Because expected future returns are

Because expected future returns are unobservable. all survey respondents extrapolated hi torical returns into the future on the presumption that past experience eavily cond ms tu ure expectations. Where chietly was in their use of ariulumelic versus respondents ed trio average historical equity returns and in their choice of realized returns on T-bills Re onl versus T-bonds to proxy for the return on riskless assets The arithmetic mean return is the simple average of past returns. Assuming the distri bution o returns is stable over time and that periodic returns are independent of one an other, the arithmetic return is the best estimator of expected return. The geometric mean return is the internal rate of return between a single outlay and one or more future receipts It measures the compound rate of return investors earned over past periods. It accurately portrays historical investment experience. Unless returns are the same each time period. the ueometric average will always be less than the arithmetic average and the gap widens as re turns become more volatile Based on Ibbotson Associates' (1995) data from 1926 to 1995, the matrix below illus trates the possible range of equity market risk premiums depending on use of the geomet ric as opposed to the a mean equity return and on use of realized returns on T-bills as opposed to T-bonds.' Even wider variations in market risk premiums can arise when one changes the historical period for averaging. Extending U.S. stock experience back to 1802 Siegel (1992) shows that historical market premiums have changed over time and were typ- ically lower in the pre-1926 period. Carleton and Lakonishok (1985) illustrate considerable variation in historical premiums using difierent time periods and methods of calculation even with data since 1920

ol the texts and trade books in our survey 71 percent support use of the arithmetic mean return T-bills as the best surrogate for the equity market risk premium. For long over term projects. Ehrhardt advocates forecasting the T-bill rate and using a different c of equity for each future time period. Kaplan and Ruback (1995) studied the equity risk pre lied by the valuations in highly leveraged transactions and estimated a mean pre niuni Several studies have documented significant negative autocorrelation in returns-- this violates on of the essen tial tenets of the arithmetic calculation, since if returns are not serially independent, the simple arithmetic mean of a distribution will not be its expected value. The autocorrelation findings are reported by Fama and French (1986). Lo and MacKinlay (1988. and Poterba and Summers minus one For large samples of returns the