Alpha-Risiko

Was ist Alpha-Risiko?

Das Alpha-Risiko ist das Risiko in einem statistischen Test, dass eine Nullhypothese verworfen wird, wenn sie tatsächlich wahr ist. Dies wird auch als Fehler vom Typ I bezeichnet. Die Nullhypothese in einem statistischen Test besagt normalerweise, dass es keinen Unterschied zwischen dem zu testenden Wert und einer bestimmten Zahl wie Null oder Eins gibt. Wenn die Nullhypothese abgelehnt wird, sagt die Person, die den Test durchführt, dass es einen Unterschied zwischen dem getesteten Wert und der bestimmten Zahl gibt. Das Alpha-Risiko ist im Wesentlichen das Risiko, dass ein Unterschied festgestellt wird, wenn tatsächlich kein Unterschied besteht. Der beste Weg, das Alpha-Risiko zu verringern, besteht darin, die Größe der getesteten Stichprobe zu erhöhen, in der Hoffnung, dass die größere Stichprobe repräsentativer für die Bevölkerung ist.

Die zentralen Thesen

• Das Alpha-Risiko bezieht sich auf das Risiko, das mit der Ablehnung der Nullhypothese verbunden ist, wenn diese tatsächlich wahr ist.
• Diese Art von Risiko kann auch als die Gefahr angesehen werden, anzunehmen, dass ein Unterschied besteht, wenn es tatsächlich keinen Unterschied gibt.

Alpha-Risiko verstehen

Ein Beispiel für das Alpha-Risiko im Finanzbereich wäre, wenn man die Hypothese überprüfen möchte, dass die durchschnittliche jährliche Rendite einer Gruppe von Aktien über 10% liegt. Die Nullhypothese wäre also, wenn die Renditen 10% oder weniger betragen würden. Um dies zu testen, würde man eine Stichprobe der Aktienrenditen über die Zeit zusammenstellen und das Signifikanzniveau festlegen. Wenn Sie nach einer statistischen Betrachtung der Stichprobe feststellen, dass die durchschnittliche jährliche Rendite mehr als 10% beträgt, lehnen Sie die Nullhypothese ab. In Wirklichkeit betrug die durchschnittliche Rendite jedoch 6%, sodass Sie einen Fehler vom Typ I gemacht haben. Die Wahrscheinlichkeit, dass Sie diesen Fehler in Ihrem Test gemacht haben, ist das Alpha-Risiko. Dieses Alpha-Risiko könnte dazu führen, dass Sie in eine Gruppe von Aktien investieren, wenn die Renditen die potenziellen Risiken nicht rechtfertigen.

Vergleich von Anlagekonten Name des Anbieters Beschreibung Angaben zum Werbetreibenden × Die in dieser Tabelle aufgeführten Angebote stammen von Partnerschaften, von denen Investopedia eine Vergütung erhält.

Verwandte Begriffe

Funktionsweise von Fehlern des Typs II Ein Fehler des Typs II ist ein statistischer Begriff, der im Rahmen von Hypothesentests verwendet wird und den Fehler beschreibt, der auftritt, wenn eine Nullhypothese akzeptiert wird, die tatsächlich falsch ist. mehr Beta-Risiko Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine falsche Null-Hypothese von einem statistischen Test akzeptiert wird. mehr Warum statistische Signifikanz wichtig ist Die statistische Signifikanz bezieht sich auf ein Ergebnis, das nicht zufällig auftritt, sondern auf eine bestimmte Ursache zurückzuführen ist. mehr T-Test Definition Ein T-Test ist eine Art Inferenzstatistik, die verwendet wird, um festzustellen, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mitteln zweier Gruppen gibt, die in bestimmten Merkmalen zusammenhängen können. mehr Einseitiger Test Ein einseitiger Test ist ein statistischer Test, bei dem der kritische Bereich einer Verteilung entweder größer oder kleiner als ein bestimmter Wert ist, aber nicht beide. mehr Nullhypothesendefinition Eine Nullhypothese ist eine Art von Hypothese, die in der Statistik verwendet wird und besagt, dass in einer Reihe gegebener Beobachtungen keine statistische Signifikanz vorliegt. mehr Partner Links