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Lockheed Martin Corp. (NYSE:LMT)

자본 자산 가격 책정 모델 (CAPM)

자본 자산 가격 책정 모델(CAPM)은 Lockheed Martin보통주와 같은 위험 자산에 대한 예상 또는 필요한 수익률을 나타냅니다.

수익률
분산과 공분산
체계적인 위험 추정 (β)
예상 수익률

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수익률

Lockheed Martin Corp., 월별 수익률

		Lockheed Martin Corp. (LMT)			Standard & Poor’s 500 (S&P 500)
t	날짜	값_LMT,t¹	피제수_LMT,t¹	R_LMT,t²	값_{S&P 500,t}	R_{S&P 500,t}³
	2019. 1. 31.
1.	2019. 2. 28.
2.	2019. 3. 31.
3.	2019. 4. 30.
.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.
58.	2023. 11. 30.
59.	2023. 12. 31.
평균의 (R):
표준 편차:

		Lockheed Martin Corp. (LMT)			Standard & Poor’s 500 (S&P 500)
t	날짜	값_LMT,t¹	피제수_LMT,t¹	R_LMT,t²	값_{S&P 500,t}	R_{S&P 500,t}³
	2019. 1. 31.
1.	2019. 2. 28.
2.	2019. 3. 31.
3.	2019. 4. 30.
4.	2019. 5. 31.
5.	2019. 6. 30.
6.	2019. 7. 31.
7.	2019. 8. 31.
8.	2019. 9. 30.
9.	2019. 10. 31.
10.	2019. 11. 30.
11.	2019. 12. 31.
12.	2020. 1. 31.
13.	2020. 2. 29.
14.	2020. 3. 31.
15.	2020. 4. 30.
16.	2020. 5. 31.
17.	2020. 6. 30.
18.	2020. 7. 31.
19.	2020. 8. 31.
20.	2020. 9. 30.
21.	2020. 10. 31.
22.	2020. 11. 30.
23.	2020. 12. 31.
24.	2021. 1. 31.
25.	2021. 2. 28.
26.	2021. 3. 31.
27.	2021. 4. 30.
28.	2021. 5. 31.
29.	2021. 6. 30.
30.	2021. 7. 31.
31.	2021. 8. 31.
32.	2021. 9. 30.
33.	2021. 10. 31.
34.	2021. 11. 30.
35.	2021. 12. 31.
36.	2022. 1. 31.
37.	2022. 2. 28.
38.	2022. 3. 31.
39.	2022. 4. 30.
40.	2022. 5. 31.
41.	2022. 6. 30.
42.	2022. 7. 31.
43.	2022. 8. 31.
44.	2022. 9. 30.
45.	2022. 10. 31.
46.	2022. 11. 30.
47.	2022. 12. 31.
48.	2023. 1. 31.
49.	2023. 2. 28.
50.	2023. 3. 31.
51.	2023. 4. 30.
52.	2023. 5. 31.
53.	2023. 6. 30.
54.	2023. 7. 31.
55.	2023. 8. 31.
56.	2023. 9. 30.
57.	2023. 10. 31.
58.	2023. 11. 30.
59.	2023. 12. 31.
평균의 (R):
표준 편차:

모두 표시

¹ 보통주 주당 US$ 단위의 데이터로, 분할 및 주식 배당금에 맞게 조정됩니다.

² 기간 t 동안 LMT의 보통주에 대한 수익률.

³ 기간 t 동안 S&P 500(시장 포트폴리오 프록시)에 대한 수익률.

분산과 공분산

Lockheed Martin Corp., 수익률의 분산 및 공분산 계산

t	날짜	R_LMT,t	R_{S&P 500,t}	(R_LMT,t–R_LMT)²	(R_{S&P 500,t}–R_{S&P 500})²	(R_LMT,t–R_LMT)×(R_{S&P 500,t}–R_{S&P 500})
1.	2019. 2. 28.
2.	2019. 3. 31.
3.	2019. 4. 30.
.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.
.	.	.	.	.	.	.
58.	2023. 11. 30.
59.	2023. 12. 31.
합계 (Σ):