geometric average can be approximated as the arithmetic average current e half the variance of realized return Ignoring sample size adjustments. the variance of returus in the (1994) ample is 09 yielding an estimate of 10 I12009) 055 5.5% versus the actual 5.8% figure. Kritzman provides an interesting comparison of the two types of averages. from the "Large Company i These figures are drawn trom Table 2-1. Ibbotson (1995 where the R was drawn Bills" series Stocks" series. and R drawn from the "Long-Term Government Bonds and "US. Treasury

miul of 7.97 percent, which is with the arithmetic mean and T-bills. A most c illinority view is that of Copeland. Koller and Mlurrin l gyo. pp. 193 9-1) writing on be halt of the Corporate Financial Practice at McKinsey Company: e believe that the geometric average represents a better estimate of vestors' expected returns over long pe riods of Ehrhardt (1994) recommends use of the geometric mean return if one be lieves stockholders are "buy-and-hold" investors. Hall of the linancial advisers queried use a premium consistent with the arithmetic mean and I bill returns. and many specifically mentioned use of the arithmetic mean. Co porate respondents. on the other hand. evidenced more diversity of opinion and tend to fa vor a lower market premium: 37 percent use a premium of to 6 percent and another 1 I percent use an even lower figure

Comments Regarding Market Risk Premium What do you use as your market risk premium A sampling of responses from our best ompanies shows the choice can be a complicated one Prac Ce Our 4000 basis point market premium is based on the historical relationship of returns on an actualized basis and/or investment bankers estimated cost of equity based on analysts earu projections ngs We use an ibbotson arithmetic average starung in 1960. We have talked to investment banks and consulting tirns with advice from 3 to 7 percent. A 60-year average of about 5.7 percent. This number has been used for a long time in the company and is currently the subject of some debate and is under review. We may consider us ing a time horizon of less than 60 years to estimate this premium "We are currently using 6 percent. In 1993 we polled various investment banks and academic studies on the issue as to the appropriate rate and

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากคาดว่าในอนาคต กลับจะ unobservable ผู้ตอบแบบสำรวจทั้งหมด extrapolated สวัสดี torical กลับในอนาคตในข้อสันนิษฐานที่ว่าประสบการณ์ที่ผ่านมาหวังน้อง ๆ tu eavily แคบ ms Chietly ในการใช้ ของ ariulumelic เมื่อเทียบกับผู้ตอบ ส่งกลับค่า ed trio ประวัติศาสตร์หุ้นเฉลี่ย และในการเลือกรับรู้ผลตอบแทนในสูตร T Re เพีเทียบกับ T-พันธะการพร็อกซีสำหรับการตอบแทนต่อสินทรัพย์ riskless