여기서:

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  과거 K개월 동안의 주식 i의 로그 수익률의 표준 편차로, 주식 수익률의 변동성을 측정합니다. 값이 높을수록 주식의 변동성이 크고 위험이 높다는 것을 나타냅니다. 일반적으로 과거 12개월의 데이터를 사용합니다.

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  과거 K개월 동안의 시장 벤치마크의 로그 수익률의 표준 편차로, 시장 수익률의 변동성을 측정합니다. 값이 높을수록 시장 변동성이 크고 체계적 위험이 높다는 것을 나타냅니다. 일반적으로 과거 12개월의 데이터를 사용합니다.

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  과거 Y년 동안의 주식 i와 시장 벤치마크의 일별 수익률 간의 상관 계수입니다. 이는 주식 수익률과 시장 수익률 간의 선형 상관관계를 측정하는 데 사용됩니다. 양수 값은 같은 방향으로의 변화를 나타내고, 음수 값은 반대 방향으로의 변화를 나타냅니다. 일별 수익률은 3일 중첩 수익률을 사용하여 계산합니다. $\hat{r}{it} = \frac{1}{3} \sum{k=0}^{2} \log(1+R_{t+k})$ 여기서 R은 일별 수익률입니다. 중첩 수익률을 사용하면 상관 관계 추정의 안정성을 높이고 단일 일별 수익률의 노이즈 영향을 줄일 수 있습니다. 일반적으로 Y는 5년으로 설정하여 최소 750개의 유효한 일별 수익률을 확보하여 보다 신뢰할 수 있는 상관 관계 추정치를 얻습니다.

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  주식 및 시장 수익률의 표준편차를 계산하는 데 사용되는 기간 창(개월)의 길이입니다. 일반적으로 K는 12개월로 설정하여 최소 120개의 유효한 일별 수익률을 포함하여 상대적으로 안정적인 변동성 추정치를 얻습니다.

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  주식과 시장 수익률 간의 상관 계수를 계산하는 데 사용되는 기간 창(년)의 길이입니다. 일반적으로 Y는 5년으로 설정하여 최소 750개의 유효한 일별 수익률을 확보합니다.