Top 10 # Xem Nhiều Nhất Mức Ý Nghĩa Alpha Là Gì Mới Nhất 6/2023 # Top Like

Khái niệm thuật ngữ

Alpha là:

1. Một thước đo hiệu suất trên cơ sở điều chỉnh rủi ro. Alpha lấy sự biến động (rủi ro về giá) của một quỹ tương hỗ và so sánh hiệu suất điều chỉnh rủi ro của nó với chỉ số chuẩn. Lợi nhuận vượt quá của quỹ so với lợi nhuận của chỉ số chuẩn là alpha của quỹ.

2. Tỷ lệ lợi nhuận bất thường của một chứng khoán hoặc danh mục đầu tư vượt quá mức dự đoán của một mô hình cân bằng như mô hình định giá tài sản vốn (CAPM).

Giải thích

1. Alpha là một trong năm chỉ số rủi ro kỹ thuật; những cái khác là beta, độ lệch chuẩn, R bình phương và tỷ lệ Sharpe. Đây là tất cả các phép đo thống kê được sử dụng trong lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (MPT). Tất cả các chỉ số này nhằm giúp các nhà đầu tư xác định tỷ lệ rủi ro phần thưởng của một quỹ tương hỗ. Nói một cách đơn giản, alpha thường được coi là đại diện cho giá trị mà người quản lý danh mục đầu tư thêm hoặc trừ vào lợi nhuận của quỹ.

Chỉ số alpha dương là 1.0 có nghĩa là quỹ đã vượt xa chỉ số chuẩn của mình 1%. Tương ứng, một alpha âm tương tự sẽ chỉ ra mức kém hiệu quả là 1%.

2. Nếu phân tích CAPM ước tính rằng danh mục đầu tư sẽ kiếm được 10% dựa trên rủi ro của danh mục đầu tư nhưng danh mục đầu tư thực sự kiếm được 15%, alpha của danh mục đầu tư sẽ là 5%. 5% này là lợi nhuận vượt quá so với dự đoán trong mô hình CAPM.

Khái niệm thuật ngữ

Alpha Risk là rủi ro trong một bài kiểm tra thống kê rằng một Giả Thuyết Không sẽ bị từ chối khi nó thực sự đúng. Đây còn được gọi là lỗi loại I. Cách tốt nhất để giảm rủi ro alpha là tăng kích thước của mẫu được thử nghiệm với hy vọng rằng mẫu lớn hơn sẽ đại diện hơn cho quần chúng.

Giải thích

Một ví dụ về rủi ro alpha trong tài chính sẽ là nếu người ta muốn kiểm tra giả thuyết lợi nhuận trung bình hàng năm của một nhóm cổ phiếu lớn hơn 10%. Vì vậy, Giả Thuyết Không sẽ là nếu lợi nhuận bằng hoặc ít hơn 10%. Để kiểm tra điều này, người ta sẽ biên dịch một mẫu lợi nhuận vốn chủ sở hữu theo thời gian và đặt mức ý nghĩa. Nếu sau khi thống kê xem mẫu, bạn xác định rằng lợi nhuận trung bình hàng năm cao hơn 10%, bạn sẽ loại bỏ Giả Thuyết Không. Nhưng trong thực tế, lợi nhuận trung bình là 6% nên bạn đã mắc lỗi loại I. Xác suất mà bạn đã mắc lỗi này trong bài kiểm tra của mình là rủi ro alpha. Rủi ro alpha này có thể khiến bạn đầu tư vào một nhóm cổ phiếu khi lợi nhuận không thực sự biện minh cho các rủi ro tiềm ẩn.

Khái niệm

Hệ số alpha, tiếng Anh gọi là alpha, kí tự trong tiếng Hy Lạp là α.

Hệ số alpha là thuật ngữ được sử dụng trong lĩnh vực đầu tư, dùng để chỉ khả năng đánh bại thị trường của một chiến lược.

