통계적 위험
Statistical risk |
통계적 위험은 통계적 방법을 사용하여 상황의 위험을 계량하는 것이다. 이러한 방법은 특정 변수의 결과 또는 해당 분포의 하나 이상의 주요 모수에 대한 확률 분포를 추정하는 데 사용될 수 있으며, 위험 함수는 추정된 분포로부터 상황 위험의 특정 개념을 나타내는 단일 비 음수를 구하는 데 사용될 수 있다.
통계적 리스크는 금융, 경제 등 다양한 맥락에서 고려되며, 상황에 따라 활용할 수 있는 리스크 기능이 많다.
투자 수익률과 같은 연속형 변수의 통계적 위험의 척도는 변수의 추정된 분산 또는 균등하게 표준 편차라고 불리는 분산의 제곱근이다. 하방위험에 비해 상승위험이 중요하지 않다고 보는 금융의 또 다른 척도는 하방베타다. 이항 변수의 맥락에서, 위험에 대한 단순한 통계적 측정은 변수가 두 값 중 낮은 값을 가질 확률일 뿐이다.
한 위험 A가 다른 위험 B(즉, 모든 합리적인 위험 함수에 대해 더 큼)보다 명백하게 더 크다고 말할 수 있는 의식이 있다. 즉, A가 B의 평균 보존 범위인 경우. 이것은 A의 확률밀도함수가 대략적으로 B의 확률밀도함수를 "확산"함으로써 형성될 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 이는 부분적인 순서에 불과하다. 대부분의 위험 쌍은 이러한 방식으로 모호하게 순위를 매길 수 없으며, 그러한 순서가 없는 위험 변수 두 개의 추정된 분포에 적용되는 서로 다른 위험 함수는 어느 것이 더 위험한지에 대한 다른 답변을 제공할 것이다.
통계적 추정 자체의 맥락에서 특정 모수를 추정하는 데 수반되는 위험은 추정치가 부정확할 가능성이 있는 정도를 측정하는 척도다.
참고 항목
