什么是贝塔风险(beta risk)？

贝塔风险是一个错误的零假设被统计检验所接受的概率。这也被称为第二类错误或消费者风险。在这种情况下，“风险”一词是指作出错误决定的机会或可能性。贝塔风险量的主要决定因素是用于测试的样本量。具体来说，样本越大，贝塔风险就越低。

了解贝塔风险

贝塔风险可以定义为当一个替代假设为真时，错误地接受无效假设所发现的风险。简单地说，它采取的立场是没有区别，而事实上，有区别。应采用统计检验来检测差异，贝塔风险是统计检验无法检测差异的概率。例如，如果beta风险为0.05，则不准确的可能性为5%。

关键要点

• 贝塔风险表示统计检验中的假假设被接受为真假设的概率。
• Beta风险与alpha风险形成对比，alpha风险衡量的是一个无效假设在实际成立时被拒绝的概率。
• 增加统计测试中使用的样本量可以降低beta风险。
• 可接受的贝塔风险水平为10%；除此之外，还应增加样本量。
• 贝塔系数是资本资产定价模型的一部分，衡量证券的相对波动性，在决策中与贝塔系数风险只有很小的关系。

贝塔风险有时被称为“贝塔错误”，通常与“阿尔法风险”，也被称为I型错误配对。阿尔法风险是一个错误发生时，一个无效的假设被拒绝时，它实际上是真的。它也被称为“生产者风险”。降低阿尔法风险的最佳方法是增加被测样本的大小，希望较大的样本能更能代表人群。

贝塔风险是基于正在作出的决定的特征和性质，可能由公司或个人决定。它取决于样本均值之间方差的大小。管理beta风险的方法是增加测试样本量。决策过程中可接受的贝塔风险水平约为10%。任何一个更高的数字都会导致样本量的增加。

贝塔风险示例

假设检验在金融学中的一个有趣的应用可以通过使用奥特曼Z分数来实现。Z-score是一种统计模型，旨在根据某些财务指标预测企业未来的破产。对Z评分准确性的统计检验表明，预测一年内破产的准确性相对较高。这些测试显示，贝塔风险（公司预计破产，但没有）约为15%至20%，这取决于被测试的样本。

贝塔风险与贝塔风险

贝塔系数，在投资的背景下，也被称为贝塔系数，是衡量一种证券或投资组合相对于整个市场的波动性，或系统性风险。简言之，一项投资的贝塔值表明，与市场相比，它的波动性是大还是小。它是资本资产定价模型（CAPM）的一个组成部分，资本资产定价模型根据贝塔系数和预期市场收益率计算资产的预期收益。因此，在决策过程中，贝塔系数仅与贝塔系数风险密切相关。