什么是Beta风险？
Beta风险是统计检验接受错误的原假设的概率。 这也称为II型错误或消费者风险。 在本文中，术语“风险”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，测试的样本越大，β风险就越低。
了解Beta风险
Beta风险可以定义为当替代假设为真时错误地接受原假设的风险。 简而言之，实际上是存在差异的立场是没有差异的。 应该使用统计检验来检测差异，而beta风险是统计检验无法做到的概率。 例如，如果beta风险为0.05，则存在5％的不准确性可能性。
重要要点
- Beta风险表示统计检验中的假假设被接受为真的概率; Beta风险与alpha风险形成对比，α风险表示当原假设为真时否定假设被拒绝的可能性。可以降低beta风险。可接受的beta风险水平为10％； 除此之外，还应增加样本量。贝塔（Beta）是资本资产定价模型的一部分，用于衡量证券的相对波动性，与决策中的贝塔风险仅遥相关。
Beta风险有时称为“β错误”，通常与“α风险”（也称为I型错误）配对。 Alpha风险是在原假设为真时拒绝原假设的情况下发生的错误。 也称为“生产者风险”。 降低alpha风险的最好方法是增加被测样品的大小，希望更大的样品能更好地代表人群。
Beta风险基于正在做出的决策的特征和性质，并可能由公司或个人确定。 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的数量。 决策中可接受的beta风险水平约为10％。 任何更高的数字应触发增加样本量。
Beta风险示例
可以使用Altman Z评分在金融中进行假设检验的有趣应用。 Z评分是一种统计模型，旨在根据某些财务指标来预测企业的未来破产情况。 Z评分准确性的统计测试表明准确性较高，可以预测一年内破产。 这些测试显示，取决于所测试的样本，β风险（预计会破产但不会破产）的范围约为15％至20％。
Beta风险与Beta
在投资方面，贝塔系数也称为贝塔系数，是衡量证券或投资组合与整个市场相比的波动性或系统风险的量度。 简而言之，一项投资的贝塔值表明它与市场相比波动较大还是较小。 它是资本资产定价模型（CAPM）的组成部分，该模型根据Beta和预期的市场收益来计算资产的预期收益。 因此，在决策过程中，β仅与β风险呈切线关系。
