ما هو خطر ألفا؟
مخاطر ألفا هي المخاطر التي في اختبار إحصائي يتم فيها رفض الفرضية الصفرية عندما تكون في الواقع صحيحة. يُعرف هذا أيضًا باسم خطأ من النوع الأول، أو نتيجة إيجابية خاطئة. يشير مصطلح "المخاطر" إلى فرصة أو احتمال اتخاذ قرار غير صحيح. العامل الأساسي الذي يحدد مقدار مخاطر ألفا هو حجم العينة المستخدمة في الاختبار. بشكل خاص، كلما زاد حجم العينة المختبرة، كلما انخفضت مخاطر ألفا.
يمكن مقارنة مخاطر ألفا مع مخاطر بيتا، أو خطر ارتكاب خطأ من النوع الثاني (أي، نتيجة سلبية خاطئة).
مخاطر ألفا، في هذا السياق، لا تتعلق بمخاطر الاستثمار المرتبطة بمحفظة مُدارة بنشاط تسعى لتحقيق ألفا، أو العوائد الزائدة فوق السوق.
النقاط الرئيسية
- يُعرف باسم الخطأ من النوع الأول، يحدث خطر ألفا أثناء اختبار الفرضيات عندما يتم رفض الفرضية الصفرية، على الرغم من أنها صحيحة ولا ينبغي رفضها.
- تفترض الفرضية الصفرية عدم وجود علاقة سبب ونتيجة بين العنصر الذي يتم اختباره والمحفزات المطبقة أثناء الاختبار.
- الخطأ من النوع الأول هو في الأساس "إيجابية كاذبة"، مما يؤدي إلى رفض غير صحيح للفرضية الصفرية.
- ألفا، أو العائد النشط من الاستثمار، لا يرتبط بمخاطر ألفا في اتخاذ القرارات الإحصائية.
فهم مخاطر ألفا
عادةً ما تنص الفرضية الصفرية في اختبار إحصائي على أنه لا يوجد فرق بين القيمة التي يتم اختبارها ورقم معين، مثل الصفر أو الواحد. عندما يتم رفض الفرضية الصفرية، فإن الشخص الذي يجري الاختبار يقول إن هناك فرقًا بين القيمة المختبرة والرقم المعين.
مخاطر ألفا هي المخاطر التي يتم فيها اكتشاف اختلاف عندما لا يوجد في الواقع أي اختلاف. يمكن تفسيرها على أنها المخاطر الموجودة في رفض الفرضية الصفرية بشكل غير صحيح عندما تكون الفرضية البديلة في الواقع خاطئة. هذا هو الإيجابي الكاذب، ببساطة، هو اتخاذ الموقف بأن هناك اختلافًا عندما لا يوجد في الواقع أي اختلاف. يجب استخدام اختبار إحصائي لاكتشاف الفروق بين الفرضية والفرضية الصفرية، ومخاطر ألفا هي احتمال أن يبلغ هذا الاختبار عن وجود فرق عندما لا يكون هناك في الواقع أي شيء. إذا كانت مخاطر ألفا 0.05، فهذا يعني أن هناك احتمال بنسبة 5% لوجود خطأ.
اختبار الفرضيات
اختبار الفرضيات هو عملية اختبار تخمين باستخدام بيانات العينة. يهدف الاختبار إلى تقديم دليل على أن التخمين أو الفرضية مدعومة بالبيانات التي يتم اختبارها. الفرضية الصفرية هي الاعتقاد بأنه لا يوجد دلالة إحصائية أو تأثير بين مجموعتي البيانات أو المتغيرات أو المجموعات السكانية التي يتم النظر فيها في الفرضية. عادةً ما يحاول الباحث دحض الفرضية الصفرية.
على سبيل المثال، لنفترض أن الفرضية الصفرية تنص على أن استراتيجية الاستثمار لا تؤدي بشكل أفضل من مؤشر السوق، مثل S&P 500. سيقوم الباحث بأخذ عينات من البيانات واختبار الأداء التاريخي لاستراتيجية الاستثمار لتحديد ما إذا كانت الاستراتيجية قد أدت بمستوى أعلى من S&P. إذا أظهرت نتائج الاختبار أن الاستراتيجية أدت بمعدل أعلى من المؤشر، فسيتم رفض الفرضية الصفرية.
غالبًا ما يُشار إلى هذا الشرط بـ "n=0". إذا أُجري الاختبار وبدت النتيجة تشير إلى أن المحفزات المطبقة على الشخص الخاضع للاختبار تسبب رد فعل، فإنه يجب رفض الفرضية الصفرية التي تنص على أن المحفزات لا تؤثر على الشخص الخاضع للاختبار.
أمثلة على مخاطر ألفا
مثال على مخاطر ألفا في التمويل هو إذا أراد شخص ما اختبار الفرضية التي تقول إن متوسط العائد السنوي لمجموعة من الأسهم كان أكبر من 10%. وبالتالي، ستكون الفرضية الصفرية هي أن العوائد تساوي أو تقل عن 10%. لاختبار ذلك، سيقوم الشخص بتجميع عينة من عوائد الأسهم على مر الزمن وتحديد مستوى الأهمية.
إذا قمت بعد النظر إحصائيًا في العينة بتحديد أن متوسط العائد السنوي أعلى من 10%، فسوف ترفض الفرضية الصفرية. ولكن في الواقع، كان متوسط العائد 6% لذا فقد ارتكبت خطأ من النوع الأول. احتمال ارتكابك لهذا الخطأ في اختبارك هو مخاطر ألفا. هذه المخاطر قد تقودك للاستثمار في مجموعة من الأسهم عندما لا تبرر العوائد فعليًا المخاطر المحتملة.
في الاختبارات الطبية، قد يؤدي الخطأ من النوع الأول إلى ظهور أن العلاج لمرض ما له تأثير في تقليل شدة المرض بينما في الواقع ليس له تأثير. عند اختبار دواء جديد، ستكون الفرضية الصفرية هي أن الدواء لا يؤثر على تقدم المرض. لنفترض أن مختبرًا يبحث في دواء جديد للسرطان. قد تكون فرضيتهم الصفرية أن الدواء لا يؤثر على معدل نمو الخلايا السرطانية.
بعد تطبيق الدواء على الخلايا السرطانية، تتوقف الخلايا السرطانية عن النمو. وهذا سيؤدي إلى أن يرفض الباحثون الفرضية الصفرية التي تنص على أن الدواء لن يكون له تأثير. إذا كان الدواء هو الذي تسبب في توقف النمو، فإن الاستنتاج برفض الفرضية الصفرية في هذه الحالة سيكون صحيحًا. ومع ذلك، إذا كان هناك شيء آخر خلال الاختبار هو الذي تسبب في توقف النمو بدلاً من الدواء المُعطى، فسيكون هذا مثالًا على رفض غير صحيح للفرضية الصفرية، أي خطأ من النوع الأول.