กลับเลขคณิตเป็นค่าเฉลี่ยง่ายของคืนที่ผ่านมา สมมติว่า ทไซ่ง่อน bution o กลับมีเสถียรภาพตลอดเวลา และผลตอบแทนเป็นครั้งคราวเป็นอิสระหนึ่ง อื่น ๆ การกลับเลขคณิตเป็นประมาณการที่ดีที่สุดของผลตอบแทน การกลับมาของเรขาคณิตคือ อัตราผลตอบแทนระหว่างค่าใช้จ่ายเดียวและหนึ่ง หรือเพิ่มเติมในอนาคตรับวัดอัตราสารคืนทุนรับรอบระยะเวลาที่ผ่านมา มันแม่นยำ portrays ประสบการณ์การลงทุนทางประวัติศาสตร์ เว้นแต่กลับเหมือนกันแต่ละช่วงเวลา เฉลี่ย ueometric มักจะน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิต และช่องว่างที่กว้างเป็น re จะกลายเป็นผันผวนมากกว่าอิง Ibbotson วม (1995) จากข้อมูลปีค.ศ. 1926 ถึง 1995 เมตริกซ์ด้านล่างลูเธอร์ trates ช่วงเป็นไปได้ของตลาดพรีเมี่ยมความเสี่ยงขึ้นอยู่กับการใช้ ric geomet ถึงสวนเฉลี่ยคืนและ การใช้คืนรับรู้ค่า T กับ T-พันธะ.' รูปแบบกว้างในตลาดพรีเมี่ยมความเสี่ยงสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงรอบระยะเวลาทางประวัติศาสตร์สำหรับการหาค่าเฉลี่ย ขยายประสบการณ์หุ้นสหรัฐฯ กลับไป 1802 ซีเกล (1992) แสดงว่า ประวัติศาสตร์ตลาดพรีเมี่ยมมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และมี ically ต่ำในรอบระยะเวลาก่อน-1926 ทั่วไป- Carleton และ Lakonishok (1985) อธิบายผันแปรอย่างมากในประวัติศาสตร์เบี้ยใช้ difierent รอบระยะเวลา และวิธีการคำนวณยัง มีข้อมูลตั้งแต่ 1920ตำราและหนังสือทางการค้าในสนับสนุนการสำรวจร้อยละ 71 ใช้เลขคณิต ol กลับ T ตั๋วเป็นตัวแทนที่ดีที่สุดสำหรับตลาดหุ้นเสี่ยง นานผ่านระยะโครงการ Ehrhardt สนับสนุนการคาดการณ์อัตรา T-bill และใช้ c แตกต่างกันของแต่ละช่วงเวลาในอนาคต Kaplan และ Ruback (1995) ศึกษาหุ้นความเสี่ยงก่อนโกหก โดยประเมินมูลค่าในธุรกรรมเลเวอเรจสูง และประมาณ niuni หมายถึงก่อนที่ศึกษาหลายมีเอกสารสำคัญลบ autocorrelation ในคืน-นี้ละเมิดบนความถี่ถ้วน tial ของเอสเซนของการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ตั้งแต่ถ้าผลตอบแทนที่ไม่อิสระ serially คณิตอย่างง่ายของการกระจายจะเป็นค่าคาดหมายของ รายงานผลการวิจัยของ autocorrelation โดย Fama และฝรั่งเศส (1986) หล่อ และ MacKinlay (1988. และ Poterba และฤดูลบหนึ่งสำหรับตัวอย่างขนาดใหญ่สามารถหาค่าประมาณค่าเฉลี่ยเรขาคณิตเลขคณิตเป็นผลตอบแทนเฉลี่ยปัจจุบัน e ครึ่งความแปรปรวนของการละเว้นการปรับขนาดตัวอย่างรับรู้กลับความแปรปรวนของ returus (1994) พอมีผลผลิตประมาณ 10 I12009 09) 055 5.5% เมื่อเทียบกับตัวเลข 5.8% จริง Kritzman ให้การเปรียบเทียบที่น่าสนใจของสองชนิดของค่าเฉลี่ย จาก "ใหญ่บริษัทฉันเหล่านี้ตัวเลขเป็น trom วาดตาราง 2-1 Ibbotson (1995 ซึ่ง R ที่มาค่า"หุ้นชุด" ชุดและ R ที่มาจาก "พันธบัตรรัฐบาลระยะยาวและ"สหรัฐ ธนารักษ์miul ร้อยละ 7.97 ซึ่งเป็นการเลขคณิตและค่า T มุมมอง illinority c มากที่สุดเป็นที่ของ Copeland Koller และ Mlurrin l ราซาโจ ภภ. 193 9 - 1) เขียนบนจะหยุดการปฏิบัติทางการเงินของบริษัทที่ บริษัท McKinsey: อีเชื่อว่า ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตแสดงถึงการประเมินที่ดีกว่าการส่งคืนที่คาดไว้ของ vestors มากกว่า pe ยาว riods ของ Ehrhardt (1994) แนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตคืนหนึ่งจะ lieves ประการที่นักลงทุน "ซื้อค้าง" ปรึกษา linancial ที่สอบถามใช้พรีเมี่ยมสอดคล้องกับคณิต และผมเรียกเก็บเงินคืน และหลายคนกล่าวถึงใช้เลขคณิต บริษัท porate ตอบ ในทางตรงข้าม หลักฐานเพิ่มเติมความหลากหลายความเห็น และมักจะ fa vor พรีเมี่ยมตลาดล่าง: 37 เปอร์เซ็นต์ใช้พรีเมี่ยมของ 6 เปอร์เซ็นต์และอีก 1 เปอร์เซ็นต์ใช้รูปต่ำลงความคิดเห็นเกี่ยวกับตลาดความเสี่ยงเบี้ยอะไรที่คุณใช้เป็นการสุ่มตัวอย่างพรีเมี่ยม A ความเสี่ยงตลาดของการตอบสนองจากการยอยที่ดีที่สุดของเราแสดงตัวเลือกอาจจะซับซ้อนหนึ่งหลัก Ce เรา 4000 จุดพื้นฐานตลาดพรีเมี่ยมตามความสัมพันธ์ทางประวัติศาสตร์ของผลตอบแทนตามเกณฑ์ actualized หรือธนาคารการลงทุนประมาณการต้นทุนของส่วนของคะแนนจากนักวิเคราะห์ earu ngs ประมาณที่เราใช้เป็น ibbotson คณิตศาสตร์เฉลี่ย starung ใน 1960 เราได้พูดคุยกับธนาคารการลงทุนและ tirns ให้คำปรึกษาคำแนะนำจาก 3 ถึง 7 เปอร์เซ็นต์ ค่าเฉลี่ย 60 ปีประมาณร้อยละ 5.7 หมายเลขนี้ถูกใช้เป็นเวลานานในบริษัท และในปัจจุบันเป็นเรื่องของการอภิปราย และอยู่ภายใต้การทบทวน เราอาจพิจารณาเราอิงฟ้าเวลาที่น้อยกว่า 60 ปีประมาณนี้พรีเมี่ยม "เรากำลังใช้ 6 เปอร์เซ็นต์ ในปี 1993 เราสำรวจลงทุนธนาคารต่าง ๆ และศึกษาทางวิชาการในประเด็นว่าอัตราเหมาะสม และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากคาดว่าผลตอบแทนในอนาคตจะสำรวจ ทั้งหมดผู้ตอบแบบสำรวจประเมินผลตอบแทน torical Hi ต่อไปในอนาคตในข้อสันนิษฐานที่ว่าประสบการณ์ที่ผ่านมา cond eavily MS Tu คาดหวัง ure ที่ chietly อยู่ในการใช้งานของ ariulumelic เมื่อเทียบกับผู้ตอบแบบสอบถาม ed ทั้งสามคนค่าเฉลี่ยในอดีตทุนและผลตอบแทนในการเลือกของพวกเขาจากผลตอบแทนที่ตระหนักในตั๋วเงินคลัง Re ONL เมื่อเทียบกับ T-พันธบัตรให้กับพร็อกซีสำหรับผลตอบแทนต่อสินทรัพย์ riskless เลขคณิตหมายถึงผลตอบแทนเป็นค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของ ผลตอบแทนที่ผ่านมา สมมติว่ามีมากมายหลากหลายดิ o ผลตอบแทนที่มีเสถียรภาพในช่วงเวลาและผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ เป็นอิสระจากหนึ่งอื่น ๆ ผลตอบแทนทางคณิตศาสตร์เป็นประมาณการที่ดีที่สุดของตอบแทนที่คาดหวัง เรขาคณิตผลตอบแทนเฉลี่ยเป็นอัตราผลตอบแทนภายในระหว่างค่าใช้จ่ายเพียงครั้งเดียวและหนึ่งหรือใบเสร็จรับเงินมากขึ้นในอนาคตมันมาตรการอัตราสารประกอบของนักลงทุนกลับมารับมากกว่าที่ผ่านมาระยะเวลา มันถูกต้อง portrays ประสบการณ์การลงทุนทางประวัติศาสตร์ เว้นแต่จะได้ผลตอบแทนที่ได้จะเหมือนกันในแต่ละช่วงเวลา ค่าเฉลี่ย ueometric มักจะน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิตและช่องว่างกว้างเป็นเรื่องเปลี่ยนกลายเป็นผันผวนมากขึ้นจาก Ibbotson Associates '(1995) ข้อมูล 1926-1995, เมทริกซ์ด้านล่าง illus trates ช่วงที่เป็นไปได้ของพรีเมี่ยมความเสี่ยงด้านตลาดทุนขึ้นอยู่กับ การใช้งานของ Geomet Ric เมื่อเทียบกับผลตอบแทนผู้ถือหุ้นเฉลี่ยและการใช้งานของผลตอบแทนที่ตระหนัก T-ค่าเมื่อเทียบกับ T-พันธบัตร. รูปแบบกว้างในพรีเมี่ยมความเสี่ยงด้านตลาดสามารถเกิดขึ้นเมื่อหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงช่วงเวลาในประวัติศาสตร์สำหรับค่าเฉลี่ย ขยายประสบการณ์หุ้นกลับไปที่ 1802 ซีเกล (1992) แสดงให้เห็นว่าสหรัฐประวัติศาสตร์พรีเมี่ยมในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาและมี typ- ically ลดลงใน pre-1926 ระยะเวลา Carleton และ Lakonishok (1985) แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในการพรีเมี่ยมประวัติศาสตร์โดยใช้ช่วงเวลา difierent และวิธีการคำนวณแม้จะมีข้อมูลตั้งแต่ปี 1920

