बीटा जोखिम
बीटा जोखिम की संभावना है कि एक झूठे अशक्त परिकल्पना को सांख्यिकीय परीक्षण द्वारा स्वीकार किया जाएगा। इसे टाइप II त्रुटि या उपभोक्ता जोखिम के रूप में भी जाना जाता है। बीटा जोखिम की मात्रा का प्राथमिक निर्धारक परीक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले नमूना आकार है। जितना बड़ा नमूना परीक्षण किया गया, उतना कम बीटा जोखिम बन जाता है। बीटा जोखिम को कभी-कभी "बीटा त्रुटि" कहा जाता है और अक्सर इसे "अल्फा जोखिम" के साथ जोड़ा जाता है, जिसे टाइप I त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है।
बीटा रिस्क को तोड़ना
बीटा जोखिम को परिभाषित किया जा सकता है क्योंकि वैकल्पिक परिकल्पना सच होने पर गलत परिकल्पना को गलत तरीके से स्वीकार करने में पाया गया जोखिम है। सीधे शब्दों में कहें, यह स्थिति ले रहा है कि वास्तव में एक होने पर कोई अंतर नहीं है। मतभेदों का पता लगाने के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण नियोजित किया जाना चाहिए; बीटा जोखिम की संभावना है कि एक सांख्यिकीय परीक्षण ऐसा करने में असमर्थ होगा (उदाहरण के लिए यदि बीटा जोखिम 0.5 पाया गया था। इसका मतलब 5% अशुद्धि की संभावना होगी)।
बीटा जोखिम बनाम अल्फा जोखिम
अल्फा जोखिम एक त्रुटि है जब एक शून्य परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है जब यह वास्तव में सच होता है। इसे "निर्माता के जोखिम" के रूप में भी जाना जाता है। अल्फा जोखिम को कम करने का सबसे अच्छा तरीका नमूना का आकार इस उम्मीद के साथ परीक्षण करना है कि बड़ा नमूना आबादी का अधिक प्रतिनिधि होगा। अल्फा जोखिम और बीटा जोखिम की गणना के बारे में अधिक जानकारी यहां मिल सकती है।
बीटा जोखिम: कितना स्वीकार्य है?
बीटा जोखिम एक निर्णय की विशेषता और प्रकृति पर आधारित होता है जो किसी कंपनी या व्यक्ति द्वारा निर्धारित किया जा सकता है। यह नमूना साधनों के बीच विचरण के परिमाण पर निर्भर करता है। बीटा जोखिम को प्रबंधित करने का तरीका परीक्षण नमूना आकार को बढ़ाकर है। निर्णय लेने में बीटा जोखिम का एक स्वीकार्य स्तर लगभग 10% है। नमूना आकार को बढ़ाते हुए किसी भी संख्या को ट्रिगर करना चाहिए।
बीटा जोखिम और वित्त
ऑल्टमैन जेड-स्कोर का उपयोग करके वित्त में परिकल्पना परीक्षण का एक दिलचस्प आवेदन किया जा सकता है। जेड-स्कोर एक सांख्यिकीय मॉडल है जो कुछ वित्तीय संकेतकों के आधार पर फर्मों के भविष्य के दिवालियापन की भविष्यवाणी करने के लिए है। जेड-स्कोर की सटीकता के सांख्यिकीय परीक्षणों ने एक वर्ष के भीतर दिवालियापन की भविष्यवाणी करते हुए अपेक्षाकृत उच्च सटीकता का संकेत दिया है। इन परीक्षणों में एक बीटा जोखिम दिखाया गया है (फर्मों ने दिवालिया होने की भविष्यवाणी की थी लेकिन परीक्षण किए गए नमूने के आधार पर लगभग 15% से 20% तक नहीं था)।
बीटा, निवेश के संदर्भ में, बाजार की तुलना में एक सुरक्षा या एक पोर्टफोलियो की अस्थिरता, या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। एक निवेश के बीटा ने संकेत दिया कि क्या यह बाजार की तुलना में कम अस्थिर है। बीटा, को बीटा गुणांक के रूप में भी जाना जाता है, का उपयोग पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल (CAPM) में किया जाता है, जो अपने बीटा और अपेक्षित बाजार रिटर्न के आधार पर किसी संपत्ति की अपेक्षित वापसी की गणना करता है। जैसे, यह केवल निर्णय लेने के संदर्भ में बीटा जोखिम से संबंधित है।
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