Rischio beta
Che cos'è il rischio beta?
Il rischio beta è la probabilità che un'ipotesi falsa nulla venga accettata da un test statistico. Questo è anche noto come errore di tipo II o rischio per il consumatore. In questo contesto, il termine "rischio" si riferisce alla possibilità o probabilità di prendere una decisione errata. Il determinante principale della quantità di rischio beta è la dimensione del campione utilizzata per il test. In particolare, maggiore è il campione testato, minore diventa il rischio beta.
Capire il rischio beta
Il rischio beta può essere definito come il rischio riscontrato nell'accettare erroneamente l'ipotesi nulla quando un'ipotesi alternativa è vera. In parole povere, sta assumendo la posizione che non c'è differenza quando, in realtà, ce n'è una. Un test statistico dovrebbe essere impiegato per rilevare le differenze e il rischio beta è la probabilità che un test statistico non sia in grado di farlo. Ad esempio, se il rischio beta è 0,05, c'è una probabilità di imprecisione del 5%.
Il rischio beta è talvolta chiamato "errore beta" ed è spesso associato al " rischio alfa ", noto anche come errore di tipo I. Il rischio alfa è un errore che si verifica quando un'ipotesi nulla viene rifiutata quando è effettivamente vera. È anche noto come "rischio produttore". Il modo migliore per ridurre il rischio alfa è aumentare la dimensione del campione da testare con la speranza che il campione più ampio sia più rappresentativo della popolazione.
Il rischio beta si basa sulle caratteristiche e sulla natura di una decisione presa e può essere determinato da un'azienda o da un individuo. Dipende dall'entità della varianza tra le medie campionarie. Il modo per gestire il rischio beta è aumentare la dimensione del campione del test. Un livello accettabile di rischio beta nel processo decisionale è di circa il 10%. Qualsiasi numero più alto dovrebbe far aumentare la dimensione del campione.
Esempi di rischio beta
Un'interessante applicazione del test di ipotesi in finanza può essere fatta usando lo Z-score di Altman. Lo Z-score è un modello statistico inteso a prevedere il futuro fallimento delle imprese sulla base di determinati indicatori finanziari.
I test statistici sull'accuratezza dello Z-score hanno indicato un'accuratezza relativamente alta, prevedendo il fallimento entro un anno. Questi test mostrano un rischio beta (le imprese prevedevano di fallire ma non l'hanno fatto) compreso tra il 15% e il 20% circa, a seconda del campione in esame.
Nel 2007, Altman Z-score ha indicato che i rischi delle società stavano aumentando in modo significativo poiché i rating creditizi di specifici titoli legati ad attività erano stati valutati più alti di quanto avrebbero dovuto essere. Il punteggio Z mediano delle società Altman nel 2007 era 1,81, che è molto vicino alla soglia che indicherebbe un'elevata probabilità di fallimento; I calcoli di Altman lo portarono a credere che si sarebbe verificata una crisi.
Il punteggio Z deve essere calcolato e interpretato con attenzione. Ad esempio, lo Z-score non è immune da pratiche contabili false. Dal momento che le aziende in difficoltà a volte possono rappresentare in modo errato o nascondere i propri dati finanziari, lo Z-score è accurato solo quanto i dati che contengono.
Rischio beta vs. beta
Beta, nel contesto dell'investimento, è anche noto come coefficiente beta ed è una misura della volatilità, o rischio sistematico, di un titolo o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo insieme. In breve, il beta di un investimento indicava se è più o meno volatile rispetto al mercato.
È un componente del capital asset pricing model (CAPM), che calcola il rendimento atteso di un asset in base al suo beta e ai rendimenti di mercato attesi. In quanto tale, il beta è solo tangenzialmente correlato al rischio beta nel contesto del processo decisionale.
Mette in risalto
Beta, che fa parte del modello di determinazione del prezzo del capitale e misura la volatilità relativa di un titolo, è solo remotamente correlato al rischio beta nel processo decisionale.
Il rischio beta rappresenta la probabilità che un'ipotesi falsa in un test statistico sia accettata come vera.
L'aumento della dimensione del campione utilizzato in un test statistico può ridurre il rischio beta.
Un livello accettabile di rischio beta è del 10%; oltre a ciò, la dimensione del campione dovrebbe essere aumentata.
Il rischio beta contrasta con il rischio alfa, che misura la probabilità che un'ipotesi nulla venga rifiutata quando è effettivamente vera.
