베타 위험

베타 위험이란 무엇입니까?

귀무 가설 이 통계 테스트에서 받아들여질 확률입니다 . 이를 제2종 오류 또는 소비자 위험 이라고도 합니다. 이 맥락에서 "위험"이라는 용어는 잘못된 결정을 내릴 가능성 또는 가능성을 나타냅니다. 베타 위험의 양을 결정하는 주요 요소는 테스트에 사용된 샘플 크기입니다. 특히 테스트한 샘플이 클수록 베타 위험이 낮아집니다.

베타 위험 이해

베타 위험은 대립 가설이 참일 때 귀무 가설을 잘못 받아들이는 위험으로 정의할 수 있습니다. 간단히 말해서, 실제로 하나가 있어도 차이가 없다는 입장을 취하는 것입니다. 차이를 감지하기 위해 통계적 테스트를 사용해야 하며 베타 위험은 통계적 테스트가 그렇게 할 수 없을 확률입니다. 예를 들어 베타 위험이 0.05인 경우 부정확할 가능성은 5%입니다.

제1종 오류 라고도 하는 " 알파 위험 "과 종종 쌍을 이룹니다 . 알파 위험은 귀무 가설이 실제로 참인데도 귀무 가설이 기각될 때 발생하는 오류입니다. "생산자 위험"이라고도 합니다. 알파 위험을 줄이는 가장 좋은 방법은 더 큰 표본 이 모집단을 더 잘 대표할 것이라는 희망으로 테스트 중인 표본의 크기를 늘리는 것입니다.

베타 위험은 취해진 결정의 특성과 성격을 기반으로 하며 회사나 개인이 결정할 수 있습니다. 표본 평균 간의 분산 크기에 따라 다릅니다 . 베타 위험을 관리하는 방법은 테스트 샘플 크기를 늘리는 것입니다. 의사 결정에서 허용되는 베타 위험 수준은 약 10%입니다. 모든 숫자는 샘플 크기 증가를 트리거해야 합니다.

베타 위험의 예

Altman Z-점수 를 사용하여 재무에서 가설 테스트 를 흥미롭게 적용 할 수 있습니다. Z-score는 특정 재무 지표를 기반으로 기업의 미래 파산을 예측하는 통계 모델입니다.

Z-score 의 정확도에 대한 통계 테스트는 1년 이내에 파산을 예측하는 비교적 높은 정확도를 나타냅니다. 이 테스트는 테스트 대상 샘플에 따라 약 15%에서 20% 범위의 베타 위험(도산할 것으로 예상되었지만 파산하지 않은 기업)을 보여줍니다.

2007년 Altman Z-score는 특정 자산 관련 증권의 신용 등급이 예상보다 높게 평가됨에 따라 회사의 위험이 크게 증가하고 있다고 지적했습니다. 2007년 기업의 Altman Z-score 중앙값은 1.81로 파산할 가능성이 높음을 나타내는 임계값에 매우 가깝습니다. Altman의 계산을 통해 그는 위기가 발생할 것이라고 믿게 되었습니다.

Z-점수는 신중하게 계산하고 해석해야 합니다. 예를 들어, Z-점수는 잘못된 회계 관행 에 영향을 받지 않습니다. 곤경에 처한 회사는 때때로 재무 정보를 잘못 표시하거나 은폐할 수 있기 때문에 Z-점수는 해당 데이터에 포함된 데이터만큼 정확합니다.

베타 위험 대비 베타

투자의 맥락에서 베타는 베타 계수라고도 하며 시장 전체와 비교하여 유가 증권 또는 포트폴리오의 변동성 또는 체계적인 위험의 척도입니다. 요컨대, 투자의 베타는 시장과 비교하여 변동성이 다소 높은지 여부를 나타냅니다.

이는 베타 및 예상 시장 수익을 기반으로 자산의 예상 수익을 계산하는 자본 자산 가격 책정 모델 (CAPM)의 구성 요소입니다. 따라서 베타는 의사 결정의 맥락에서 베타 위험과 접선적으로만 관련이 있습니다.

##하이라이트

• 자본 자산 가격 책정 모델의 일부이며 유가 증권의 상대적 변동성을 측정하는 베타는 의사 결정의 베타 위험과 원격으로만 관련됩니다.

• 베타 위험은 통계적 검정에서 거짓 가설이 참으로 받아들여질 확률을 나타냅니다.

• 통계 테스트에 사용되는 샘플 크기를 늘리면 베타 위험을 줄일 수 있습니다.

• 허용 가능한 베타 위험 수준은 10%입니다. 그 이상으로 표본 크기를 늘려야 합니다.

• 베타 위험은 귀무 가설이 실제로 참일 때 기각될 확률을 측정하는 알파 위험과 대조됩니다.