OL ตำราและหนังสือการค้าในการสำรวจการใช้งานการสนับสนุนของเราร้อยละ 71 ของเลขคณิตหมายถึงกลับตั๋วเงินคลังเป็นตัวแทนที่ดีที่สุด สำหรับพรีเมี่ยมความเสี่ยงด้านตลาดทุน เป็นเวลานานกว่าโครงการระยะ Ehrhardt ประชาสัมพันธ์การคาดการณ์อัตรา T-Bill และการใช้คที่แตกต่างกันของผู้ถือหุ้นสำหรับแต่ละช่วงเวลาในอนาคต Kaplan และ Ruback (1995) ศึกษาความเสี่ยงก่อนส่วนโกหกโดยประเมินมูลค่าในการทำธุรกรรม leveraged สูงและประมาณค่าเฉลี่ยก่อน niuni การศึกษาหลายแห่งมีเอกสารอัตเชิงลบอย่างมีนัยสำคัญใน returns-- นี้ละเมิดในหลักคำสอนของ tial Essen ของการคำนวณทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่ ถ้าผลตอบแทนที่ไม่เป็นอิสระลำดับเลขคณิตหมายง่ายๆของการกระจายจะไม่คุ้มค่าที่คาดว่า การค้นพบอัตจะมีการรายงานโดย Fama และภาษาฝรั่งเศส (1986) แท้จริงและ Mackinlay (ปี 1988 และ Poterba ฤดูร้อนและลบหนึ่งสำหรับตัวอย่างมากของผลตอบแทนเฉลี่ยเรขาคณิตสามารถประมาณเป็นเลขคณิต E ปัจจุบันเฉลี่ยครึ่งแปรปรวนของการกลับมาตระหนักถึงละเว้นการปรับขนาดของกลุ่มตัวอย่าง. แปรปรวนของ returus ใน (1994) ที่เพียงพอ จะให้ผลผลิต 09 ประมาณการของ 10 I12009) 055 5.5% เมื่อเทียบกับตัวเลขที่เกิดขึ้นจริง 5.8% Kritzman ให้การเปรียบเทียบที่น่าสนใจของทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ย จาก " บริษัท ขนาดใหญ่ผมตัวเลขเหล่านี้จะมีการวาด TROM ตารางที่ 2-1. Ibbotson (1995 R ที่ถูกดึงตั๋วเงิน" หุ้นชุด "ชุด. และอาร์มาจาก" ระยะยาวพันธบัตรรัฐบาลและ "พวกเรา. ธนารักษ์

miul ของ 7.97 . ร้อยละซึ่งเป็นกับมัชฌิมเลขคณิตและ T-ค่ามุมมอง C illinority ที่สุดคือการที่โคป Koller และ Mlurrin L Gyo PP 193 9-1) เขียนบนหยุดจะมีการปฏิบัติทางการเงินขององค์กรที่ บริษัท McKinsey:... E เชื่อว่าค่าเฉลี่ยเรขาคณิตหมายถึงการประมาณการที่ดีขึ้นของ vestors 'ผลตอบแทนที่คาดว่ามากกว่า riods PE ยาวของ Ehrhardt (1994) แนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตกลับถ้าใครจะ lieves ผู้ถือหุ้นคือ "ซื้อและถือ" นักลงทุน. ฮอลล์ของที่ปรึกษา linancial .... สอบถามใช้พรีเมี่ยมที่สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยและฉันเรียกเก็บเงินและผลตอบแทนจำนวนมากที่ใช้กล่าวถึงเฉพาะของค่าเฉลี่ยเลขคณิตตอบแบบสอบถาม Co porate ในมืออื่น ๆ หลักฐานความหลากหลายมากขึ้นของความคิดเห็นและมีแนวโน้มที่จะ VOR เอฟเอคัพรีเมี่ยมในตลาดต่ำกว่าร้อยละ 37 ใช้พรีเมี่ยมของถึง 6 เปอร์เซ็นต์และอีก 1 ฉันเปอร์เซ็นต์ใช้ต่ำกว่าตัวเลข

