Beta Risk

Che cos'è il rischio beta

Il rischio beta è la probabilità che un'ipotesi nulla falsa venga accettata da un test statistico. Questo è anche noto come errore di tipo II o rischio per il consumatore. Il determinante principale della quantità di rischio beta è la dimensione del campione utilizzata per il test. Maggiore è il campione testato, minore è il rischio beta. Il rischio beta è talvolta chiamato "errore beta" ed è spesso associato a "rischio alfa", noto anche come errore di tipo I.

Abbattere il rischio beta

Il rischio beta può essere definito come il rischio riscontrato nell'accettare erroneamente l'ipotesi nulla quando è vera un'ipotesi alternativa. In parole povere, sta prendendo la posizione che non c'è differenza quando in realtà ce n'è uno. Per rilevare le differenze dovrebbe essere impiegato un test statistico; il rischio beta è la probabilità che un test statistico non sia in grado di farlo (ad esempio se un rischio beta fosse 0, 5, ciò significherebbe una probabilità del 5% di imprecisione).

Beta Risk vs. Alpha Risk

Il rischio alfa è un errore che si verifica quando un'ipotesi nulla viene respinta quando è effettivamente vera. È anche noto come "rischio del produttore". Il modo migliore per ridurre il rischio alfa è aumentare la dimensione del campione da testare con la speranza che il campione più grande sia più rappresentativo della popolazione. Ulteriori informazioni su come calcolare il rischio alfa e il rischio beta sono disponibili qui.

Beta Rischio: quanto è accettabile?

Il rischio beta si basa sulle caratteristiche e sulla natura di una decisione che viene presa e può essere determinata da un'azienda o da un individuo. Dipende dall'entità della varianza tra le medie campionarie. Il modo di gestire il rischio beta è aumentando la dimensione del campione di prova. Un livello accettabile di rischio beta nel processo decisionale è di circa il 10%. Qualsiasi numero superiore dovrebbe innescare l'aumento della dimensione del campione.

Beta Risk and Finance

Un'interessante applicazione del test di ipotesi in finanza può essere fatta usando il punteggio Z di Altman. Il punteggio Z è un modello statistico inteso a prevedere il futuro fallimento delle imprese sulla base di determinati indicatori finanziari. Test statistici sull'accuratezza del punteggio Z hanno indicato un'accuratezza relativamente elevata, prevedendo il fallimento entro un anno. Questi test hanno mostrato un rischio beta (le aziende prevedevano di fallire ma non lo facevano) compreso tra il 15% e il 20% circa, a seconda del campione da testare.

Beta, nel contesto degli investimenti, è una misura della volatilità, o rischio sistematico, di un titolo o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo insieme. La versione beta di un investimento ha indicato se è meno volatile rispetto al mercato. Beta, noto anche come coefficiente beta, viene utilizzato nel modello di valutazione delle attività in conto capitale (CAPM), che calcola il rendimento atteso di un'attività sulla base della sua beta e dei rendimenti attesi sul mercato. Come tale, è solo tangenzialmente correlato al rischio beta nel contesto del processo decisionale.

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Test a una coda Un test a una coda è un test statistico in cui l'area critica di una distribuzione è maggiore o minore di un determinato valore, ma non entrambi. altro Come funzionano gli errori di tipo II Un errore di tipo II è un termine statistico utilizzato nel contesto del test di ipotesi che descrive l'errore che si verifica quando si accetta un'ipotesi nulla che è effettivamente falsa. altro Comprensione dei test a due code Un test a due code è un test statistico in cui l'area critica di una distribuzione è su due lati e verifica se un campione è maggiore o minore di un determinato intervallo di valori. altro Definizione del rischio alfa Il rischio alfa è il rischio in un test statistico di respingere un'ipotesi nulla quando è effettivamente vera. altro Perché la significatività statistica conta L'importanza statistica si riferisce a un risultato che non è probabile che si verifichi in modo casuale ma che sia piuttosto attribuibile a una causa specifica. più T-Test Definizione Un t-test è un tipo di statistica inferenziale utilizzata per determinare se esiste una differenza significativa tra le medie di due gruppi, che può essere correlata in alcune caratteristiche. più collegamenti dei partner