如何计算基金的beta？
在统计测试中，假设样本数据服从正态分布，用t检验或方差分析可以得出结论，在显著性水平0.05下，如果回归方程的t值小于t(n-2)，拒绝系数全为零（βi=0）的原假设，认为估值模型成立；否则不成立。 式中，β为估值模型的系数向量；xi为自变量；yi为因变量；n为样本容量；θ为未知参数。
对基金而言，x就是时间，y就是我们经常讨论的基金收益了。我们通常所研究的是基金收益率的稳定性，也就是考察基金是否具备避雷针效应，因此需要计算基金收益率的标准差，从而计算其波动率。 然而，对于基金这种交易频率低、数据样本有限的非交易日价而言，直接使用标准差会产生较大误差，因此需要对数据进行对数处理后再进行标准化。 这样处理之后，我们就得到了一组新的数据，而这套数据正好满足上述回日模型的要求，我们可以通过最小化剩余平方和的方法来计算出最优的参数值，进而得到每个基金的最优β数值。 如果我们将所有合格基金的β数值汇总起来，就得到了整个市场组合的β数值——即整个市场的平均避险能力。