ความคิดเห็นเกี่ยวกับการพรีเมี่ยมความเสี่ยงด้านตลาดที่คุณใช้อะไรเป็นพรีเมี่ยมความเสี่ยงด้านตลาดของการสุ่มตัวอย่างของการตอบสนองจาก ompanies ดีที่สุดของเราแสดงให้เห็นว่าทางเลือกที่สามารถเป็นที่ซับซ้อนหนึ่ง Prac Ce ของเรา 4000 พื้นฐานพรีเมี่ยมในตลาดจุดอยู่บนพื้นฐานของความสัมพันธ์ทางประวัติศาสตร์ของผลตอบแทนใน actualized พื้นฐานและ / หรือการลงทุนธนาคารค่าใช้จ่ายของผู้ถือหุ้นประมาณขึ้นอยู่กับที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ earu NGS เราใช้ Ibbotson เลขคณิต starung เฉลี่ยในปี 1960 เราได้พูดคุยกับธนาคารเพื่อการลงทุนและให้คำปรึกษา tirns ด้วยคำแนะนำตั้งแต่ 3 ถึงร้อยละ 7 ค่าเฉลี่ย 60 ปีประมาณร้อยละ 5.7 จำนวนนี้ได้ถูกนำมาใช้เป็นเวลานานใน บริษัท และในขณะนี้เป็นเรื่องของการอภิปรายและอยู่ภายใต้การตรวจสอบ เราอาจจะพิจารณาเรา ing ขอบฟ้าเวลาน้อยกว่า 60 ปีในการประมาณการพรีเมี่ยมนี้ "ขณะนี้เรากำลังใช้ร้อยละ 6. 1993 เราถึงขนาดธนาคารเพื่อการลงทุนที่หลากหลายและการศึกษาทางวิชาการเกี่ยวกับเรื่องนี้เป็นไปได้อัตราที่เหมาะสมและ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพราะคาดว่าในอนาคตจะเป็น unobservable . ผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดคาดไฮ torical ผลตอบแทนในอนาคตบนข้อสันนิษฐานว่าประสบการณ์ที่ผ่านมา eavily โรค MS ตูที่มีความคาดหวัง ที่ chietly คือในการใช้ ariulumelic เมื่อเทียบกับผู้ตอบแบบสอบถามเอ็ดทริโอเฉลี่ยในอดีตหุ้นคืนและในตัวเลือกของพวกเขาตระหนักถึงผลตอบแทนตั๋วเงิน - T อีกครั้งค่ะเมื่อเทียบกับ t-bonds ไปยังพร็อกซีสำหรับผลตอบแทนในสินทรัพย์ riskless ค่าเฉลี่ยผลตอบแทนเฉลี่ยอย่างง่ายของคืนที่ผ่านมา สมมติว่า distri bution O กลับมามีเสถียรภาพในช่วงเวลาที่เป็นระยะ ๆและจะเป็นอิสระของการ อื่น ๆ , เลขผลตอบแทนประมาณการที่ดีที่สุดของผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับ . เรขาคณิต หมายถึง กลับมีอัตราผลตอบแทนระหว่างค่าใช้จ่ายเดียวและหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งในอนาคต รับมาตรการสารประกอบอัตราผลตอบแทนนักลงทุนได้รับในช่วงเวลาที่ผ่านมา มันถูกต้อง portrays ประสบการณ์การลงทุนทางประวัติศาสตร์ นอกจากจะเป็นแบบเดียวกันในแต่ละช่วงเวลา โดย ueometric จะน้อยกว่าค่าเฉลี่ย เลขคณิตและช่องว่างกว้างเป็นอีกครั้งกลายเป็นความผันผวนมากขึ้นตาม อีเบิตสันสมาคม " ( 1995 ) ข้อมูลจาก 2469 ถึง 1995 เมทริกซ์ด้านล่างลลัส trates ช่วงที่เป็นไปได้ของตลาดตราสารทุนความเสี่ยงเบี้ย ขึ้นอยู่กับการใช้งานของ GEOMET ริคเป็นนอกคอกหมายถึงทุนกลับมา และ การตระหนักถึงผลตอบแทนตั๋วเงิน - T เป็นนอกคอก t-bonds " กว้างขึ้นแม้ว่าการเปลี่ยนแปลงในเบี้ยประกันความเสี่ยงตลาดสามารถเกิดขึ้นเมื่อการเปลี่ยนแปลงระยะทางเฉลี่ย . ขยายหุ้นสหรัฐอเมริกาประสบการณ์กลับไป 1802 ซี ( 1992 ) พบว่าค่าเบี้ยตลาดในอดีตมีเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและมี Contrast Ratio - ically ลดลงในช่วง pre-1926 . คาร์ลตัน และ lakonishok ( 1985 ) แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงประวัติศาสตร์การใช้เบี้ยมาก difierent ช่วงเวลาและวิธีการคำนวณ แม้จะมีข้อมูลตั้งแต่ปี 1920สำหรับข้อความและหนังสือการค้าในการสำรวจของเราสนับสนุน 71 เปอร์เซ็นต์ ใช้ค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนตั๋วเงิน - T