ألفا ريسك
ما هي مخاطر ألفا؟
فرضية العدم في اختبار إحصائي عندما تكون صحيحة بالفعل. يُعرف هذا أيضًا باسم خطأ من النوع الأول ، أو خطأ إيجابي خاطئ. يشير مصطلح "خطر" إلى فرصة أو احتمال اتخاذ قرار غير صحيح. المحدد الأساسي لمقدار مخاطر ألفا هو حجم العينة المستخدمة للاختبار. على وجه التحديد ، كلما زادت العينة التي تم اختبارها ، انخفض خطر ألفا.
يمكن مقارنة مخاطر ألفا مع مخاطر بيتا ، أو خطر ارتكاب خطأ من النوع الثاني (أي خطأ سلبي خاطئ).
لا ترتبط مخاطر ألفا ، في هذا السياق ، بمخاطر الاستثمار المرتبطة بالمحفظة المدارة بفعالية والتي تسعى إلى تحقيق ألفا ، أو عوائد زائدة عن السوق.
فهم مخاطر ألفا
تنص الفرضية الصفرية في الاختبار الإحصائي عادةً على أنه لا يوجد فرق بين القيمة التي يتم اختبارها ورقم معين ، مثل صفر أو واحد. عندما يتم رفض الفرضية الصفرية ، يقول الشخص الذي يجري الاختبار أن هناك فرقًا بين القيمة المختبرة والرقم المعين.
خطر ألفا هو خطر اكتشاف اختلاف في حالة عدم وجود فرق بالفعل. يمكن تفسيره على أنه الخطر الموجود في الرفض غير الصحيح للفرضية الصفرية عندما تكون الفرضية البديلة ، في الواقع ، خاطئة. هذه إيجابية خاطئة ، ببساطة ، إنها تتخذ موقفًا مفاده أن هناك فرقًا بينما ، في الواقع ، لا يوجد فرق. يجب استخدام اختبار إحصائي لاكتشاف الاختلافات بين الفرضية والقيمة الصفرية ، وخطر ألفا هو احتمال أن مثل هذا الاختبار سيبلغ عن اختبار عندما لا يوجد شيء حقيقي هناك. إذا كانت مخاطر ألفا 0.05 ، فهناك احتمال 5٪ لعدم الدقة.
أفضل طريقة لتقليل مخاطر ألفا هي زيادة حجم العينة التي يتم اختبارها على أمل أن العينة الأكبر ستكون أكثر تمثيلاً للسكان.
اختبار الفرضيات
اختبار الفرضيات هو عملية اختبار تخمين باستخدام بيانات العينة. تم تصميم الاختبار لتقديم دليل على أن التخمين أو الفرضية مدعومة بالبيانات التي يتم اختبارها. الفرضية الصفرية هي الاعتقاد بعدم وجود دلالة إحصائية أو تأثير بين مجموعتي البيانات أو المتغيرات أو المجموعات السكانية التي يتم أخذها في الاعتبار في الفرضية. عادةً ما يحاول الباحث دحض فرضية العدم.
على سبيل المثال ، لنفترض أن الفرضية الصفرية تنص على أن استراتيجية الاستثمار لا تحقق أداءً أفضل من مؤشر السوق ، مثل S&P 500. سيأخذ الباحث عينات من البيانات ويختبر الأداء التاريخي لاستراتيجية الاستثمار لتحديد ما إذا كان تم تنفيذ إستراتيجية على مستوى أعلى من S&P. إذا أظهرت نتائج الاختبار أن الاستراتيجية تم تنفيذها بمعدل أعلى من المؤشر ، فسيتم رفض فرضية العدم.
غالبًا ما يُشار إلى هذا الشرط على أنه "n = 0". إذا - عند إجراء الاختبار - يبدو أن النتيجة تشير إلى أن المحفزات المطبقة على موضوع الاختبار تسبب رد فعل ، فإن الفرضية الصفرية التي تنص على أن المحفزات لا تؤثر على موضوع الاختبار ، يجب رفضها بدورها.
من الناحية المثالية ، لا ينبغي أبدًا رفض الفرضية الصفرية إذا ثبت أنها صحيحة ، ويجب دائمًا رفضها إذا تبين أنها خاطئة. ومع ذلك ، هناك حالات يمكن أن تحدث فيها أخطاء.
أمثلة على مخاطر ألفا
مثال على مخاطر ألفا في التمويل هو إذا أراد المرء اختبار الفرضية القائلة بأن متوسط العائد السنوي على مجموعة من الأسهم كان أكبر من 10٪. لذا فإن الفرضية الصفرية ستكون إذا كانت العوائد تساوي أو تقل عن 10٪. من أجل اختبار ذلك ، يمكن للمرء تجميع عينة من عائدات الأسهم بمرور الوقت وتحديد مستوى الأهمية.
إذا حددت ، بعد النظر الإحصائي للعينة ، أن متوسط العائد السنوي أعلى من 10٪ ، فإنك سترفض فرضية العدم. لكن في الواقع ، كان متوسط العائد 6٪ لذا فقد ارتكبت خطأ من النوع الأول. احتمال قيامك بهذا الخطأ في اختبارك هو مخاطرة ألفا. قد تقودك مخاطر ألفا هذه إلى الاستثمار في مجموعة من الأسهم عندما لا تبرر العوائد في الواقع المخاطر المحتملة.
في الفحوصات الطبية ، قد يتسبب الخطأ من النوع الأول في ظهور أن علاج مرض ما له تأثير في تقليل شدة المرض بينما في الواقع لا يفعل ذلك. عندما يتم اختبار دواء جديد ، فإن الفرضية الصفرية هي أن الدواء لا يؤثر على تطور المرض. لنفترض أن المختبر يبحث عن عقار جديد للسرطان. قد تكون فرضيتهم الصفرية أن العقار لا يؤثر على معدل نمو الخلايا السرطانية.
بعد تطبيق الدواء على الخلايا السرطانية ، تتوقف الخلايا السرطانية عن النمو. سيؤدي هذا إلى رفض الباحثين فرضيتهم الصفرية القائلة بأن الدواء لن يكون له أي تأثير. إذا تسبب الدواء في توقف النمو ، فإن الاستنتاج برفض العدم ، في هذه الحالة ، سيكون صحيحًا. ومع ذلك ، إذا تسبب شيء آخر أثناء الاختبار في توقف النمو بدلاً من الدواء المدار ، فسيكون هذا مثالًا على رفض غير صحيح للفرضية الصفرية ، أي خطأ من النوع الأول.
يسلط الضوء
لا علاقة ألفا ، أو العائد النشط من الاستثمار ، بمخاطر ألفا في صنع القرار الإحصائي.
الخطأ من النوع الأول هو في الأساس "إيجابي خاطئ" ، مما يؤدي إلى رفض غير صحيح للفرضية الصفرية.
لا تفترض الفرضية الصفرية وجود علاقة سبب ونتيجة بين العنصر الذي تم اختباره والمحفزات المطبقة أثناء الاختبار.
المعروفة بالخطأ من النوع الأول ، تحدث مخاطر ألفا أثناء اختبار الفرضية عندما يتم رفض فرضية فارغة ، على الرغم من أنها دقيقة ولا ينبغي رفضها.
