贝塔风险 编辑

什么是贝塔风险？

贝塔风险是指无效假设将通过统计测试。这也被称为II型错误 或消费者风险。在这种情况下，“风险”一词是指做出错误决策的机会或可能性。贝塔风险量的主要决定因素是用于测试的样本量。具体来说，样本越大，贝塔风险就越低。

了解贝塔风险

贝塔风险可以定义为当一个替代假设为真时，错误地接受无效假设所发现的风险。简单地说，它采取的立场是没有区别，而事实上，有区别。应采用统计检验来检测差异，贝塔风险是统计检验无法检测差异的概率。例如，如果beta风险为0.05，则不准确的可能性为5%。

关键要点

• 贝塔风险表示统计检验中的假假设被接受为真假设的概率。
• Beta风险与alpha风险形成对比，alpha风险衡量的是一个无效假设在实际成立时被拒绝的概率。
• 增加统计测试中使用的样本量可以降低beta风险。
• 可接受的贝塔风险水平为10%；超过这一水平，应增加样本量。
• 贝塔系数是资本资产定价模型的一部分，衡量证券的相对波动性，在决策中与贝塔系数风险只有很小的关系。

贝塔风险有时被称为“贝塔误差”，通常与；阿尔法风险也称为I型错误. 阿尔法风险是一个错误发生时，一个无效的假设被拒绝时，它实际上是真的。它也被称为“生产者风险”。降低α风险的最佳方法是增加被测样品的尺寸，希望较大的样品 将更能代表民众。

贝塔风险是基于正在作出的决定的特征和性质，可能由公司或个人决定。这取决于地震的强度方差 样本间平均值。管理beta风险的方法是增加测试样本量。决策过程中可接受的贝塔风险水平约为10%。任何一个更高的数字都会导致样本量的增加。

贝塔风险示例

一个有趣的应用假设检验在金融领域，可以使用奥特曼Z-分数。Z-score是一种统计模型，旨在根据某些财务指标预测企业未来的破产。数据准确性的统计检验Z分数 已表明相对较高的准确性，预测破产在一年内。这些测试显示，贝塔风险（公司预计破产，但没有）约为15%至20%，这取决于被测试的样本。

贝塔风险与贝塔风险

贝塔系数，在投资的背景下，也被称为贝塔系数，是衡量一种证券或投资组合相对于整个市场的波动性，或系统性风险。简而言之贝塔一项投资的价值反映了它与市场相比是或多或少的波动。它是资本资产定价模型的一个组成部分(CAPM公司 )，它根据贝塔系数和预期市场回报率计算资产的预期回报。因此，在决策过程中，贝塔系数仅与贝塔系数风险密切相关。