Hệ số alpha cũng thường được coi là lợi nhuận thặng dư hay tỉ suất sinh lời bất thường trong bối cảnh thị trường hiệu quả, vì lúc này không có một công thức nào có thể đạt được lợi suất cao hơn thị trường chung.

Hệ số alpha thường được sử dụng kèm với hệ số beta – là hệ số đo lường độ dao dộng hoặc rủi ro của thị trường chung, còn được biết đến với tên gọi rủi ro hệ thống của thị trường.

Hệ số alpha là một trong năm hệ số rủi ro phổ biến. Các hệ số còn lại là hệ số beta, độ lệch chuẩn, hệ số R và hệ số Sharpe.

Hiểu rõ hơn về hệ số alpha

Trong tài chính, hệ số alpha là một thước đo cho sự hiệu quả, cho thấy một chiến lược hay một người giao dịch, quản lí quĩ, có thể đánh bại thị trường trong một số giai đoạn.

Hệ số Alpha, thường được coi là lợi nhuận chủ động của một khoản đầu tư, giúp đo lường hiệu suất của khoản đầu tư so với chỉ số thị trường hay một chỉ số tiêu chuẩn nào đó đại diện cho diễn biến của thị trường chung. Phần lợi nhuận thặng dư của một khoản đầu tư khi so với chỉ số tiêu chuẩn chính là hệ số alpha của khoản đầu tư đó.

Hệ số alpha có thể dương hoặc âm và là kết quả của quá trình đầu tư chủ động. Ngược lại, hệ số beta lại có được từ việc đầu tư bị động theo chỉ số.

Một sự phân tích sâu hơn của hệ số alpha có thể là hệ số alpha của Jensen. Hệ số alpha của Jensen cân nhắc đến lí thuyết thị trường trên mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và kèm theo những thành phần điều chỉnh rủi ro trong khi tính toán.

Hệ số beta được sử dụng trong CAPM, dùng để tính lợi nhuận kì vọng của một tài sản dựa trên hệ số beta của nó và lợi nhuận kì vọng của thị trường. Hệ số alpha và beta được những nhà quản lí đầu tư sử dụng cùng nhau để tính toán, so sánh và phân tích lợi nhuận.

(Theo Investopedia)

Thiên Cơ

Kiểm định Cronbach Alpha là gì và tại sao phải sử dụng đến nó trong nghiên cứu định lượng? Cách phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha trong SPSS như thế nào? Tất cả những băn khoăn của bạn sẽ được giải đáp trong bài viết này của Luận Văn 24 chuyên nhận chạy mô hình spss

+ Tổng quan về phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS

1. Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha là gì?

Kiểm định Cronbach Alpha là gì? Tại sao phải sử dụng đến nó?

Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ rất khó khăn và phức tạp, nếu bạn chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi quan sát đo lường). Do đó việc sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn là vô cùng cần thiết. Khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát z1, z2, z3, z4, z5… là biến con của nhân tố A nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố A tương đối trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố.

2. Các tiêu chuẩn trong kiểm định Cronbach Alpha

– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

– Các mức giá trị của Alpha: Lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).

Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:

– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).

– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

Hiện tại, chúng tôi đang cung cấp dịch vụ làm thuê báo cáo thực tập tốt nghiệp , dịch vụ viết assignment , dịch vụ viết thuê tiểu luận , làm luận văn tốt nghiệp … chuyên nghiệp nhất thị trường. Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ từ A-Z.

3. Thực hành phân tích Cronbach Alpha

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát bằng cách đưa các biến quan sát vào mục Items bên phải. Tiếp đó chọn Statistics

Sau khi chọn Statistics, một bảng sau sẽ hiện ra

Lúc này, bạn tích vào các mục như hình bên dưới, và chọn Continue

Lúc này, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, các bạn nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Output.

