贝塔风险

什么是 Beta 风险？

统计检验接受虚假零假设的概率。这也称为II 类错误或消费者风险。在这种情况下，术语“风险”是指做出错误决定的机会或可能性。贝塔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，beta 风险就越低。

贝塔风险可以定义为当备择假设为真时错误地接受原假设的风险。简而言之，它采取了没有区别的立场，而实际上有区别。应该使用统计测试来检测差异，而贝塔风险是统计测试无法做到这一点的概率。例如，如果 beta 风险为 0.05，则有 5% 的可能性不准确。

Beta 风险有时称为“Beta 错误”，通常与“ Alpha 风险”配对，也称为I 型错误。阿尔法风险是当零假设实际上为真时被拒绝时发生的错误。它也被称为“生产者风险”。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。

贝塔风险基于正在做出的决定的特征和性质，可能由公司或个人决定。它取决于样本均值之间的方差大小。管理 Beta 风险的方法是增加测试样本量。决策中可接受的贝塔风险水平约为 10%。任何更高的数字都应该触发增加样本量。

可以使用Altman Z 分数在金融中进行假设检验的一个有趣应用。 Z分数是一种统计模型，旨在根据某些财务指标预测公司未来的破产情况。

Z-score准确度的统计测试表明准确度较高，预测在一年内破产。这些测试显示贝塔风险（公司预计会破产但没有破产）在大约 15% 到 20% 之间，具体取决于被测试的样本。

2007 年，Altman Z-score 表明公司的风险显着增加，因为特定资产相关证券的信用评级被评为高于应有的评级。 2007年公司的Altman Z-score中值为1.81，非常接近表明破产可能性很高的阈值；奥特曼的计算使他相信会发生危机。

应谨慎计算和解释 Z 分数。例如，Z 分数不能免受虚假会计做法的影响。由于陷入困境的公司有时可能会歪曲或掩盖其财务状况，因此 Z 分数仅与输入的数据一样准确。

贝塔，在投资的背景下，也称为贝塔系数，是衡量证券或投资组合相对于整个市场的波动性或系统风险的指标。简而言之，一项投资的贝塔值表明它与市场相比波动性更大或更小。

它是资本资产定价模型(CAPM) 的一个组成部分，该模型根据资产的 beta 和预期市场回报来计算资产的预期回报。因此，在决策背景下，贝塔仅与贝塔风险相关。

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