Risiko alfa

Apakah Risiko Alpha?

Risiko alfa ialah risiko bahawa dalam ujian statistik hipotesis nol akan ditolak apabila ia sebenarnya benar. Ini juga dikenali sebagai ralat jenis I,. atau positif palsu. Istilah "risiko" merujuk kepada peluang atau kemungkinan membuat keputusan yang salah. Penentu utama jumlah risiko alfa ialah saiz sampel yang digunakan untuk ujian. Khususnya, semakin besar sampel yang diuji, semakin rendah risiko alfa.

Risiko alfa boleh dibezakan dengan risiko beta,. atau risiko melakukan ralat jenis II (iaitu, negatif palsu).

Risiko alfa, dalam konteks ini, tidak berkaitan dengan risiko pelaburan yang dikaitkan dengan portfolio yang diuruskan secara aktif yang mencari alfa atau pulangan berlebihan melebihi pasaran.

Memahami Risiko Alpha

Hipotesis nol dalam ujian statistik biasanya menyatakan bahawa tiada perbezaan antara nilai yang diuji dan nombor tertentu, seperti sifar atau satu. Apabila hipotesis nol ditolak, orang yang menjalankan ujian mengatakan terdapat perbezaan antara nilai yang diuji dan nombor tertentu.

Risiko alfa ialah risiko bahawa perbezaan akan dikesan apabila tiada perbezaan sebenarnya wujud. Ia boleh dijelaskan sebagai risiko yang didapati dalam menolak hipotesis nol secara salah apabila hipotesis alternatif, sebenarnya, palsu. Ini adalah positif palsu, secara ringkasnya, ia mengambil pendirian bahawa terdapat perbezaan sedangkan, sebenarnya, tidak ada. Ujian statistik harus digunakan untuk mengesan perbezaan antara hipotesis dan nol, dan risiko alfa ialah kebarangkalian bahawa ujian sedemikian akan melaporkannya apabila tiada apa-apa di sana. Jika risiko alfa ialah 0.05, terdapat 5% kemungkinan ketidaktepatan.

Cara terbaik untuk mengurangkan risiko alfa adalah dengan meningkatkan saiz sampel yang diuji dengan harapan sampel yang lebih besar akan lebih mewakili populasi.

Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis ialah satu proses menguji sesuatu konjektur dengan menggunakan data sampel. Ujian ini direka untuk memberikan bukti bahawa konjektur atau hipotesis disokong oleh data yang diuji. Hipotesis nol ialah kepercayaan bahawa tiada kepentingan atau kesan statistik antara dua set data, pembolehubah atau populasi yang dipertimbangkan dalam hipotesis. Biasanya, penyelidik akan cuba menyangkal hipotesis nol.

Sebagai contoh, katakan hipotesis nol menyatakan bahawa strategi pelaburan tidak menunjukkan prestasi yang lebih baik daripada indeks pasaran, seperti S&P 500. Penyelidik akan mengambil sampel data dan menguji prestasi sejarah strategi pelaburan untuk menentukan sama ada strategi yang dilakukan pada tahap yang lebih tinggi daripada S&P. Jika keputusan ujian menunjukkan bahawa strategi dilakukan pada kadar yang lebih tinggi daripada indeks, hipotesis nol akan ditolak.

Keadaan ini sering dilambangkan sebagai "n=0." Jika—apabila ujian dijalankan—hasilnya nampaknya menunjukkan bahawa rangsangan yang digunakan pada subjek ujian menyebabkan tindak balas, hipotesis nol yang menyatakan bahawa rangsangan tidak menjejaskan subjek ujian, seterusnya, perlu ditolak.

Sebaik-baiknya, hipotesis nol tidak boleh ditolak jika ia didapati benar, dan ia hendaklah sentiasa ditolak jika ia didapati palsu. Walau bagaimanapun, terdapat situasi apabila ralat boleh berlaku.

Contoh Risiko Alpha

Contoh risiko alfa dalam kewangan adalah jika seseorang ingin menguji hipotesis bahawa purata pulangan tahunan bagi sekumpulan ekuiti adalah lebih daripada 10%. Jadi hipotesis nol adalah jika pulangan adalah sama atau kurang daripada 10%. Untuk menguji ini, seseorang akan menyusun sampel pulangan ekuiti dari semasa ke semasa dan menetapkan tahap kepentingan.

Jika, selepas melihat sampel secara statistik, anda menentukan bahawa pulangan tahunan purata adalah lebih tinggi daripada 10%, anda akan menolak hipotesis nol. Tetapi pada hakikatnya, pulangan purata ialah 6% jadi anda telah membuat ralat jenis I. Kebarangkalian bahawa anda telah membuat ralat ini dalam ujian anda ialah risiko alfa. Risiko alfa ini boleh membawa anda untuk melabur dalam sekumpulan ekuiti apabila pulangan sebenarnya tidak membenarkan potensi risiko.

Dalam ujian perubatan, ralat jenis I akan menyebabkan penampilan bahawa rawatan untuk penyakit mempunyai kesan mengurangkan keterukan penyakit sedangkan, sebenarnya, tidak. Apabila ubat baru sedang diuji, hipotesis nol ialah ubat itu tidak menjejaskan perkembangan penyakit. Katakan makmal sedang menyelidik ubat kanser baharu. Hipotesis nol mereka mungkin bahawa ubat itu tidak menjejaskan kadar pertumbuhan sel kanser.

Selepas menggunakan ubat pada sel-sel kanser, sel-sel kanser berhenti berkembang. Ini akan menyebabkan penyelidik menolak hipotesis nol mereka bahawa ubat itu tidak akan memberi kesan. Jika ubat menyebabkan pertumbuhan terhenti, kesimpulan untuk menolak batal, dalam kes ini, adalah betul. Walau bagaimanapun, jika sesuatu yang lain semasa ujian menyebabkan pertumbuhan terhenti dan bukannya ubat yang diberikan, ini akan menjadi contoh penolakan yang salah terhadap hipotesis nol, iaitu, ralat jenis I.

##Sorotan

Alpha, atau pulangan aktif daripada pelaburan, tidak berkaitan dengan risiko alfa dalam membuat keputusan statistik.
Ralat jenis I pada dasarnya adalah "positif palsu," yang membawa kepada penolakan yang salah terhadap hipotesis nol.
Hipotesis nol menganggap tiada hubungan sebab dan akibat antara item yang diuji dan rangsangan yang digunakan semasa ujian.
Dikenali sebagai ralat jenis I, risiko alfa berlaku semasa ujian hipotesis apabila hipotesis nol ditolak, walaupun ia tepat dan tidak sepatutnya ditolak.