Beta-Risiko
Was ist Beta-Risiko?
Das Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine falsche Nullhypothese von einem statistischen Test akzeptiert wird. Dies wird auch als Fehler vom Typ II oder Verbraucherrisiko bezeichnet. In diesem Zusammenhang bezieht sich der Begriff „Risiko“ auf den Zufall oder die Wahrscheinlichkeit, eine falsche Entscheidung zu treffen. Die wichtigste Determinante für die Höhe des Beta-Risikos ist die für den Test verwendete Stichprobengröße. Je größer die getestete Stichprobe ist, desto geringer wird das Beta-Risiko.
Das Beta-Risiko verstehen
Das Beta-Risiko kann als das Risiko definiert werden, das darin besteht, die Nullhypothese falsch zu akzeptieren, wenn eine alternative Hypothese wahr ist. Vereinfacht gesagt geht es darum, die Position einzunehmen, dass es keinen Unterschied gibt, obwohl es tatsächlich einen gibt. Ein statistischer Test sollte verwendet werden, um Unterschiede zu erkennen, und das Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein statistischer Test dies nicht kann. Wenn ein Beta-Risiko beispielsweise 0,05 beträgt, besteht eine Wahrscheinlichkeit von 5% für Ungenauigkeiten.
Die zentralen Thesen
- Das Beta-Risiko stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass eine falsche Hypothese in einem statistischen Test als wahr akzeptiert wird.
- Das Beta-Risiko steht im Gegensatz zum Alpha-Risiko, das die Wahrscheinlichkeit misst, dass eine Nullhypothese abgelehnt wird, wenn sie tatsächlich wahr ist.
- Eine Erhöhung der Stichprobengröße in einem statistischen Test kann das Beta-Risiko verringern.
- Ein akzeptables Beta-Risiko beträgt 10 %; darüber hinaus sollte die Stichprobengröße erhöht werden.
- Beta, das Teil des Capital Asset Pricing-Modells ist und die relative Volatilität eines Wertpapiers misst, hat bei der Entscheidungsfindung nur entfernt mit dem Beta-Risiko zu tun.
Das Beta-Risiko wird manchmal als „Beta-Fehler“ bezeichnet und wird oft mit dem “ Alpha-Risiko “ kombiniert, das auch als Typ-I-Fehler bekannt ist. Alpha-Risiko ist ein Fehler, der auftritt, wenn eine Nullhypothese abgelehnt wird, obwohl sie tatsächlich wahr ist. Es wird auch als „Produzentenrisiko“ bezeichnet. Der beste Weg, das Alpha-Risiko zu verringern, besteht darin, die Größe der getesteten Stichprobe zu erhöhen, in der Hoffnung, dass die größere Stichprobe repräsentativer für die Population ist.
Das Beta-Risiko basiert auf dem Merkmal und der Art einer getroffenen Entscheidung und kann von einem Unternehmen oder einer Einzelperson bestimmt werden. Sie hängt von der Größe der Varianz zwischen den Stichprobenmitteln ab. Der Weg, das Beta-Risiko zu steuern, besteht darin, die Teststichprobengröße zu erhöhen. Ein akzeptables Beta-Risiko bei der Entscheidungsfindung liegt bei etwa 10 %. Jede höhere Zahl sollte eine Erhöhung der Stichprobengröße auslösen.
Beispiele für Beta-Risiko
Eine interessante Anwendung des Hypothesentests im Finanzbereich kann mit dem Altman Z-Score erfolgen. Der Z-Score ist ein statistisches Modell, das die zukünftige Insolvenz von Unternehmen anhand bestimmter Finanzindikatoren vorhersagen soll. Statistische Tests der Genauigkeit des Z-Scores haben eine relativ hohe Genauigkeit gezeigt und eine Insolvenz innerhalb eines Jahres vorhergesagt. Diese Tests zeigen ein Beta-Risiko (Unternehmen, die voraussichtlich in Konkurs gehen werden, aber nicht) von ungefähr 15 bis 20 %, abhängig von der getesteten Stichprobe.
Beta-Risiko vs. Beta
Beta wird im Zusammenhang mit Investitionen auch als Beta-Koeffizient bezeichnet und ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Kurz gesagt, das CAPM ), das die erwartete Rendite eines Vermögenswerts auf Basis seines Betas und der erwarteten Marktrenditen berechnet. Als solches steht Beta im Zusammenhang mit der Entscheidungsfindung nur tangential mit dem Beta-Risiko in Verbindung.