생존 편향-개요, 영향 및 예방 방법

생존 편향은 표본 선택 편향의 한 유형입니다. 표본 선택 편향 표본 선택 편향은 모집단 표본의 적절한 무작위 화를 보장하지 못해서 발생하는 편향입니다. 데이터 세트가 "생존"또는 기존 관측 값 만 고려하고 이미 존재하지 않는 관측 값은 고려하지 않을 때 발생하는 샘플 선택의 결함.

생존 편향

금융에서 생존 편향의 예는 뮤추얼 펀드 수익에 대한 연구가 뮤추얼 펀드에 대한 데이터가 포함 된 데이터베이스 만 사용하는 경우입니다. 뮤추얼 펀드 뮤추얼 펀드는 주식, 채권 또는 기타에 투자 할 목적으로 많은 투자자로부터 수집 한 자금 풀입니다. 증권. 뮤추얼 펀드는 투자자 그룹이 소유하고 전문가가 관리합니다. 다양한 유형의 펀드, 작동 방식, 현재 존재하는 투자의 이점 및 장단점에 대해 알아보고 더 이상 존재하지 않는 펀드에 대한 데이터를 포함하지 않습니다.

뮤추얼 펀드는 인수 합병과 같은 다양한 이유로 폐쇄되었을 수 있습니다. 합병 인수 M & A 프로세스이 가이드는 M & A 프로세스의 모든 단계를 안내합니다. 인수 합병 및 거래가 어떻게 완료되는지 알아보십시오. 이 가이드에서는 인수 프로세스의 시작부터 끝까지, 다양한 유형의 인수자 (전략적 구매 대 금융 구매), 시너지 효과의 중요성, 거래 비용, 구조 조정 또는 낮은 재무 성과에 대해 간략하게 설명합니다. 생존 편향의 또 다른 예는 특정 산업의 수익성에 대한 연구가 인수되거나 파산 한 회사에 대한 재무 정보를 포함하지 않을 때 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 재무 분석가는 현재 시장에 존재하는 회사만을 기준으로 평가를합니다.

생존 편향의 영향

일반적으로 생존 편향은 지나치게 낙관적이며 실제 환경을 대표하지 않을 수있는 결론을 내리는 경향이 있습니다. 편향은 "생존하는"관측치가 어려운 조건에 대한 평균보다 강한 복원력으로 인해 종종 살아남는 경향이 있고 그러한 조건의 결과로 존재하지 않는 다른 관측치를 제외하기 때문에 발생합니다.

위의 뮤추얼 펀드 수익률 사례로 돌아가서, 생존 편향을 보여주는 연구는 현재 존재하는 뮤추얼 펀드 만 고려하므로 수익률을 긍정적으로 왜곡 할 수 있습니다. 뮤추얼 펀드는 경기 침체와 같은 어려운 경제 상황에서 살아 남았습니다. 경제 불황 경제 불황은 경제가 재정적 혼란 상태에있는 상황으로, 종종 국가의 국내 총생산 (GDP)을 기준으로 한 부정적인 활동 기간의 결과입니다. 율. 경기 침체보다 훨씬 더 나빠서 GDP가 크게 떨어지고 일반적으로 수년 동안 지속됩니다. 종합적인 분석이나 시장에 반응하고 투자 전략을 조정하는 펀드 경영진의 능력을 통해.

그러나 펀드가 살아남은 불황기에 다른 뮤추얼 펀드는 실적 부진으로 폐쇄 될 가능성이있다. 순 효과는 모든 뮤추얼 펀드가 실현 한 실제 수익을 정확하게 묘사하지 못하는 긍정적으로 치우친 결과입니다.

따라서 뮤추얼 펀드의 수익을 평가할 때 (기간에 관계없이) 연구 기준을 충족하는 모든 뮤추얼 펀드를 고려하는 것이 중요합니다. 연구가 특히 상위 또는 "생존"뮤추얼 펀드의 성과를 측정하는 것을 목표로하는 경우 연구 논문의 방법론에 공개해야합니다.

생존 편향의 예

뮤추얼 펀드 수익에 대한 다음 정보를 고려하십시오.

샘플 표-뮤추얼 펀드 수익률

모든 기금이 연구자들이 정한 기준을 충족한다고 가정합니다.

아직 활성 상태 인 펀드 만 고려하면 계산 된 평균 수익률은 9 %가됩니다. 대조적으로, 연구에 기준을 충족하는 모든 가능한 관찰이 포함 된 경우 계산 된 평균 수익률은 생존 편향에서 계산 된 수익률보다 2/3 적은 3 %에 불과합니다.

따라서 연구자들이 연구에 사용하기로 선택한 정보를주의 깊게 조사하는 것은 매우 중요합니다. 그러나 일부 연구자들은 그러한 위험을 완화하려는 최선의 시도에도 불구하고 생존 편향의 함정에 빠질 수 있기 때문에 이것은 말처럼 쉬운 일입니다.

예를 들어, 수천 또는 수백만 개의 데이터 포인트가 포함 된 대규모 데이터베이스를 다룰 때 관찰 누락은 추적하기가 더 어려울 수 있습니다. 따라서 데이터 세트에 생존 편향이 포함되지 않도록 데이터베이스 관리자에게도 책임이 있습니다. 이는 새로운 규칙 및 절차를 구현하고, 엄격한 표준을 준수하거나, 데이터 로깅과 관련하여 모범 사례에 대해 직원을 교육함으로써 수행 할 수 있습니다.

생존 편향을 방지하는 방법

생존 편견을 방지하기 위해 연구자들은 데이터 소스를 매우 선택적으로 선택해야합니다. 연구원은 생존 편향의 위험을 줄이기 위해 자신이 선택한 데이터 소스가 더 이상 존재하지 않는 관찰을 생략하지 않도록해야합니다.

추가 자료

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