बीटा जोखिम

बीटा जोखिम क्या है?

बीटा जोखिम की संभावना है कि एक मिथ्या अशक्त परिकल्पना को सांख्यिकीय परीक्षण द्वारा स्वीकार किया जाएगा। इसे टाइप II त्रुटि या उपभोक्ता जोखिम के रूप में भी जाना जाता है । इस संदर्भ में, “जोखिम” शब्द का अर्थ गलत निर्णय लेने की संभावना या संभावना है। बीटा जोखिम की मात्रा का प्राथमिक निर्धारक परीक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले नमूना आकार है। विशेष रूप से, बड़ा नमूना परीक्षण किया, कम बीटा जोखिम बन जाता है।

बीटा जोखिम को समझना

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 कोई फर्क नहीं पड़ता है, जब वास्तव में, एक है। मतभेदों का पता लगाने के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण नियोजित किया जाना चाहिए और बीटा जोखिम संभावना है कि एक सांख्यिकीय परीक्षण ऐसा करने में असमर्थ होगा। उदाहरण के लिए, यदि बीटा जोखिम 0.05 है, तो अशुद्धि की 5% संभावना है।

चाबी छीन लेना

• बीटा जोखिम इस संभावना का प्रतिनिधित्व करता है कि सांख्यिकीय परीक्षण में झूठी परिकल्पना को सच माना जाता है।
• बीटा जोखिम अल्फा जोखिम के विपरीत है, जो इस संभावना को मापता है कि एक अशक्त परिकल्पना खारिज कर दी जाती है जब यह वास्तव में सच होता है।
• एक सांख्यिकीय परीक्षण में उपयोग किए गए नमूना आकार को बढ़ाने से बीटा जोखिम को कम किया जा सकता है।
• बीटा जोखिम का एक स्वीकार्य स्तर 10% है; उससे आगे, नमूना आकार बढ़ाया जाना चाहिए।
• बीटा, जो पूंजी परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण मॉडल का हिस्सा है और सुरक्षा के सापेक्ष अस्थिरता को मापता है, केवल निर्णय लेने में बीटा जोखिम से संबंधित दूरस्थ रूप से 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 भी कहा जाता है । अल्फा जोखिम एक त्रुटि है जब एक अशक्त परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है जब यह वास्तव में सच होता है। इसे “निर्माता जोखिम” के रूप में भी जाना जाता है। अल्फा जोखिम को कम करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि नमूना का आकार इस उम्मीद के साथ परीक्षण किया जाए कि बड़ा नमूना जनसंख्या का अधिक प्रतिनिधि होगा।

बीटा जोखिम एक निर्णय की विशेषता और प्रकृति पर आधारित 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 प्रबंधन का तरीका परीक्षण के नमूने के 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 के उदाहरण

ऑल्टमैन जेड-स्कोर का उपयोग करके वित्त में परिकल्पना परीक्षण का एक दिलचस्प अनुप्रयोग बनाया 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। ये परीक्षण एक बीटा जोखिम दिखाते हैं (फर्मों ने दिवालिया होने की भविष्यवाणी की थी, लेकिन परीक्षण किए गए नमूने के आधार पर, लगभग 15% से 20% तक नहीं था)।

बीटा जोखिम बनाम बीटा

निवेश के संदर्भ में बीटा को बीटा गुणांक के रूप में भी जाना जाता है और यह बाजार की तुलना में सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता, या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। संक्षेप में, एक निवेश के CAPM ) का एक घटक है, जो अपने बीटा और अपेक्षित बाजार रिटर्न के आधार पर किसी संपत्ति की अपेक्षित वापसी की गणना करता है। जैसे, निर्णय लेने के संदर्भ में बीटा केवल बीटा जोखिम से संबंधित है।