根据企业自身历史数据来估算企业的贝塔系数是一种常用的方法。但有人提出，运用整个行业的贝塔系数可以更好地估算企业的贝塔系数。我们看一下表13-1，这里列举了一些软件行业的著名企业，它们的平均贝塔系数为1.27。设想Symantec公司的财务总监要估算企业的贝塔系数，由于该行业的贝塔波动较大，公司财务总监可能对0.64这个估计值不太满意。而在估计贝塔时，证券组合的估计误差大大低于单个证券的估计误差。所以，公司的财务总监以行业的贝塔1.27作为该企业的贝塔系数的估计值。
图13-4 美国航空与S&P指数的四个五年月收益率
表13-1 软件企业的贝塔系数
假设无风险利率为1.2%，风险溢价为7%。赛门铁克公司可以这样计算该公司的权益资本成本：1.2%+064x7%=5.68%
但是，如果赛门铁克公司认为行业贝塔的估计误差较小，那么它可以这样计算其权益资本成本：1.2%+1.27x7%=10.00%
两种计算结果迥异，这使得美国国际联合电脑公司的财务总监左右为难。
至于如何选择恰当的贝塔，这里无章可循，但是有一个简单的道理：如果认为企业的经营与所在行业其他企业的经营十分类似，不妨用行业贝塔，这样可以降低估计误差。但如果认为企业的经营与行业内其他企业的经营有着根本性差别则应选择企业的贝塔。在实际应用中还经常碰到的一个棘手的问题是如何划分行业。比如Value的《投资调查》把埃森哲公司列为电脑软件公司，而网络财务信息供应商例如investor.neuters.com则将其划入商业服务行业。
