Qué es el riesgo beta?
El riesgo beta es la probabilidad de que una prueba estadística considere una hipótesis nula falsa. También se denomina error de tipo II o riesgo para el consumidor. El término «riesgo» en este contexto se refiere al azar o a la probabilidad de tomar una decisión incorrecta.
El principal determinante de la exposición beta es el tamaño de la muestra utilizada para el estudio. Cuanto mayor sea la muestra analizada, menor será el riesgo beta. El riesgo beta, cuando una hipótesis alternativa es correcta, puede definirse como el riesgo que se encuentra al aceptar incorrectamente la hipótesis nula.
En pocas palabras, considera que no hay diferencia cuando, de hecho, hay una. El riesgo beta suele denominarse «error beta», que a veces se empareja con el «riesgo alfa», comúnmente denominado error de tipo I.
El riesgo alfa es un error que se produce cuando se rechaza una hipótesis nula cuando es verdadera. La mejor manera de minimizar el riesgo alfa es aumentar el tamaño de la muestra que se está probando, con la esperanza de que el tremendo ejemplo sea más representativo de la población.
El riesgo beta se basa en la naturaleza y el carácter de una decisión que se toma y puede ser determinada por una empresa o un individuo. Depende de la magnitud de la media-varianza de la muestra. La forma de gestionar el riesgo beta es aumentar el tamaño de la muestra de la prueba. En la toma de decisiones, una cantidad razonable de riesgo beta es de alrededor del 10%. Cualquier número superior hará que aumente el tamaño de la muestra.
Ejemplos de riesgo beta
La puntuación Z de Altman puede utilizarse para hacer una nueva aplicación de la prueba de hipótesis en finanzas. La puntuación Z es un modelo matemático diseñado para predecir la posible quiebra de una empresa en función de indicadores financieros específicos.
Los estudios estadísticos sobre la exactitud de la puntuación Z han demostrado una precisión relativamente alta, prediciendo la quiebra en un año. Estas pruebas muestran un riesgo beta que oscila entre el 15% y el 20%, dependiendo de la muestra que se pruebe (empresas que se predijo que iban a quebrar pero no lo hicieron).