阿尔法风险

什么是阿尔法风险？

阿尔法风险是指在统计检验中，原假设在实际为真时会被拒绝的风险。这也称为I 类错误或误报。术语“风险”是指做出错误决定的机会或可能性。阿尔法风险量的主要决定因素是用于测试的样本量。具体来说，测试的样本越大，阿尔法风险就越低。

阿尔法风险可以与贝塔风险或犯第二类错误（即假阴性）的风险进行对比。

阿尔法或高于市场超额回报的积极管理投资组合相关的投资风险无关。

了解阿尔法风险

统计检验中的零假设通常表明被检验的值与特定数字（例如零或一）之间没有差异。当零假设被拒绝时，进行测试的人说测试值和特定数字之间存在差异。

阿尔法风险是在实际不存在差异时检测到差异的风险。它可以解释为当备择假设实际上是错误的时，错误地拒绝原假设的风险。这是一个误报，简而言之，它采取的立场是存在差异，而实际上没有差异。应该使用统计测试来检测假设和零点之间的差异，而阿尔法风险是当那里真的什么都没有时这样的测试将报告一个的概率。如果 alpha 风险为 0.05，则有 5% 的可能性不准确。

降低阿尔法风险的最佳方法是增加被测样本的大小，希望更大的样本更能代表总体。

＃＃假设检验

假设检验是使用样本数据检验猜想的过程。该测试旨在提供证据证明猜想或假设得到被测试数据的支持。零假设是相信假设中考虑的两个数据集、变量或总体之间没有统计意义或影响。通常，研究人员会尝试反驳零假设。

例如，假设零假设表明投资策略的表现并不比市场指数（例如标准普尔 500 指数）好。研究人员将抽取数据样本并测试投资策略的历史表现，以确定是否策略的表现高于标准普尔指数。如果测试结果表明该策略的执行率高于指数，则将拒绝原假设。

这种情况通常表示为“n=0”。如果在进行测试时，结果似乎表明施加于测试对象的刺激引起了反应，那么说明刺激不会影响测试对象的零假设反过来需要被拒绝。

理想情况下，如果发现为真，则永远不应拒绝零假设，如果发现为假，则应始终拒绝它。但是，在某些情况下可能会发生错误。

Alpha 风险示例

金融中阿尔法风险的一个例子是，如果想检验一组股票的平均年回报率大于 10% 的假设。因此，零假设是收益是否等于或小于 10%。为了测试这一点，人们将编制一份随时间推移的股票回报样本并设定显着性水平。

如果在对样本进行统计分析后，您确定平均年回报率高于 10%，您将拒绝原假设。但实际上，平均回报率为 6%，因此您犯了 I 类错误。您在测试中犯此错误的概率是阿尔法风险。当回报实际上并不能证明潜在风险是合理的时，这种阿尔法风险可能会导致您投资一组股票。

在医学测试中，I 类错误会导致看起来对疾病的治疗具有降低疾病严重程度的效果，但实际上并没有。当测试一种新药时，零假设将是该药不影响疾病的进展。假设一个实验室正在研究一种新的抗癌药物。他们的零假设可能是该药物不影响癌细胞的生长速度。

将药物应用于癌细胞后，癌细胞停止生长。这将导致研究人员拒绝他们的零假设，即药物没有效果。如果药物导致生长停止，那么在这种情况下，拒绝无效的结论是正确的。然而，如果在测试期间有其他原因导致生长停止而不是给药，这将是不正确拒绝零假设的示例，即 I 类错误。

＃＃强调

阿尔法，或投资的积极回报，与统计决策中的阿尔法风险无关。
I 类错误本质上是“误报”，导致错误地拒绝原假设。
零假设假设测试项目与测试期间应用的刺激之间没有因果关系。
被称为 I 型错误，在假设检验期间当拒绝原假设时发生阿尔法风险，即使它是准确的且不应被拒绝。