市場全体を表すインデックスはCAPMの仮定ですが、実際には $ m $ は通常、株価指数です（S & P 500のように、米国の大型株を表します）。考えられるすべての資産クラス（株式、債券、FX、不動産など）を含むインデックスを作成することは実用的ではありません。世界的な株価インデックスでさえ、あまり実用的ではありません。
同等のもの単一株のベータをインデックスに書き込む方法は、 $ \ beta_i = \ rho（i、m）\ frac {\ sigma_ {i}} {\ sigma_m} $ 。負の符号は、ピアソン相関である $ \ rho $ から発生する可能性があります。 $ \ sigma $ は、実際には符号に影響しません。 $ \ rho $をレンダリングできるいくつかの経済シナリオは何ですか。 ネガティブ？
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景気が悪いときにうまくいく株は、インデックスと負の相関関係があると予想できます。教科書の例は自動車部品です。中古自動車に焦点を当てている企業経済が良く、株価指数が上がると、消費者は新車や古い車を買い足します。景気が悪く、株価指数が上がると、消費者は新車の購入を遅らせ、古い車を修理する、つまり古い自動車部品を購入する。ZoomVideoCommunications Inc（ZM）は、ロックダウンのために指数が下がったときに単一株が上がった最近の例です。
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"品質/安全性への逃避"株式市場が崩壊したとき（2020年3月のように）、一部の投資家はパニック-株を売って買う"安全"として認識される資産の代わりに-金およびその他の貴金属（実際の商品とその鉱夫の両方）、暗号資産、政府債務。需要の増加により、これらの資産価格は上昇し、それに応じて債券利回りは低下します。
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利回りのような見積もり規則/建設。一部の信用指数は引用されているため、指数の増加（多かれ少なかれ-投資家が社債を保有することを要求するスワップ曲線に加えて追加の利回り）は、信用がより強調されることを意味します。もちろん、これは株式市場が暴落した場合に上昇します。一部の先物は、原資産が下落すると上昇します。
一部の株式は、S & P 500インデックスですが、他の例はそうではありません。
5年の時系列と月次または月次を使用して $ \ rho $ を計算する場合毎日のリターン、そして資産が異なる方向に移動した短いストレス期間は、低ボラティリティの期間によって"溺死する可能性があります" 。変動性の高い期間に焦点を当てたい場合は、バニラ $ \ rho $ の代わりに、大きな動きのある観測に重点を置くことができます。
$ i $ が、インデックス $ m $ の一部である資産である場合（つまり、 $ \ sigma_i $ は $ \ sigma_m $ ）に寄与し、歴史的に負の $ \ rho $ から $ m $ であり、将来的にそうなることは確実です。これらの条件下でも、<に類似したポートフォリオです。 span class = "math-container"> $ m $ ですが、 $ i $ の重みが大きくなり、 $ \ sigma $ ですが、必ずしも $ m $ 自体よりもシャープ比が優れているとは限りません。
負のベータは、問題の資産と参照の間に負の共分散（したがって相関）があることを意味します 「市場」ポートフォリオ。
おそらくこれの最も直感的な例は、「市場」が株式であり、ポートフォリオに債券または金を追加することです。 これらの収益率は正の（期待される）ものであり、マクロ効果によって引き起こされます。マクロ効果は、無相関であるか、株式収益率の推進要因とは逆である可能性があります。 だからこそ、人々はポートフォリオの多様化にそれらを使用します！
信頼できる負の市場ベータを持つ株式を見つけるのは確かに困難です。 しかし、資産クラス全体を見るのは完全に正常です。 株式ポートフォリオが効果的に分散されることは決してないため、これはまさに古典的な分散の議論です。