Более совершенный метод определения (3 на основе фактических данных должен основываться на использовании весового коэффициента, который тем больше, чем больше статистическая достоверность. Однако получение точной статистической оценки коэффициента "бета" на основе прошлых данных по отдельным акциям представляет собой весьма сложную задачу по причине значительной изменчивости ставок доходности. Иными словами, в соответствующих данных присутствует значительный "шумовой"¹ компонент, что объясняется алиянием событий, специфических для конкретной фирмы. Эта проблема менее серьезна в случае диверсифицированных портфелей, поскольку диверсификация снижает эффект событий, специфических для конкретной фирмы.

Можно надеяться, что более точные оценки Р можно получить на основе больших выборок данных, т.е. используя длинные временные ряды доходности акций. К сожалению, это решение неподходящее, поскольку регрессионный анализ предполагает, что коэффициент регрессии (3 — постоянная величина на протяжении всего периода выборки. Поскольку со временем коэффициенты "бета" меняются, то, используя очень длинные временные ряды, мы лишь вредим делу. Более сложные методы регрессии, которые допускают использование коэффициентов, меняющихся со временем, также оказались не слишком эффективными.

Одно многообещающее направление состоит в применении метода, основанного на моделях ARCH⁴. Модель ARCH исходит из того, что изменения в неустойчивости акции и ковариация с другими акциями частично прогнозируемы, и анализирует самые последние (по времени) уровни и тенденции в неустойчивости и ковариацин. Этот метод начал широко использоваться лишь в последнее время, и пока с его помощью еще не удалось получить действительно надежные показатели коэффициентов "бета". Таким образом, задача оценки критических параметров САРМ и индексных модетей пока еще представляет серьезное препятствие в деле проверки и применения теории.