Definition der "kritischen Region": Die "kritische Region" ist ein Begriff aus der statistischen Hypothesentheorie, der insbesondere in der Kapitalmarktanalyse Anwendung findet.

Sie bezieht sich auf den Bereich der Verteilung eines statistischen Tests, in dem eine Nullhypothese abgelehnt und eine Alternativhypothese angenommen wird. In einer statistischen Hypothesenprüfung vergleicht man eine Nullhypothese, die eine Abwesenheit von Effekten oder Unterschieden postuliert, mit einer Alternativhypothese, die eine Vermutung über das Vorliegen solcher Effekte oder Unterschiede darstellt. Die Ergebnisse des statistischen Tests ermöglichen dann eine Entscheidung, ob die Nullhypothese verworfen werden kann und die Alternativhypothese angenommen werden sollte. Die kritische Region ist der Bereich der Verteilung der Teststatistik, in dem die Entscheidung getroffen wird, die Nullhypothese abzulehnen. Sie wird anhand eines festgelegten Signifikanzniveaus bestimmt, welches den maximalen Wahrscheinlichkeitsfehler angibt, den ein Forscher akzeptieren möchte. Das Signifikanzniveau wird oft mit α bezeichnet. Um die kritische Region zu bestimmen, werden verschiedene statistische Tests angewendet, wie zum Beispiel der t-Test oder der z-Test. Je nach Testverfahren und spezifischen Anforderungen der Untersuchung können die Grenzen der kritischen Region unterschiedlich sein. Bei der Analyse von Kapitalmärkten kann die kritische Region verwendet werden, um statistische Aussagen über den Erfolg oder das Scheitern von Anlagestrategien zu treffen. Insbesondere bei der Bewertung von Portfolioleistung, der Überprüfung von Anlagestrategien oder der Analyse von Handelsstrategien kommt die Hypothesentheorie zum Einsatz, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In Zusammenfassung stellt die kritische Region einen wichtigen statistischen Konzept zur Überprüfung von Hypothesen dar und wird in der Kapitalmarktanalyse verwendet, um rationale Entscheidungen im Hinblick auf Anlagestrategien zu ermöglichen.