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 associé à l'acceptation incorrecte de l'hypothèse nulle lorsqu'une autre hypothèse 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 soit pas en mesure de le faire. Par exemple, si un risque bêta est de 0, 05, il y a 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 lorsqu'elle est réellement vraie.Augmenter la taille de l'échantillon utilisée dans un test statistique peut réduire le risque bêta. Un niveau acceptable de risque bêta est de 10%; au-delà de cela, la taille de l'échantillon devrait être augmentée.
Le risque bêta est parfois appelé «erreur bêta» et est souvent associé à un «risque alpha», également appelé 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 pour le producteur». La meilleure façon de diminuer le risque alpha est d'augmenter la taille de l'échantillon testé en espérant que l'échantillon plus grand 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 des échantillons. 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 Altman Z-score. Le Z-score est un modèle statistique destiné à prédire la faillite future des 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 contre bêta
Le bêta, dans le contexte de l'investissement, est également connu sous le nom de coefficient bêta et est une mesure de la volatilité, ou risque systématique, d'un titre ou d'un portefeuille par rapport au marché dans son ensemble. Bref, le bêta d'un investissement indiquait s'il était plus ou moins volatil par rapport au marché. Il s'agit d'une composante du 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, la bêta n'est liée que de manière tangible au risque bêta dans le contexte de la prise de décision.
