Beta-Risiko
Das Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine falsche Nullhypothese von einem statistischen Test akzeptiert wird. Dies wird auch als Typ-II-Fehler oder Verbraucherrisiko bezeichnet. Die primäre Determinante für das Beta-Risiko ist die für den Test verwendete Stichprobengröße. Je größer die getestete Stichprobe ist, desto geringer ist das Beta-Risiko. Beta-Risiko wird manchmal als "Beta-Fehler" bezeichnet und oft mit "Alpha-Risiko", auch als Typ-I-Fehler bezeichnet, kombiniert.
Aufschlüsselung des Beta-Risikos
Das Beta-Risiko kann als das Risiko definiert werden, das sich aus der falschen Annahme der Nullhypothese ergibt, wenn eine alternative Hypothese zutrifft. Einfach gesagt, ist es die Position, dass es keinen Unterschied gibt, wenn es tatsächlich einen gibt. Um Unterschiede festzustellen, sollte ein statistischer Test angewendet werden. Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein statistischer Test dazu nicht in der Lage ist (wenn beispielsweise ein Beta-Risiko von 0, 5 festgestellt wurde, würde dies eine 5% ige Wahrscheinlichkeit für Ungenauigkeiten bedeuten).
Beta-Risiko vs. Alpha-Risiko
Das Alpha-Risiko ist ein Fehler, der auftritt, wenn eine Nullhypothese zurückgewiesen wird, wenn sie tatsächlich wahr ist. Es ist auch als "Produzentenrisiko" bekannt. 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. Weitere Informationen zur Berechnung des Alpha-Risikos und des Beta-Risikos finden Sie hier.
Beta-Risiko: Wie viel ist akzeptabel?
Das Beta-Risiko basiert auf dem Merkmal und der Art einer Entscheidung, die von einem Unternehmen oder einer Einzelperson getroffen wird und möglicherweise von diesen bestimmt wird. Dies hängt von der Größe der Varianz zwischen den Abtastmitteln ab. Das Beta-Risiko lässt sich durch Erhöhen der Stichprobengröße steuern. Ein akzeptables Beta-Risiko bei der Entscheidungsfindung liegt bei etwa 10%. Jede höhere Zahl sollte eine Erhöhung der Stichprobengröße auslösen.
Beta Risiko und Finanzen
Eine interessante Anwendung von Hypothesentests in der Finanzbranche kann mit dem Altman Z-Score erfolgen. Der Z-Score ist ein statistisches Modell, das auf der Grundlage bestimmter Finanzindikatoren die zukünftige Insolvenz von Unternehmen vorhersagen soll. Statistische Tests der Genauigkeit des Z-Scores haben eine relativ hohe Genauigkeit ergeben und den Konkurs innerhalb eines Jahres prognostiziert. Diese Tests ergaben ein Beta-Risiko (Firmen, deren Konkurs vorhergesagt wurde, aber nicht), das je nach getesteter Stichprobe zwischen etwa 15% und 20% lag.
Beta ist im Zusammenhang mit Anlagen ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Das Beta einer Investition zeigte an, ob sie im Vergleich zum Markt weniger volatil ist. Beta, auch als Beta-Koeffizient bezeichnet, wird im Capital Asset Pricing-Modell (CAPM) verwendet, das die erwartete Rendite eines Vermögenswerts basierend auf dem Beta und den erwarteten Marktrenditen berechnet. Insofern ist es im Rahmen der Entscheidungsfindung nur tangential mit dem Beta-Risiko verbunden.
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