Beta-Risiko
Was ist 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. Der Begriff „Risiko“ bezieht sich in diesem Zusammenhang auf die Möglichkeit oder Wahrscheinlichkeit, eine falsche Entscheidung zu treffen. Die primäre Determinante für die Höhe des Beta-Risikos ist die für den Test verwendete Stichprobengröße. Je größer die getestete Stichprobe ist, desto geringer wird das Beta-Risiko.
Beta-Risiko verstehen
Das Beta-Risiko kann als das Risiko definiert werden, das darin besteht, die Nullhypothese falsch zu akzeptieren, wenn eine Alternativhypothese wahr ist. Einfach gesagt, es geht darum, die Position einzunehmen, dass es keinen Unterschied gibt, obwohl es tatsächlich einen gibt. Ein statistischer Test sollte verwendet werden, um Unterschiede zu erkennen, und das Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein statistischer Test dazu nicht in der Lage sein wird. Wenn das Beta-Risiko beispielsweise 0,05 beträgt, besteht eine Wahrscheinlichkeit von 5 % für Ungenauigkeiten.
Das Beta-Risiko wird manchmal als „Beta-Fehler“ bezeichnet und wird oft mit dem „ Alpha-Risiko “ gepaart, das auch als Typ-I-Fehler bekannt ist. Alpha-Risiko ist ein Fehler, der auftritt, wenn eine Nullhypothese abgelehnt wird, obwohl sie tatsächlich wahr ist. Es wird auch als „Produzentenrisiko“ bezeichnet. Der beste Weg, das Alpha-Risiko zu verringern, besteht darin, die Größe der zu testenden Stichprobe zu erhöhen, in der Hoffnung, dass die größere Stichprobe repräsentativer für die Bevölkerung ist.
Das Beta-Risiko basiert auf den Merkmalen und der Art einer getroffenen Entscheidung und kann von einem Unternehmen oder einer Einzelperson bestimmt werden. Sie hängt von der Größe der Varianz zwischen Stichprobenmittelwerten ab. Der Weg, um das Beta-Risiko zu managen, besteht darin, die Teststichprobengröße zu erhöhen. Ein akzeptables Beta-Risiko bei der Entscheidungsfindung liegt bei etwa 10 %. Jede höhere Zahl sollte eine Erhöhung der Stichprobengröße auslösen.
Beispiele für Beta-Risiko
Eine interessante Anwendung des Hypothesentests im Finanzwesen kann mit dem Altman Z-Score erfolgen. Der Z-Score ist ein statistisches Modell, das die zukünftige Insolvenz von Unternehmen auf der Grundlage bestimmter Finanzindikatoren vorhersagen soll.
Statistische Tests der Genauigkeit des Z-Scores haben eine relativ hohe Genauigkeit ergeben, die einen Bankrott innerhalb eines Jahres vorhersagt. Diese Tests zeigen ein Beta-Risiko (Firmen werden voraussichtlich bankrott gehen, sind aber nicht eingetreten) und liegen je nach getesteter Stichprobe zwischen etwa 15 % und 20 %.
Im Jahr 2007 zeigte der Altman Z-Score an, dass die Risiken der Unternehmen erheblich zunahmen, da die Kreditratings bestimmter vermögenswertbezogener Wertpapiere höher eingestuft wurden, als sie hätten sein sollen. Der mittlere Altman-Z-Score von Unternehmen lag 2007 bei 1,81, was sehr nahe an der Schwelle liegt, die eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Insolvenz anzeigen würde; Altmans Berechnungen ließen ihn glauben, dass eine Krise eintreten würde.
Der Z-Score sollte mit Vorsicht berechnet und interpretiert werden. Beispielsweise ist der Z-Score nicht vor falschen Buchhaltungspraktiken gefeit. Da Unternehmen in Schwierigkeiten ihre Finanzen manchmal falsch darstellen oder vertuschen, ist der Z-Score nur so genau wie die Daten, die darin enthalten sind.
Beta-Risiko vs. Beta
Beta wird im Zusammenhang mit Investitionen auch als Beta-Koeffizient bezeichnet und ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Kurz gesagt, das Beta einer Anlage zeigt an, ob sie im Vergleich zum Markt mehr oder weniger volatil ist.
Es ist eine Komponente des Capital Asset Pricing Model (CAPM), das die erwartete Rendite eines Vermögenswerts basierend auf seinem Beta und den erwarteten Marktrenditen berechnet. Als solches ist Beta im Kontext der Entscheidungsfindung nur tangential mit dem Beta-Risiko verbunden.
Höhepunkte
Beta, das Teil des Modells zur Bewertung von Kapitalanlagen ist und die relative Volatilität eines Wertpapiers misst, ist bei der Entscheidungsfindung nur entfernt mit dem Beta-Risiko verbunden.
Das Beta-Risiko stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass eine falsche Hypothese in einem statistischen Test als wahr akzeptiert wird.
Die Erhöhung der Stichprobengröße, die in einem statistischen Test verwendet wird, kann das Beta-Risiko reduzieren.
Ein akzeptables Beta-Risiko beträgt 10 %; darüber hinaus sollte die Stichprobengröße erhöht werden.
Das Beta-Risiko steht im Gegensatz zum Alpha-Risiko, das die Wahrscheinlichkeit misst, dass eine Nullhypothese abgelehnt wird, obwohl sie tatsächlich wahr ist.
