beta风险：它是什么，它的工作方式，示例

beta风险是错误的概率零假设将通过统计检验接受。这也被称为II型错误或消费者风险。在这种情况下，“风险”一词是指做出错误决定的机会或可能性。 Beta风险量的主要决定因素是用于测试的样本量。具体而言，测试样品越大，beta风险就越低。

了解β风险

Beta风险可以定义为当替代假设是正确的情况下，错误地接受零假设时发现的风险。简而言之，它的立场是，实际上有一个没有区别。应采用统计检验来检测差异，而beta风险是统计检验将无法做到的概率。例如，如果Beta风险为0.05，则不准确的可能性为5％。

Beta风险有时称为“ Beta错误”，通常与“配对”α风险，“也称为类型I错误。当零假设实际为真时，alpha风险是拒绝假设时发生的错误。它也被称为“生产者风险”。降低α风险的最佳方法是增加测试样品的大小，希望更大样本将更代表人口。

Beta风险基于正在做出的决定的特征和性质，并且可以由公司或个人决定。这取决于方差在样本平均值之间。管理Beta风险的方法是增加测试样本量。决策中可接受的Beta风险水平约为10％。任何数字较高都应触发增加样本量。

一个有趣的应用假设检验在金融中可以使用Altman Z得分。Z分数是一个统计模型，旨在根据某些财务指标预测公司未来破产。

统计测试的准确性Z得分表明准确性相对较高，可以在一年内预测破产。这些测试表明Beta风险（预计将破产但不会破产的公司）范围从约15％到20％，具体取决于样本的测试。

2007年，Altman Z得分表示，由于特定资产相关证券的信用评级的评级高于应有的，因此两家公司的风险正在大大增加。 2007年，公司的中位数为Z分数为1.81，它非常接近阈值，这表明很可能会破产。奥特曼的计算使他相信会发生危机。

Z分数应谨慎计算和解释。例如，z得分不能免疫错误的会计惯例。由于遇到麻烦的公司有时可能会歪曲或掩盖其财务状况，因此Z得分仅与数据中的数据一样准确。

在投资的背景下，Beta也被称为Beta系数，并且是对整个市场相比，安全性或投资组合的波动性或系统风险的量度。简而言之，beta与市场相比，投资表明它的波动性是或多或少的波动性。

它是资本资产定价模型（CAPM），该（根据资产的Beta和预期市场回报计算资产的预期回报。因此，在决策背景下，Beta仅与Beta风险有切线相关。