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Microsoft Corp. (NASDAQ:MSFT)

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资本资产定价模型 (CAPM)

中等难度

资本资产定价模型（CAPM）指示风险资产（如Microsoft的普通股）的预期或要求回报率应为多少。

回报率

Microsoft Corp.，每月收益率

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Microsoft Corp. (MSFT) Standard & Poor’s 500 (S&P 500)
t Date 价钱MSFT,t1 股利MSFT,t1 RMSFT,t2 价钱S&P 500,t RS&P 500,t3
2014年7月31日
1. 2014年8月31日
2. 2014年9月30日
3. 2014年10月31日
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
70. 2020年5月31日
71. 2020年6月30日
平均 (R):
Standard deviation:

资源： Microsoft Corp. (NASDAQ:MSFT) | CAPM (www.stock-analysis-on.net)

Microsoft Corp. (MSFT) Standard & Poor’s 500 (S&P 500)
t Date 价钱MSFT,t1 股利MSFT,t1 RMSFT,t2 价钱S&P 500,t RS&P 500,t3
2014年7月31日
1. 2014年8月31日
2. 2014年9月30日
3. 2014年10月31日
4. 2014年11月30日
5. 2014年12月31日
6. 2015年1月31日
7. 2015年2月28日
8. 2015年3月31日
9. 2015年4月30日
10. 2015年5月31日
11. 2015年6月30日
12. 2015年7月31日
13. 2015年8月31日
14. 2015年9月30日
15. 2015年10月31日
16. 2015年11月30日
17. 2015年12月31日
18. 2016年1月31日
19. 2016年2月29日
20. 2016年3月31日
21. 2016年4月30日
22. 2016年5月31日
23. 2016年6月30日
24. 2016年7月31日
25. 2016年8月31日
26. 2016年9月30日
27. 2016年10月31日
28. 2016年11月30日
29. 2016年12月31日
30. 2017年1月31日
31. 2017年2月28日
32. 2017年3月31日
33. 2017年4月30日
34. 2017年5月31日
35. 2017年6月30日
36. 2017年7月31日
37. 2017年8月31日
38. 2017年9月30日
39. 2017年10月31日
40. 2017年11月30日
41. 2017年12月31日
42. 2018年1月31日
43. 2018年2月28日
44. 2018年3月31日
45. 2018年4月30日
46. 2018年5月31日
47. 2018年6月30日
48. 2018年7月31日
49. 2018年8月31日
50. 2018年9月30日
51. 2018年10月31日
52. 2018年11月30日
53. 2018年12月31日
54. 2019年1月31日
55. 2019年2月28日
56. 2019年3月31日
57. 2019年4月30日
58. 2019年5月31日
59. 2019年6月30日
60. 2019年7月31日
61. 2019年8月31日
62. 2019年9月30日
63. 2019年10月31日
64. 2019年11月30日
65. 2019年12月31日
66. 2020年1月31日
67. 2020年2月29日
68. 2020年3月31日
69. 2020年4月30日
70. 2020年5月31日
71. 2020年6月30日
平均 (R):
Standard deviation:

资源： Microsoft Corp. (NASDAQ:MSFT) | CAPM (www.stock-analysis-on.net)

