베타 위험이란 무엇입니까?
베타 위험은 통계적 테스트에 의해 잘못된 귀무 가설이 채택 될 확률입니다. 이것은 유형 II 오류 또는 소비자 위험이라고도합니다. 이와 관련하여 "위험"이라는 용어는 잘못된 결정을 내릴 가능성 또는 가능성을 나타냅니다. 베타 위험 량의 주요 결정 요인은 테스트에 사용 된 샘플 크기입니다. 특히, 테스트 된 샘플이 클수록 베타 위험이 낮아집니다.
베타 위험 이해
베타 위험은 대체 가설이 참일 때 귀무 가설을 잘못 받아 들일 때 발견되는 위험으로 정의 될 수 있습니다. 간단히 말해서, 실제로 차이가 없을 때 차이가 없다는 입장을 취하고 있습니다. 차이를 탐지하기 위해 통계 테스트를 사용해야하며 베타 위험은 통계 테스트가 불가능할 확률입니다. 예를 들어 베타 위험이 0.05 인 경우 5 %의 부정확성이 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 베타 위험은 통계 검정에서 허위 가설이 참으로 받아 들여질 확률을 나타냅니다. 베타 위험은 알파 위험과 대조됩니다. 수용 가능한 베타 위험 수준은 10 %입니다. 자본 자산 가격 책정 모델의 일부이며 유가 증권의 상대적 변동성을 측정하는 베타는 의사 결정의 베타 위험과 만 관련이 있습니다.
베타 위험은 때때로 "베타 오류"라고하며 종종 제 1 종 오류라고도하는 "알파 위험"과 짝을 이룹니다. 알파 위험은 귀무 가설이 실제로 참일 때 기각 될 때 발생하는 오류입니다. "생산자 위험"이라고도합니다. 알파 위험을 줄이는 가장 좋은 방법은 더 큰 샘플이 모집단을 더 대표 할 것이라는 희망으로 테스트중인 샘플의 크기를 늘리는 것입니다.
베타 위험은 회사 또는 개인에 의해 결정되고 결정될 수있는 결정의 특성 및 특성에 기초합니다. 표본 평균 간의 분산 크기에 따라 다릅니다. 베타 위험을 관리하는 방법은 테스트 샘플 크기를 늘리는 것입니다. 의사 결정에서 허용되는 베타 위험 수준은 약 10 %입니다. 숫자가 클수록 샘플 크기가 커집니다.
베타 위험의 예
Altman Z- 점수를 사용하여 금융에서 가설 검정을 흥미롭게 적용 할 수 있습니다. Z- 점수는 특정 재무 지표를 기반으로 회사의 미래 파산을 예측하기위한 통계 모델입니다. Z- 점수의 정확도에 대한 통계적 테스트는 1 년 내에 파산을 예측하면서 비교적 높은 정확도를 나타 냈습니다. 이 테스트는 테스트중인 샘플에 따라 약 15 % ~ 20 % 범위의 베타 위험 (파산 할 것으로 예상되지만 확인되지 않음)을 보여줍니다.
베타 위험 및 베타
투자와 관련하여 베타는 베타 계수라고도하며 시장 전체와 비교하여 증권 또는 포트폴리오의 변동성 또는 체계적인 위험을 측정합니다. 간단히 말해, 투자 베타는 시장에 비해 변동성이 큰지 여부를 나타냅니다. 자본 자산 가격 책정 모델 (CAPM)의 구성 요소로, 베타 및 예상 시장 수익을 기반으로 자산의 예상 수익을 계산합니다. 따라서 베타는 의사 결정과 관련하여 베타 위험과 접할뿐입니다.
