贝塔系数反映了个股对市场（或大盘）变化的敏感性，也就是个股与大盘的相关性或通俗说的“股性”。可根据市场走势预测选择不同的贝塔系数的证券从而获得额外收益，特别适合作波段操作使用。当有很大把握预测到一个大牛市或大盘某个大涨阶段的到来时，应该选择那些高贝塔系数的证券，它将成倍地放大市场收益率，为你带来高额的收益；相反在一个熊市到来或大盘某个下跌阶段到来时，你应该调整投资结构以抵御市场风险，避免损失，办法是选择那些低贝塔系数的证券。
为避免非系统风险，可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合。比如：一支个股贝塔系数为1.3，说明当大盘涨1%时，它可能涨1.3%，反之亦然；但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时，说明当大盘涨1%时，它可能跌1.3%，同理，大盘如果跌1%，它有可能涨1.3%。
贝塔系数是反映单个证券或证券组合相对于证券市场系统风险变动程度的一个重要指标。通过对贝塔系数的计算,投资者可以得出单个证券或证券组合未来将面临的市场风险状况.通常贝塔系数是用历史数据来计算的，而历史数据计算出来的贝塔系数是否具有一定的稳定性，将直接影响贝塔系数的应用效果。利用CHOW检验方法对我国证券市场已经实现股份全流通的上市公司进行检验后发现，大部分上市公司在实现股份全流通后，其贝塔系数并没有发生显著的改变，用贝塔系数进行系统风险的预测可靠性还是相当高的。
贝塔系数的测算主要有CAPM模型和单指数模型两种，考虑到我国资本市场现状及存在无风险收益难以确定的问题，一般都选用单一指数模型来估计贝塔。在测算贝塔系数时，要重点考虑市场指数的选取、本时间跨度、收益率频率样本的数量等方面。对于A股市场，由于沪深两市的割裂，选择沪深300(3340.493,-34.26,-1.02%)指数作为市场组合较为合适，样本时间跨度的选取采用3年的数据进行贝塔的测算和比较。收益率频率分别选择日、周、月的收益率进行测算，并比较各种方法计算出的贝塔的波动性及其稳定性，选择合适的收益率间隔去测算贝塔。
预测β系数只能通过历史数据进行预测，在静态假设下（即假设β系数在一段时间内保持不变），比较直观简单的β系数预测方法有历史β预测，均值回归模型等。预测效果反应的是预测值与真实值的差距，理论上β系数的预测效果应该采用实际的β系数来评价。但是由于实际β系数并非可观测值，在应用中都采用被预测期β系数的估计值来代替β系数的实际值。本文中我们采用均值绝对偏差MAD以便对预测效果进行检验，对各种预测结果的优劣进行比较。
分析贝塔系数与期望收益坐标函数关系采用同样三年期的数据计算贝塔的话，日收益率计算出的贝塔更稳定，波动性更小；比较这两种方法的预测效果，均值回归预测贝塔的MAD值要比相应的历史贝塔计算的MAD值小许多，显示出基于均值回归模型预测的贝塔效果更好。实际中历史贝塔模型简单直观，应用更简单，而均值回归模型则需要对每个股的贝塔进行线性回归得出相应的均值回归方程，再进行预测，过程可能稍微复杂，但是预测效果要稍好一些，因此两种方法都比较适用，历史贝塔更简单，均值回归预测效果更好。对于行业贝塔的测算，行业贝塔的波动性明显要比个股的波动性要小，此外，日收益率由于使用样本数据多，比周收益率和月收益率的测算结果波动性要小一些，测算结果更稳定。而对于行业贝塔的预测，历史贝塔和均值回归预测的效果差异不大，均值回归的效果稍好。
β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化，其风险情况与市场投资组合的风险情况一致；
＞1，说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险；
β＜1，说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。
β值是衡量系统性风险，β系数计算的两种方式。
用途有以下几个：
1）计算资本成本，做出投资决策（只有回报率高于资本成本的项目才应投资）；
2）计算资本成本，制定业绩考核及激励标准；
3）计算资本成本，进行资产估值（Beta是现金流贴现模型的基础）；
4）确定单个资产或组合的系统风险，用于资产组合的投资管理，特别是股指期货或其他金融衍生品的避险（或投机）。