Was ist das Beta-Risiko?
Das Beta-Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine falsche Nullhypothese von einem statistischen Test akzeptiert wird. Dies wird auch als Typ-II-Fehler oder Verbraucherrisiko bezeichnet. In diesem Zusammenhang bezieht sich der Begriff "Risiko" auf den Zufall oder die Wahrscheinlichkeit, eine falsche Entscheidung zu treffen. Die primäre Determinante für das Beta-Risiko ist die für den Test verwendete Stichprobengröße. Insbesondere wird das Beta-Risiko umso geringer, je größer die getestete Probe ist.
Grundlegendes zum Beta-Risiko
Das Beta-Risiko kann als das Risiko definiert werden, das sich aus der falschen Annahme der Nullhypothese ergibt, wenn eine alternative Hypothese zutrifft. Einfach gesagt, es wird die Position vertreten, dass es keinen Unterschied gibt, wenn 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 das 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 verworfen wird, wenn sie tatsächlich wahr ist kann das Beta-Risiko verringern. Ein akzeptables Beta-Risiko liegt bei 10%. Darüber hinaus sollte die Stichprobengröße erhöht werden. Beta, das Teil des Capital Asset Pricing-Modells ist und die relative Volatilität eines Wertpapiers misst, hängt nur entfernt vom Beta-Risiko bei der Entscheidungsfindung ab.
Das Beta-Risiko wird manchmal als "Beta-Fehler" bezeichnet und oft mit dem "Alpha-Risiko", auch als Typ-I-Fehler bezeichnet, kombiniert. Das Alpha-Risiko ist ein Fehler, der auftritt, wenn eine Nullhypothese verworfen wird, wenn sie tatsächlich wahr ist. Es ist auch als "Produzentenrisiko" bekannt. Der beste Weg, das Alpha-Risiko zu verringern, besteht darin, die Größe der zu testenden Stichprobe zu erhöhen, in der Hoffnung, dass die größere Stichprobe repräsentativer für die Bevölkerung ist.
Das Beta-Risiko basiert auf dem Merkmal und der Art einer Entscheidung, die von einem Unternehmen oder einer Einzelperson getroffen wird und möglicherweise von diesen bestimmt wird. Dies hängt von der Größe der Varianz zwischen den Abtastmitteln ab. Das Beta-Risiko lässt sich durch Erhöhen der Stichprobengröße steuern. Ein akzeptables Beta-Risiko bei der Entscheidungsfindung liegt bei etwa 10%. Jede höhere Zahl sollte eine Erhöhung der Stichprobengröße auslösen.
Beispiele für Beta-Risiken
Eine interessante Anwendung von Hypothesentests in der Finanzbranche kann mit dem Altman Z-Score erfolgen. Der Z-Score ist ein statistisches Modell, das auf der Grundlage bestimmter Finanzindikatoren die zukünftige Insolvenz von Unternehmen vorhersagen soll. Statistische Tests der Genauigkeit des Z-Scores haben eine relativ hohe Genauigkeit ergeben und den Konkurs innerhalb eines Jahres prognostiziert. Diese Tests zeigen ein Beta-Risiko (Unternehmen, deren Konkurs vorhergesagt wurde, aber nicht), das je nach getesteter Stichprobe zwischen ungefähr 15% und 20% liegt.
Beta-Risiko vs. Beta
Beta wird im Zusammenhang mit Anlagen 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 Beta einer Anlage zeigte an, ob sie im Vergleich zum Markt mehr oder weniger volatil ist. Es ist eine Komponente des Capital Asset Pricing-Modells (CAPM), das die erwartete Rendite eines Vermögenswerts auf der Grundlage seines Beta und der erwarteten Marktrendite berechnet. Daher ist Beta im Rahmen der Entscheidungsfindung nur tangential mit dem Beta-Risiko verbunden.
