Rủi ro Beta là gì?
Rủi ro Beta là xác suất mà một giả thuyết null sai sẽ được chấp nhận bởi một thử nghiệm thống kê. Điều này còn được gọi là lỗi Loại II hoặc rủi ro của người tiêu dùng. Trong bối cảnh này, thuật ngữ "rủi ro" đề cập đến cơ hội hoặc khả năng đưa ra quyết định không chính xác. Yếu tố quyết định chính của lượng rủi ro beta là cỡ mẫu được sử dụng cho thử nghiệm. Cụ thể, mẫu thử nghiệm càng lớn, nguy cơ beta càng thấp.
Hiểu rủi ro Beta
Rủi ro Beta có thể được định nghĩa là rủi ro được tìm thấy trong việc chấp nhận sai giả thuyết khống khi giả thuyết thay thế là đúng. Nói một cách đơn giản, nó đang đảm nhận vị trí không có sự khác biệt khi, trên thực tế, có một. Một thử nghiệm thống kê nên được sử dụng để phát hiện sự khác biệt và rủi ro beta là xác suất mà một thử nghiệm thống kê sẽ không thể làm như vậy. Ví dụ: nếu rủi ro beta là 0, 05, có 5% khả năng không chính xác.
Chìa khóa chính
- Rủi ro Beta thể hiện xác suất giả thuyết sai trong thử nghiệm thống kê được chấp nhận là đúng. Rủi ro rủi ro tương phản với rủi ro alpha, đo lường xác suất giả thuyết khống bị từ chối khi nó thực sự đúng. Tăng kích thước mẫu được sử dụng trong thử nghiệm thống kê có thể giảm rủi ro beta. Mức rủi ro beta chấp nhận được là 10%; ngoài ra, nên tăng kích thước mẫu.Beta, một phần của mô hình định giá tài sản vốn và đo lường mức độ biến động tương đối của chứng khoán, chỉ liên quan từ xa đến rủi ro beta khi ra quyết định.
Rủi ro beta đôi khi được gọi là "lỗi beta" và thường được ghép với "rủi ro alpha", còn được gọi là lỗi Loại I. Rủi ro Alpha là một lỗi xảy ra khi một giả thuyết khống bị bác bỏ khi nó thực sự đúng. Nó còn được gọi là "rủi ro nhà sản xuất." Cách tốt nhất để giảm rủi ro alpha là tăng kích thước của mẫu được thử nghiệm với hy vọng rằng mẫu lớn hơn sẽ đại diện hơn cho dân số.
Rủi ro Beta dựa trên đặc điểm và bản chất của quyết định đang được đưa ra và có thể được xác định bởi một công ty hoặc cá nhân. Nó phụ thuộc vào độ lớn của phương sai giữa các phương tiện mẫu. Cách để quản lý rủi ro beta là tăng kích thước mẫu thử nghiệm. Mức rủi ro beta chấp nhận được trong quá trình ra quyết định là khoảng 10%. Bất kỳ số nào cao hơn sẽ kích hoạt tăng kích thước mẫu.
Ví dụ về rủi ro Beta
Một ứng dụng thú vị của kiểm tra giả thuyết trong tài chính có thể được thực hiện bằng cách sử dụng điểm số Altman Z. Điểm Z là một mô hình thống kê nhằm dự đoán sự phá sản trong tương lai của các công ty dựa trên các chỉ số tài chính nhất định. Các thử nghiệm thống kê về độ chính xác của điểm Z đã chỉ ra độ chính xác tương đối cao, dự đoán phá sản trong vòng một năm. Các xét nghiệm này cho thấy rủi ro beta (các công ty dự đoán sẽ phá sản nhưng không), dao động từ khoảng 15% đến 20%, tùy thuộc vào mẫu được thử nghiệm.
Rủi ro Beta so với Beta
Beta, trong bối cảnh đầu tư, còn được gọi là hệ số beta và là thước đo mức độ biến động, hoặc rủi ro hệ thống, của chứng khoán hoặc danh mục đầu tư so với toàn bộ thị trường. Nói tóm lại, bản beta của một khoản đầu tư cho biết liệu nó có biến động nhiều hay ít so với thị trường. Nó là một thành phần của mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), tính toán lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản dựa trên beta và lợi nhuận thị trường dự kiến của nó. Như vậy, beta chỉ liên quan một cách hữu hình với rủi ro beta trong bối cảnh ra quyết định.
