Даже если модель с единственным индексом не полностью согласуется с САРМ, концепция разложения риска акции на систематический и диверсифицируемый, тем не менее, весьма полезна. Систематический риск хорошо аппроксимируется коэффициентом "бета" в уравнении peipeccim, а несистематческий риск —дисперсией остаточной доходности в уравнении регрессии.

Зачастую мы пытаемся подсчитать Р для того, чтобы прогнозировать доходность интересующего нас актива. Коэффициент "бета" из уравнения регрессии представляет собой оценку, базирующуюся на предшествующих событиях; он ничего не говорит нам о возможных изменениях Р в будущем. Из практики следует, что коэффициенты "бета" демонстрируют статистическое свойство, называемое "регрессией в направлении среднего значения". Эго означает, что ценные бумаги с высокими значениями Р (т.е. Р > 1) за один период, как правило, в будущем демонстрируют более низкие значения р\ тогда как ценные бумаги с низкими значениями р (т.е. (3 < 1) в последующие периоды демонстрируют более высокие значения р. Исследователи, которым требуются прогнозы будущих значений Р, нередко корректируют оценки Р, полученные на основе прошлых данных, с целью учета "регрессии в направлении среднего значения". По этой причине необходимо проверять, не являются ли оценки, с которыми вы имеете дело, уже "скорректированными Р".

Простым способом учета стремления будущих значений коэффициента "бета" к среднему значению, равному 1,0, является использование в качестве прогноза р взвешенного среднего значения с корректировочными коэффициентами, когда Р = 1,0 присваивается определенный удельный вес.