Blume-Verfahren

statistisches Verfahren zur Verbesserung der Prognosequalität geschätzter historischer Beta-Faktoren von Aktien durch Berücksichtigung der Abhängigkeit der für die Schätzperiode ermittelten Beta-Werte von den Beta-Werten der Vorperiode. Damit kann insbesondere die empirische Erkenntnis, dass Beta-Faktoren im Zeitablauf nicht stabil sind, sondern tendenziell zum marktdurchschnittlichen Beta-Wert (theoretisch von eins) zurückkehren, für Prognosezwecke nutzbar gemacht werden. Diese Tendenz als solche wird zum einen darauf zurückgeführt, dass eine tatsächliche, realwirtschaftlich begründete Mean Reversion von Betafaktoren existiert, und zum anderen darauf, dass speziell besonders hohe oder niedrige Beta-Schätzungen eher auf Messfehler zurückgehen, die sich in der Zukunft nicht systematisch wiederholen dürften. In einer populären Version ergibt sich im Ergebnis das Blume-Beta aus der Anpassung des ursprünglich geschätzten Wertes β (vgl. Markt-Modell) als

Die Verbesserung der Prognosequalität historischer Betafaktoren durch dieses einfache Verfahren ist empirisch unbestritten.

Vgl. auch Adjusted Beta.