显示所有

1 每股普通股数据，已根据拆股和股票股利调整。

2 t期间MSFT的普通股收益率。

3 t期间标准普尔500（市场投资组合代理）的回报率。

方差和协方差

Microsoft Corp.，收益方差和协方差的计算

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t Date RMSFT,t RS&P 500,t (RMSFT,t–RMSFT)2 (RS&P 500,t–RS&P 500)2 (RMSFT,t–RMSFT)×(RS&P 500,t–RS&P 500)
1. 2014年8月31日
2. 2014年9月30日
3. 2014年10月31日
. . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . .
70. 2020年5月31日
71. 2020年6月30日
总 (Σ):
t Date RMSFT,t RS&P 500,t (RMSFT,t–RMSFT)2 (RS&P 500,t–RS&P 500)2 (RMSFT,t–RMSFT)×(RS&P 500,t–RS&P 500)
1. 2014年8月31日
2. 2014年9月30日
3. 2014年10月31日
4. 2014年11月30日
5. 2014年12月31日
6. 2015年1月31日
7. 2015年2月28日
8. 2015年3月31日
9. 2015年4月30日
10. 2015年5月31日
11. 2015年6月30日
12. 2015年7月31日
13. 2015年8月31日
14. 2015年9月30日
15. 2015年10月31日
16. 2015年11月30日
17. 2015年12月31日
18. 2016年1月31日
19. 2016年2月29日
20. 2016年3月31日
21. 2016年4月30日
22. 2016年5月31日
23. 2016年6月30日
24. 2016年7月31日
25. 2016年8月31日
26. 2016年9月30日
27. 2016年10月31日
28. 2016年11月30日
29. 2016年12月31日
30. 2017年1月31日
31. 2017年2月28日
32. 2017年3月31日
33. 2017年4月30日
34. 2017年5月31日
35. 2017年6月30日
36. 2017年7月31日
37. 2017年8月31日
38. 2017年9月30日
39. 2017年10月31日
40. 2017年11月30日
41. 2017年12月31日
42. 2018年1月31日
43. 2018年2月28日
44. 2018年3月31日
45. 2018年4月30日
46. 2018年5月31日
47. 2018年6月30日
48. 2018年7月31日
49. 2018年8月31日
50. 2018年9月30日
51. 2018年10月31日
52. 2018年11月30日
53. 2018年12月31日
54. 2019年1月31日
55. 2019年2月28日
56. 2019年3月31日
57. 2019年4月30日
58. 2019年5月31日
59. 2019年6月30日
60. 2019年7月31日
61. 2019年8月31日
62. 2019年9月30日
63. 2019年10月31日
64. 2019年11月30日
65. 2019年12月31日
66. 2020年1月31日
67. 2020年2月29日
68. 2020年3月31日
69. 2020年4月30日
70. 2020年5月31日
71. 2020年6月30日
总 (Σ):

Show all

VarianceMSFT = Σ(RMSFT,t–RMSFT)2 ÷ (71 – 1)
= ÷ (71 – 1)
=

VarianceS&P 500 = Σ(RS&P 500,t–RS&P 500)2 ÷ (71 – 1)
= ÷ (71 – 1)
=

CovarianceMSFT, S&P 500 = Σ(RMSFT,t–RMSFT)×(RS&P 500,t–RS&P 500) ÷ (71 – 1)
= ÷ (71 – 1)
=

系统风险评估 (β)

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VarianceMSFT
VarianceS&P 500
CovarianceMSFT, S&P 500
相关系数MSFT, S&P 5001
βMSFT2
αMSFT3

资源： Microsoft Corp. (NASDAQ:MSFT) | CAPM (www.stock-analysis-on.net)

计算方式

1 相关系数MSFT, S&P 500
= CovarianceMSFT, S&P 500 ÷ (Standard deviationMSFT × Standard deviationS&P 500)
= ÷ ( × )
=

2 βMSFT
= CovarianceMSFT, S&P 500 ÷ VarianceS&P 500
= ÷
=

3 αMSFT
= 平均MSFT – βMSFT × 平均S&P 500
= – ×
=

预期收益率

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假设条件
长期国库券综合收益率1 RF
市场投资组合的预期收益率2 E(RM)
微软普通股的系统性风险 βMSFT
 
微软普通股的预期收益率3 E(RMSFT)

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1 所有在10年内到期或未赎回的未赎回固定息票美国国债的未加权平均投标收益率（无风险收益率代表）。

2 查看详细信息 »

3 E(RMSFT) = RF + βMSFT [E(RM) – RF]
= + [ – ]
=