Thống kê SPSS sẽ cho ra nhiều bảng khác nhau. Bảng quan trọng đầu tiên là Reliability Statistics

Bảng này trình bày giá trị mà Cronbach’s alpha sẽ có nếu mục cụ thể đó bị xóa khỏi thang đo. Chúng ta có thể thấy rằng việc loại bỏ bất kỳ câu hỏi nào, ngoại trừ câu hỏi 8, sẽ dẫn đến kết quả alpha của Cronbach thấp hơn. Do đó, chúng ta sẽ không loại bỏ những câu hỏi này.

* Chú thích một số khái niệm:

Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha

N of Items: Số lượng biến quan sát

Scale Mean if Item Deleted: Trung bình thang đo nếu loại biến

Scale Variance if Item Deleted: Phương sai thang đo nếu loại biến

Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

4. Một số lỗi thường gặp khi phân tích Cronbach Alpha và cách khắc phục

4.1. Hệ số Cronbach Alpha âm

Đây là một trong những lỗi xảy ra khá thường gặp trong quá trình các bạn thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha. Khi gặp trường hợp này thì bạn sẽ thấy dòng chữ này xuất hiện: The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.

Tạm dịch: Giá trị này bị âm là do xảy ra hiện tượng trung bình hiệp phương sai âm giữa các biến quan sát. Giả định độ tin cậy thang đo đang bị vi phạm. Bạn cần kiểm tra lại các biến quan sát.

Nó cho biết dữ liệu của bạn không thể được sử dụng cho bất kỳ kết luận khoa học nào vì một số biến của bạn được mã hóa không chính xác.

Bỏ qua thuật ngữ toán thống kê “Hiệp phương sai”, các bạn chỉ cần hiểu cơ bản thế này: các biến quan sát của nhân tố được đưa vào đo lường kiểm định độ tin cậy đang bị lộn xộn nặng nề.

– Cần đưa câu hỏi gạn lọc vào bảng câu hỏi để loại bỏ đi các phiếu khảo sát kém chất lượng ở bước tiền xử lý SPSS. Việc này giúp bạn giảm được một lượng số liệu thu thập không có giá trị, gây ảnh hưởng đến kết quả số liệu chung.

4.2. Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không hiển thị

Lỗi không hiển thị cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted hay Cronbach’s Alpha if Item Deleted không có giá trị cũng là một lỗi khá phổ biến thường gặp khi phân tích Cronbach Alpha.

Đây không phải là lỗi dữ liệu hay lỗi do bạn thực hiện sai thao tác kiểm định Cronbach Alpha mà là nội tại của nó là như vậy. Nhưng trước hết, bạn đảm bảo rằng cách chạy kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đúng trước đã.

Nguyên nhân: Nhân tố chỉ gồm 2 biến quan sát, nếu trong trường hợp 1 biến quan sát có giá trị tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, biến đó sẽ bị loại bỏ đi và khi đó nhân tố chỉ còn 1 biến quan sát (nếu bạn chưa rõ lý do tại sao tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì biến quan sát đó bị loại

Trong nghiên cứu marketing về các vấn đề kinh tế, xã hội phức tạp, nhân tố mẹ khá phức tạp và khó đo lường nên các nhà nghiên cứu sẽ đo lường nhân tố mẹ đó bằng các câu hỏi, biến quan sát con bên trong. Nên nếu nhân tố chỉ gồm một biến quan sát thì biến quan sát đó chính là nhân tố luôn rồi các bạn. Ban đầu bạn đi xây dựng nhiều câu hỏi trên nhiều mặt để làm rõ tính chất nhân tố, nhưng kết quả cuối cùng nhân tố đó chỉ có một câu hỏi, nghĩa là công việc chúng ta đã làm là hoàn toàn vô nghĩa.

Nguồn: luanvan24.com

Từ khóa: hệ số cronbach alpha, kiểm định cronbach’s alpha, chạy cronbach alpha spss, cronbach alpha là gì, cronbach alpha