เป็นตัวแทนที่ดีที่สุดสำหรับตลาดทุน ความเสี่ยงของพรีเมี่ยม เป็นเวลานานกว่าโครงการอื่น ehrhardt สนับสนุนการพยากรณ์และการใช้ที่แตกต่างกัน C ของหุ้นแต่ละ อนาคตเวลาบริหาร อัตรา Kaplan และ ruback ( 1995 ) ได้ศึกษาความเสี่ยงก่อนโกหกโดยการประเมินมูลค่าหุ้นในธุรกรรม leveraged และประมาณการค่าเฉลี่ยก่อน niuni หลายการศึกษามีเอกสารข้อมูลทางลบกลับมา นี้เป็นการละเมิดต่อของ Essen tial หลักการของคณิตศาสตร์ในการคำนวณ เพราะถ้ารายได้ไม่เป็นอิสระ , คณิตศาสตร์อย่างง่ายของการกระจายจะหมายถึง ไม่ใช่ของที่คาดว่ามูลค่า จากข้อมูลสรุปรายงานโดย Fama และฝรั่งเศส ( 1986 ) แท้จริงและ แม็คกินเลย์ ( 1988 poterba และฤดูร้อนและลบสำหรับตัวอย่างขนาดใหญ่ของผลตอบแทนเฉลี่ยเรขาคณิตสามารถประมาณค่าเป็นค่าเฉลี่ยปัจจุบัน E ครึ่งของความรับรู้กลับไม่สนใจการปรับขนาดตัวอย่าง ความแปรปรวนของ returus ใน ( 1994 ) เล่นเป็น 09 ที่มีประมาณ 10 i12009 ) 055 5.5% เมื่อเทียบกับรูปที่ 5.8 % จริง kritzman ให้เปรียบเทียบที่น่าสนใจของทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ย จาก " บริษัทใหญ่ ตัวเลขเหล่านี้จะวาดของตารางที่ 2-1 . อีเบิตสัน ( 1995 ที่ R วาดตั๋ว " หุ้นชุด " ชุด และ R วาดจาก " พันธบัตรรัฐบาลระยะยาวกับเรา ธนารักษ์miul ของ 7.97 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งกับค่าเฉลี่ย และตั๋วเงิน - T . ซีวิว illinority ที่สุดก็คือ โคปแลนด์ โคลเลอร์ mlurrin L และกุง 193 . 9-1 ) เขียนบนเป็นหยุดของการปฏิบัติทางการเงินขององค์กรที่ บริษัท McKinsey : E เชื่อว่าค่าเฉลี่ยเรขาคณิตแทนดีกว่าประมาณการของ vestors " คาดผลตอบแทนในระยะ PE ลที่ 5 ของ ehrhardt ( 1994 ) แนะนำให้ใช้ของเรขาคณิตหมายถึงกลับ ถ้าต้อง lieves ผู้ถือหุ้น " ซื้อและถือ " นักลงทุน ในห้องโถงของที่ปรึกษา linancial สอบถามใช้พรีเมี่ยมที่สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยและค่าตอบแทน และหลายคนโดยเฉพาะที่กล่าวถึงการใช้งานของค่าเฉลี่ย Co porate ผู้ตอบแบบสอบถาม บนมืออื่น ๆ หลักฐานเพิ่มเติมความหลากหลายของความคิดเห็น และมักจะ เอฟเอ วอพรีเมี่ยมตลาดกว่าร้อยละ 37 ใช้พรีเมี่ยมของ 6 เปอร์เซ็นต์ และอีก 1 เปอร์เซ็นต์ ใช้รูปคู่ล่างความคิดเห็นเกี่ยวกับเบี้ยประกันความเสี่ยงตลาดสิ่งที่คุณใช้เป็นเบี้ยประกันความเสี่ยงตลาดของคุณ ตัวอย่างของการตอบสนองจาก ompanies ที่ดีที่สุดของเราแสดงให้เห็นทางเลือกที่สามารถเป็นซับซ้อนหนึ่งปฏิบัติ CE ของเรา 4000 จุดพื้นฐานตลาดพรีเมี่ยมจะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ทางประวัติศาสตร์ของผลตอบแทนการ actualized พื้นฐานและ / หรือนายธนาคารลงทุนประมาณราคาของหุ้นตาม earu นักวิเคราะห์ประมาณการ ภาพหลุดเราใช้อีเบิตสันค่าเฉลี่ยเลขคณิต starung ในปี 1960 . เราได้คุยกับ ธนาคารเพื่อการลงทุนและการให้คำปรึกษา tirns กับคำแนะนำจาก 3 ถึงร้อยละ 7 60 ปี เฉลี่ยประมาณ 5.7 เปอร์เซ็นต์ หมายเลขนี้ได้ถูกใช้เป็นเวลานานใน บริษัท และขณะนี้เรื่องของการอภิปราย และอยู่ภายใต้การตรวจสอบ เราอาจจะคิดว่า เราอิงกรอบเวลาที่น้อยกว่า 60 ปี ค่าพรีเมี่ยม " นี่เรากำลังใช้ 6 เปอร์เซ็นต์ ใน 1993 เราถึงขนาดลงทุนธนาคารต่างๆและนักวิชาการศึกษาในประเด็นตามอัตราที่เหมาะสม และ