Risque bêta
Qu’est-ce que le risque bêta?
Le risque bêta est la probabilité qu’une fausse hypothèse nulle soit acceptée par un test statistique. Ceci est également connu comme une erreur de type II ou un risque pour le consommateur. Dans ce contexte, le terme « risque » fait référence à la chance ou à la probabilité de prendre une décision incorrecte. Le principal déterminant de la quantité de risque bêta est la taille de l’échantillon utilisé pour le test. Plus précisément, plus l’échantillon testé est grand, plus le risque bêta diminue.
Comprendre le risque bêta
Le risque bêta peut être défini comme le risque trouvé en acceptant incorrectement l’hypothèse nulle lorsqu’une hypothèse alternative est vraie. En termes simples, il est d’avis qu’il n’y a pas de différence alors qu’en fait, il y en a une. Un test statistique doit être utilisé pour détecter les différences et le risque bêta est la probabilité qu’un test statistique ne puisse pas le faire. Par exemple, si un risque bêta est de 0,05, il existe une probabilité d’inexactitude de 5%.
Points clés à retenir
- Le risque bêta représente la probabilité qu’une fausse hypothèse dans un test statistique soit acceptée comme vraie.
- Le risque bêta contraste avec le risque alpha, qui mesure la probabilité qu’une hypothèse nulle soit rejetée alors qu’elle est réellement vraie.
- L’augmentation de la taille de l’échantillon utilisé dans un test statistique peut réduire le risque bêta.
- Un niveau acceptable de risque bêta est de 10%; au-delà, la taille de l’échantillon devrait être augmentée.
- Le bêta, qui fait partie du modèle de tarification des immobilisations et mesure la volatilité relative d’un titre, n’est lié qu’à distance au risque bêta dans la prise de décision.
Risque Beta est parfois appelé « erreur bêta » et est souvent associé à « alpha risque », également connu sous le nom d’ une erreur de type I. Le risque alpha est une erreur qui se produit lorsqu’une hypothèse nulle est rejetée alors qu’elle est réellement vraie. Il est également connu sous le nom de «risque producteur». La meilleure façon de réduire le risque alpha est d’augmenter la taille de l’échantillon testé dans l’espoir que l’ échantillon plus large sera plus représentatif de la population.
Le risque bêta est basé sur la caractéristique et la nature d’une décision qui est prise et peut être déterminé par une entreprise ou un individu. Cela dépend de l’ampleur de la variance entre les moyennes de l’échantillon. La façon de gérer le risque bêta consiste à augmenter la taille de l’échantillon de test. Un niveau acceptable de risque bêta dans la prise de décision est d’environ 10%. Tout nombre supérieur devrait déclencher l’augmentation de la taille de l’échantillon.
Exemples de risque bêta
Une application intéressante des tests d’hypothèses en finance peut être faite en utilisant le score Z d’Altman. Le Z-score est un modèle statistique destiné à prédire la future faillite d’entreprises sur la base de certains indicateurs financiers. Les tests statistiques de l’exactitude du score Z ont indiqué une précision relativement élevée, prédisant la faillite dans un délai d’un an. Ces tests montrent un risque bêta (les entreprises prévoyaient faire faillite mais ne l’ont pas fait) allant d’environ 15% à 20%, selon l’échantillon testé.
Risque bêta vs bêta
Le bêta, dans le contexte de l’investissement, est également appelé coefficient bêta et est une mesure de la volatilité, ou du risque systématique, d’un titre ou d’un portefeuille par rapport au marché dans son ensemble. Bref, le CAPM ), qui calcule le rendement attendu d’un actif en fonction de son bêta et des rendements attendus du marché. En tant que tel, le bêta n’est lié que de manière tangentielle au risque bêta dans le cadre de la prise de décision.