ベータリスクとは
ベータリスクとは、統計的検定によって誤った帰無仮説が受け入れられる確率です。 これは、タイプIIエラーまたは消費者リスクとしても知られています。 これに関連して、「リスク」という用語は、誤った決定を下す可能性または可能性を指します。 ベータリスクの量の主な決定要因は、テストに使用されるサンプルサイズです。 具体的には、テストするサンプルが大きいほど、ベータリスクは低くなります。
ベータリスクを理解する
ベータリスクは、対立仮説が真である場合に帰無仮説を誤って受け入れることに見られるリスクとして定義できます。 簡単に言えば、実際には違いがあるのに違いはないという立場を取っています。 差異を検出するには統計的テストを採用する必要があり、ベータリスクは統計的テストでは検出できない確率です。 たとえば、ベータリスクが0.05の場合、不正確になる可能性は5％です。
重要なポイント
- ベータリスクは、統計的検定で偽の仮説が真として受け入れられる確率を表しますベータリスクは、実際に真である場合に帰無仮説が拒否される確率を測定するアルファリスクとは対照的です。統計的検定で使用されるサンプルサイズの増加ベータリスクを減らすことができます。ベータリスクの許容レベルは10％です。 資本資産価格モデルの一部であり、証券の相対的なボラティリティを測定するベータは、意思決定におけるベータリスクとはほとんど関係ありません。
ベータリスクは「ベータエラー」と呼ばれることもあり、「アルファリスク」とも呼ばれます。これはタイプIエラーとも呼ばれます。 アルファリスクは、帰無仮説が実際に真実であるにもかかわらず拒否された場合に発生するエラーです。 「プロデューサーリスク」とも呼ばれます。 アルファリスクを減らす最善の方法は、より大きなサンプルが母集団をより代表することを期待して、テストするサンプルのサイズを増やすことです。
ベータリスクは、行われている決定の特性と性質に基づいており、企業または個人によって決定される場合があります。 サンプル平均間の分散の大きさに依存します。 ベータリスクを管理する方法は、テストサンプルサイズを増やすことです。 意思決定におけるベータリスクの許容レベルは約10％です。 それより大きい数値は、サンプルサイズの増加をトリガーするはずです。
ベータリスクの例
金融における仮説検定の興味深い応用は、アルトマンZスコアを使用して行うことができます。 Zスコアは、特定の財務指標に基づいて企業の将来の破産を予測するための統計モデルです。 Zスコアの正確性の統計テストでは、1年以内に破産を予測する比較的高い正確性が示されています。 これらのテストでは、テスト対象のサンプルに応じて、約15％から20％の範囲のベータリスク（破産すると予測されたが倒産しなかった企業）が示されています。
ベータリスクとベータ
投資の文脈では、ベータはベータ係数とも呼ばれ、市場全体と比較した証券またはポートフォリオのボラティリティ、または体系的リスクの尺度です。 要するに、投資のベータは、それが市場と比較して多少変動するかどうかを示しました。 これは、ベータおよび期待市場収益に基づいて資産の期待収益を計算する資本資産価格設定モデル（CAPM）のコンポーネントです。 そのため、ベータは意思決定のコンテキストでのみベータリスクと正接関係にあります。
