Risque Bêta
Le risque bêta est la probabilité qu'une hypothèse nulle fausse soit acceptée par un test statistique. Ceci est également appelé erreur de type II ou risque pour le consommateur. Le principal déterminant de la quantité de risque bêta est la taille de l'échantillon utilisé pour le test. Plus l'échantillon testé est grand, plus le risque bêta est faible. Le risque bêta est parfois appelé "erreur bêta" et est souvent associé à un "risque alpha", également appelé erreur de type I.
Réduire le risque bêta
Le risque bêta peut être défini comme le risque résultant d'une acceptation incorrecte de 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. Pour détecter les différences, un test statistique doit être utilisé; Le risque bêta est la probabilité qu'un test statistique ne puisse pas le faire (par exemple, si le risque bêta est égal à 0, 5, cela signifierait une probabilité d'inexactitude de 5%).
Risque Bêta vs Risque Alpha
Le risque alpha est une erreur survenant lorsqu'une hypothèse nulle est rejetée alors qu'elle est vraie. On l'appelle aussi «risque du producteur». Le meilleur moyen de réduire le risque alpha est d’augmenter la taille de l’échantillon testé, en espérant que l’échantillon le plus large sera plus représentatif de la population. Plus d'informations sur la façon de calculer le risque alpha et le risque bêta sont disponibles ici.
Risque bêta: quelle quantité est acceptable?
Le risque bêta est basé sur les caractéristiques et la nature d'une décision prise et peut être déterminé par une entreprise ou un particulier. Cela dépend de l'ampleur de la variance entre les moyennes de l'échantillon. La manière de gérer le risque bêta consiste à augmenter la taille de l'échantillon testé. Un niveau de risque bêta acceptable dans la prise de décision est d'environ 10%. Tout nombre plus élevé devrait entraîner une augmentation de la taille de l'échantillon.
Risque Bêta et Finance
Une application intéressante du test d'hypothèse en finance peut être réalisée à l'aide du Altman Z-score. Le Z-score est un modèle statistique destiné à prédire la future faillite des entreprises sur la base de certains indicateurs financiers. Les tests statistiques de la précision du Z-Score ont révélé une précision relativement élevée, prédisant la faillite dans un délai d'un an. Ces tests ont révélé un risque bêta (les entreprises prévoyant la faillite mais ne l’ayant pas fait) allant d’environ 15% à 20%, en fonction de l’échantillon testé.
La bêta, dans le contexte d’un investissement, est une mesure de la volatilité, ou du risque systématique, d’un titre ou d’un portefeuille par rapport au marché dans son ensemble. Le bêta d’un investissement indiquait s’il était plus moins volatil que le marché. Le bêta, également appelé coefficient bêta, est utilisé dans le modèle d'évaluation des immobilisations (CAPM), qui calcule le rendement attendu d'un actif en fonction de son bêta et des rendements attendus du marché. En tant que tel, il est uniquement lié de manière tangentielle au risque bêta dans le contexte de la prise de décision.
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