什麼是阿爾法風險？
Alpha 風險是指在統計檢驗中，原假設實際上爲真時將被拒絕的風險。這也稱爲I 類錯誤或誤報。術語“風險”是指做出錯誤決定的機會或可能性。阿爾法風險大小的主要決定因素是用於測試的樣本量。具體來說，測試的樣本越大，阿爾法風險就越低。
Alpha 風險可以與Beta 風險或犯II 類錯誤（即假陰性）的風險進行對比。
在這種情況下，阿爾法風險與尋求阿爾法或高於市場超額回報的主動管理投資組合相關的投資風險無關。
要點
- 阿爾法風險被稱爲 I 型錯誤，在假設檢驗過程中，當原假設被拒絕時，就會出現阿爾法風險，即使它是準確的且不應被拒絕。
- 原假設假設測試項目與測試期間應用的刺激之間沒有因果關係。
- I 類錯誤本質上是“誤報”，導致錯誤地拒絕原假設。
- Alpha 或主動投資回報與統計決策中的 Alpha 風險無關。
瞭解阿爾法風險
統計檢驗中的零假設通常表明被檢驗的值與特定數字（例如零或一）之間沒有差異。當原假設被拒絕時，進行檢驗的人表示檢驗值與特定數字之間存在差異。
Alpha 風險是指在實際不存在差異的情況下檢測到差異的風險。它可以解釋爲當備擇假設實際上是錯誤的時候錯誤地拒絕零假設所存在的風險。簡而言之，這是一種誤報，它認爲存在差異，而實際上沒有差異。應該採用統計檢驗來檢測假設和零值之間的差異，而阿爾法風險是這樣的檢驗在實際上什麼都沒有的情況下報告假設的概率。如果 alpha 風險爲 0.05，則不準確的可能性爲 5%。
降低阿爾法風險的最佳方法是增加測試樣本的大小，希望更大的樣本能夠更能代表總體。
假設檢驗
假設檢驗是使用樣本數據檢驗猜想的過程。該測試旨在提供證據，證明所測試的數據支持猜想或假設。零假設是指假設假設中考慮的兩個數據集、變量或總體之間不存在統計顯着性或影響。通常，研究人員會嘗試反駁原假設。
例如，假設零假設指出投資策略的表現並不比市場指數（例如標準普爾 500 指數）更好。研究人員將採集數據樣本並測試投資策略的歷史表現，以確定投資策略是否有效策略的執行水平高於標準普爾指數。如果測試結果表明策略的執行率高於指數，則原假設將被拒絕。
該條件通常表示爲“n=0”。如果進行測試時，結果似乎表明施加到測試對象的刺激引起了反應，則需要拒絕表明刺激不影響測試對象的原假設。
理想情況下，如果發現原假設爲真，則永遠不應拒絕原假設；如果發現原假設爲假，則應始終拒絕原假設。但是，在某些情況下可能會發生錯誤。
阿爾法風險的例子
金融領域阿爾法風險的一個例子是，如果有人想要檢驗一組股票的平均年回報率大於 10% 的假設。因此，如果回報率等於或小於 10%，則爲原假設。爲了測試這一點，人們需要編制一份隨時間推移的股票回報樣本並設定顯着性水平。
如果對樣本進行統計分析後，您確定平均年回報率高於 10%，則您將拒絕原假設。但實際上，平均回報率爲 6%，因此您犯了 I 類錯誤。您在測試中犯此錯誤的概率就是 alpha 風險。當回報實際上無法證明潛在風險的合理性時，這種阿爾法風險可能會導致您投資於一組股票。
在醫學測試中，I 類錯誤會導致疾病的治療看起來具有降低疾病嚴重程度的效果，但事實上卻沒有。當測試一種新藥物時，零假設是該藥物不會影響疾病的進展。假設一個實驗室正在研究一種新的抗癌藥物。他們的零假設可能是該藥物不會影響癌細胞的生長速度。
將藥物應用於癌細胞後，癌細胞停止生長。這將導致研究人員拒絕他們的零假設，即該藥物沒有效果。如果藥物導致生長停止，在這種情況下，拒絕無效的結論將是正確的。然而，如果測試期間的其他因素而不是所施用的藥物導致了生長停止，則這將是錯誤拒絕原假設的示例，即 I 型錯誤。