贝塔（Beta）的计算方法主要有以下几种：

使用Gamma函数和递归公式

贝塔怎么计算

贝塔函数是一种特殊的数学函数，用于计算概率密度函数和累积分布函数。可以通过Gamma函数将贝塔函数的分子和分母转换为Gamma函数的形式，然后通过递归公式将其依次求解。

通过历史数据回归计算

贝塔值是衡量一种股票价格变动与整个股票市场整体变动的相关性指标。可以通过收集目标股票的历史价格数据和市场指数的历史价格数据，计算它们的收益率和协方差，从而得到贝塔值。具体公式为：

\[ \beta = \frac{cov（R_a, R_m）}{var（R_m）} \]

其中，\（ R_a \） 是股票的收益率，\（ R_m \） 是市场收益率，\（ cov（R_a, R_m） \） 是股票与市场收益率的协方差，\（ var（R_m） \） 是市场收益率的方差。

使用相关系数和标准差

贝塔系数的另一种计算方法是使用相关系数和股票收益率的标准差与市场组合收益率的标准差之比。具体公式为：

\[ \beta = 相关系数 \times \frac{股票收益率的标准差}{市场组合收益率的标准差} \]

这种方法假设市场组合的收益率服从正态分布，并且股票收益率与市场组合收益率之间存在线性关系。

建议

选择哪种方法计算贝塔值取决于具体的应用场景和数据可用性。如果需要高精度的数值计算，可以使用Gamma函数和递归公式。如果数据有限，通常采用历史数据回归法来估计贝塔值。在实际应用中，还可以考虑使用市场模型（如资本资产定价模型CAPM）来进一步验证和解释贝塔值的计算结果。