t	날짜	R_LMT,t	R_{S&P 500,t}	(R_LMT,t–R_LMT)²	(R_{S&P 500,t}–R_{S&P 500})²	(R_LMT,t–R_LMT)×(R_{S&P 500,t}–R_{S&P 500})
1.	2019. 2. 28.
2.	2019. 3. 31.
3.	2019. 4. 30.
4.	2019. 5. 31.
5.	2019. 6. 30.
6.	2019. 7. 31.
7.	2019. 8. 31.
8.	2019. 9. 30.
9.	2019. 10. 31.
10.	2019. 11. 30.
11.	2019. 12. 31.
12.	2020. 1. 31.
13.	2020. 2. 29.
14.	2020. 3. 31.
15.	2020. 4. 30.
16.	2020. 5. 31.
17.	2020. 6. 30.
18.	2020. 7. 31.
19.	2020. 8. 31.
20.	2020. 9. 30.
21.	2020. 10. 31.
22.	2020. 11. 30.
23.	2020. 12. 31.
24.	2021. 1. 31.
25.	2021. 2. 28.
26.	2021. 3. 31.
27.	2021. 4. 30.
28.	2021. 5. 31.
29.	2021. 6. 30.
30.	2021. 7. 31.
31.	2021. 8. 31.
32.	2021. 9. 30.
33.	2021. 10. 31.
34.	2021. 11. 30.
35.	2021. 12. 31.
36.	2022. 1. 31.
37.	2022. 2. 28.
38.	2022. 3. 31.
39.	2022. 4. 30.
40.	2022. 5. 31.
41.	2022. 6. 30.
42.	2022. 7. 31.
43.	2022. 8. 31.
44.	2022. 9. 30.
45.	2022. 10. 31.
46.	2022. 11. 30.
47.	2022. 12. 31.
48.	2023. 1. 31.
49.	2023. 2. 28.
50.	2023. 3. 31.
51.	2023. 4. 30.
52.	2023. 5. 31.
53.	2023. 6. 30.
54.	2023. 7. 31.
55.	2023. 8. 31.
56.	2023. 9. 30.
57.	2023. 10. 31.
58.	2023. 11. 30.
59.	2023. 12. 31.
합계 (Σ):

모두 표시

분산_LMT = Σ(R_LMT,t–R_LMT)² ÷ (59 – 1)
= ÷ (59 – 1)
=

분산_{S&P 500} = Σ(R_{S&P 500,t}–R_{S&P 500})² ÷ (59 – 1)
= ÷ (59 – 1)
=

공분산_{LMT, S&P 500} = Σ(R_LMT,t–R_LMT)×(R_{S&P 500,t}–R_{S&P 500}) ÷ (59 – 1)
= ÷ (59 – 1)
=

체계적인 위험 추정 (β)

분산_LMT
분산_{S&P 500}
공분산_{LMT, S&P 500}
상관 계수_{LMT, S&P 500}¹
β_LMT²
α_LMT³

계산

¹ 상관 계수_{LMT, S&P 500}
= 공분산_{LMT, S&P 500} ÷ (표준 편차_LMT × 표준 편차_{S&P 500})
= ÷ ( × )
=

² β_LMT
= 공분산_{LMT, S&P 500} ÷ 분산_{S&P 500}
= ÷
=

³ α_LMT
= 평균의_LMT – β_LMT × 평균의_{S&P 500}
= – ×
=

예상 수익률

가정
LT Treasury Composite의 수익률¹	R_F
시장 포트폴리오에 대한 예상 수익률²	E(R_M)
보통주의 체계적 위험Lockheed Martin	β_LMT

Lockheed Martin 보통주의 예상 수익률³	E(R_LMT)

¹ 10년 이내에 만기가 되지 않거나 콜 가능하지 않은 모든 미결제 고정 쿠폰 미국 재무부 채권에 대한 입찰 수익률의 가중 평균(무위험 수익률 프록시).

² 자세히 보기 »

³ E(R_LMT) = R_F + β_LMT [E(R_M) – R_F]
= + [ – ]
=

	Lockheed Martin Corp.	다른 회사(이전에 구매하지 않음)
재무제표
재무제표의 구조
재무 비율 분석
상대적 평가
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