알파 위험이란 무엇입니까?
알파 위험은 통계 테스트에서 귀무 가설이 실제로 참일 때 기각 될 위험입니다. 이것은 제 1 종 오류라고도합니다. 통계 테스트의 귀무 가설은 일반적으로 테스트 할 값과 0 또는 1과 같은 특정 숫자 사이에 차이가 없음을 나타냅니다. 귀무 가설이 기각되면, 검사를 수행하는 사람은 검사 된 값과 특정 숫자 사이에 차이가 있다고 말합니다. 본질적으로 알파 위험은 실제로 차이가 없을 때 차이가 감지 될 위험입니다. 알파 위험을 줄이는 가장 좋은 방법은 더 큰 샘플이 모집단을 더 대표 할 것이라는 희망으로 테스트중인 샘플의 크기를 늘리는 것입니다.
주요 테이크 아웃
- 알파 위험은 귀무 가설이 실제로 참일 때 귀무 가설을 기각하는 데 내재 된 위험을 말하며, 이러한 위험 유형은 실제로 차이가 없을 때 차이가 있다고 가정 할 수도 있습니다.
알파 위험 이해
금융에서 알파 위험의 예는 주식 그룹에 대한 평균 연간 수익률이 10 %보다 크다는 가설을 테스트하려는 경우입니다. 따라서 귀무 가설은 수익률이 10 % 이하인 경우입니다. 이를 테스트하기 위해 시간이 지남에 따라 주식 수익률 샘플을 컴파일하고 유의 수준을 설정합니다. 통계적으로 표본을 조사한 후 평균 연간 수익률이 10 %보다 높다고 판단되면 귀무 가설을 기각 할 수 있습니다. 그러나 실제로 평균 수익률은 6 %이므로 Type I 오류가 발생했습니다. 테스트에서이 오류가 발생했을 가능성은 알파 위험입니다. 이 알파 리스크는 수익이 실제로 잠재적 리스크를 정당화하지 못할 때 주식 그룹에 투자하게 할 수 있습니다.
