.

04

Regresyon bize betadan fazlasını söyler

GETİRİ REGRESYONURᵢ = α + β × Rₘ + ε

Alfa doğrunun kesişimi, beta eğimi; ε ise piyasanın açıklamadığı şirkete özgü hareketi temsil eder.

Örneğimizde aylık alfa yaklaşık %0,54, R-kare ise %97,3 çıkar. Yüksek R-kare, örnek şirket hareketlerinin büyük bölümünün bu sentetik veri setinde piyasa hareketiyle açıklandığını gösterir. Gerçek şirketlerde bu oran çok daha düşük olabilir.

R-KARE

Açıklama gücü

Şirket getirisindeki değişimin ne kadarının piyasa regresyonuyla açıklandığını gösterir.

ALFA

Kesişim noktası

Piyasa getirisi sıfırken modelin ima ettiği dönemsel getiridir; kalıcı üstün performans kanıtı değildir.

05

Beta CAPM içinde ne işe yarar?

CAPM, özsermaye maliyetini risksiz faiz ile piyasa risk priminin beta ile ölçeklenmiş toplamı olarak ifade eder.

ÖZSERMAYE MALİYETİKₑ = Rf + β × ERP

ERP, beklenen piyasa getirisi ile risksiz faiz arasındaki özsermaye risk primidir.

RİSKSİZ FAİZ%10,0Örnek varsayım
BETA1,22Regresyon sonucu
PİYASA RİSK PRİMİ%6,0Örnek varsayım
Kₑ = %10,0 + 1,2151 × %6,0Kₑ ≈ %17,3

Bu oran, özsermaye nakit akışlarının iskonto edilmesinde veya WACC hesabında özsermaye bileşeni olarak kullanılabilir. Risksiz faiz ve risk primiyle aynı para birimi ve enflasyon bazında olması gerekir.

06

Levered ve unlevered beta farkı

Borsadaki fiyatlardan hesaplanan regresyon betası bir özsermaye betasıdır; şirketin gözlem dönemindeki borç yükünü içerir. Borç arttıkça operasyonel risk daha dar bir özsermaye tabanına taşınır ve hissedarın betası yükselir.

BORÇTAN ARINDIRβᵤ = βₗ ÷ [1 + (1−T) × D/E]

İşletmenin sermaye yapısından bağımsız operasyonel riskine yaklaşır.

YENİDEN BORÇLANDIRβₗ = βᵤ × [1 + (1−T) × D/E]

Hedef şirketin veya hedef sermaye yapısının özsermaye betasını verir.

Örnekte gözlenen beta 1,2151, mevcut D/E %40 ve vergi oranı %25 olsun:

Unlevered beta = 1,2151 ÷ [1 + (1−%25) × %40]βᵤ = 0,9347Hedef D/E %60 ise: 0,9347 × [1 + (1−%25) × %60]Hedef levered beta = 1,3553

Bu yaygın formül borcun betasını yaklaşık sıfır kabul eder. Borç gerçekten riskliyse borç betasını dikkate alan daha genel yaklaşım kullanılmalıdır.

07

Ne zaman bottom-up beta daha iyi olabilir?

Geçmiş fiyat regresyonu kolaydır; fakat geriye bakar ve tek bir şirketin gürültüsünü taşır. Özel şirketlerde fiyat geçmişi zaten yoktur. İş modeli veya sermaye yapısı hızlı değişen şirketlerde de eski regresyon geleceği iyi temsil etmeyebilir.

  1. Benzer faaliyetlere sahip halka açık şirketleri seçin.
  2. Her şirketin regresyon betasını güncel D/E ve vergi oranıyla unlever edin.
  3. Uç değerlere daha az hassas olmak için medyan veya anlamlı bir ortalama kullanın.
  4. Birden fazla faaliyet varsa iş kollarını değer ağırlıklarıyla birleştirin.
  5. Son operasyonel betayı hedef şirketin D/E oranıyla yeniden lever edin.

Damodaran’ın yaklaşımında bu yöntem “bottom-up beta” olarak anılır ve özellikle değerleme çalışmalarında tek şirket regresyonuna göre daha istikrarlı bir başlangıç sunabilir.

08

En sık yapılan yedi hata

  1. Yanlış endeks: Yerel ve küresel yatırımcı evreni farklı sonuç üretir.
  2. Fiyatları aynı günle eşleştirmemek: Tatil ve kapanış saati farkları yapay ilişki yaratabilir.
  3. Düzeltilmemiş fiyat: Temettü veya bölünme gününde sahte getiri oluşur.
  4. Çok kısa dönem: Az gözlem betayı tek bir olaya bağımlı hale getirir.
  5. Çok uzun dönem: Artık geçerli olmayan iş modeli ve borç yapısı hesaba karışır.
  6. R-kareyi görmezden gelmek: Düşük açıklama gücünde tek nokta beta tahmini kırılgandır.
  7. Regresyon betasını doğrudan emsale taşımak: Şirketler arasındaki finansal kaldıraç farkı temizlenmeden karşılaştırma yanıltıcı olur.

09

Formüllü Excel modeli

İndirilebilir çalışma; sentetik fiyatlardan aylık getiri üretir, betayı hem kovaryans/varyans hem SLOPE yöntemiyle hesaplar ve sonuçları otomatik kontrol eder. Ayrıca CAPM, levered/unlevered beta ve kendi verinizi yapıştırabileceğiniz boş bir alan içerir.

İNDİRİLEBİLİR MODEL

Beta hesaplama modeli

5 sayfa · 24 aylık örnek · regresyon grafiği · CAPM · kaldıraç düzeltmesi · kontrol alanı

Excel .xlsx
Excel’i indir

KISA SONUÇ

Beta tek sayı değil, bir varsayımlar paketidir.

Sonuç kadar hangi endeksin, dönemin ve frekansın kullanıldığı önemlidir. Değerlemede regresyon betasını iş riski, R-kare ve sermaye yapısıyla birlikte okumak; mümkünse bottom-up beta ile çapraz kontrol etmek daha sağlamdır.

KAYNAKLAR

CFA Institute Research Foundation — CAPM ve beta formülü ↗Aswath Damodaran — Discount Rates ↗Aswath Damodaran — Levered ve unlevered sektör betaları ↗Microsoft — SLOPE işlevi ↗Microsoft — COVARIANCE.S işlevi ↗

Örnek veriler sentetiktir ve eğitim amaçlıdır; yatırım tavsiyesi değildir.