Бета-ризик

алгоритмічна торгівля : Бета-ризик
Що таке бета-ризик

Бета-ризик - це ймовірність того, що статистична перевірка буде прийнята помилковою нульовою гіпотезою. Це також відоме як помилка типу II або споживчий ризик. Основним визначником кількості бета-ризику є розмір вибірки, використаний для тесту. Чим більша кількість випробуваної вибірки, тим нижчим стає бета-ризик. Бета-ризик іноді називають "бета-помилкою" і часто поєднується з "альфа-ризиком", також відомим як помилка типу I.

Порушення бета-ризику

Бета-ризик може бути визначений як ризик, виявлений при неправильному прийнятті нульової гіпотези, коли альтернативна гіпотеза відповідає дійсності. Простіше кажучи, це зайняття позиції, що різниці немає, коли насправді така є. Для виявлення відмінностей слід використовувати статистичний тест; бета-ризик - це ймовірність того, що статистичний тест не зможе цього зробити (наприклад, якщо виявлено, що бета-ризик становить 0, 5. Це означало б 5% ймовірність неточності).

Бета-ризик та Альфа-ризик

Альфа-ризик - це помилка, яка виникає, коли нульова гіпотеза відкидається, коли вона насправді відповідає дійсності. Він також відомий як "ризик виробника". Найкращий спосіб зменшити альфа-ризик - збільшити розмір досліджуваної вибірки з надією, що більша кількість вибірки буде більш представницькою для популяції. Більше інформації про те, як розрахувати альфа-ризик та бета-ризик, можна знайти тут.

Бета-ризик: наскільки прийнятним?

Бета-ризик ґрунтується на характеристиці та характері прийнятого рішення та може бути визначений компанією чи фізичною особою. Це залежить від величини дисперсії між засобами вибірки. Спосіб управління бета-ризиком - збільшити розмір тестової вибірки. Прийнятний рівень бета-ризику при прийнятті рішень становить близько 10%. Будь-яке число вище повинно викликати збільшення розміру вибірки.

Бета-ризик та фінанси

Цікаве застосування тестування гіпотез у галузі фінансів можна здійснити, використовуючи Z-бал Altman. Z-оцінка - це статистична модель, призначена для прогнозування майбутнього банкрутства фірм на основі певних фінансових показників. Статистичні випробування на точність Z-Score показали відносно високу точність, що передбачає банкрутство протягом одного року. Ці тести показали бета-ризик (підприємства, за прогнозами, збанкрутують, але цього не зробили), коливаючись приблизно від 15% до 20%, залежно від випробуваної вибірки.

У контексті інвестування бета-версія є показником мінливості або систематичного ризику цінного папера або портфеля порівняно з ринком в цілому. Бета інвестиції вказувала, чи є вона менш мінливою порівняно з ринком. Бета-версія, також відома як бета-коефіцієнт, використовується в моделі ціноутворення капітальних активів (CAPM), яка обчислює очікувану віддачу активу на основі його бета-версії та очікуваної прибутковості ринку. Як такий, він лише дотично пов'язаний з бета-ризиком в контексті прийняття рішень.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Однохвостий тест Однохвостий тест - це статистичний тест, в якому критична площа розподілу або більша, або менша, ніж певне значення, але не обидва. докладніше Як працюють помилки типу II Помилка типу II - це статистичний термін, що використовується в контексті тестування гіпотез, який описує помилку, яка виникає, коли приймається нулева гіпотеза, яка насправді є помилковою. докладніше Розуміння двосхилих тестів Двохвістний тест - це статистичний тест, в якому критична область розподілу є двосторонньою і перевіряє, чи є вибірка більшою чи меншою за певний діапазон значень. детальніше Визначення альфа-ризику Альфа-ризик - це ризик у статистичному тесті на відхилення нульової гіпотези, коли він насправді правдивий. докладніше Чому значення статистичної значущості Статистична значущість стосується результату, який, швидше за все, не відбудеться випадковим чином, а швидше за все, пояснюється конкретною причиною. більше Визначення T-тесту Т-тест - це тип інфекційної статистики, який використовується для визначення, чи є значна різниця між засобами двох груп, яка може бути пов'язана за певними ознаками. більше Посилання партнерів
Рекомендуємо
Залиште Свій Коментар