Wat is Survivorship Bias?

Survivorship Bias, ook wel bekend als overlevingsbias, is een neiging om te kijken hoe bestaande aandelen of fondsen presteren in een markt op basis van historische gegevens zonder rekening te houden met de aandelen die niet meer bestaan. Survivorship bias treedt op wanneer rapporten over de prestaties van beleggingsfondsen het gebruik weergeven van gegevens over bestaande beleggingsfondsen; ze bevatten echter geen gegevens over bepaalde fondsen (zoals samengevoegde of opgeheven fondsen of mislukte fondsen).

Vanwege de voorkeur voor Survivorship kan een belegger de prestatie van het aandeel of de index overschatten vanwege de opgeblazen historische gegevens of andere kenmerken van een fonds of index. Dergelijke gepubliceerde gegevens misleiden de belegger en vergroten de kans dat ze de verkeerde investeringsbeslissing nemen, waardoor het Survivorship Bias-risico toeneemt.

Overlevingsvooroordeel begrijpen

Laten we, om de vooroordelen over de overlevingskansen te begrijpen, aannemen dat de portefeuille van een handelaar in het jaar 2019 bestaat uit beleggingsfondsen, obligaties en aandelen. Volgend jaar als gevolg van het effect van de pandemie daalde de prijs van het aandeel drastisch. In plaats van deze observatie op te nemen, werden de aandelen in 2020 direct uit de portefeuille verwijderd.

Deze informatie wordt vervolgens gepubliceerd, waaruit blijkt dat de portefeuille alleen beleggingsfondsen en obligaties bevat.

Stel dat de prestaties van deze portefeuille voor het jaar 2020 worden berekend zonder rekening te houden met de slechte prestaties van de aandelen in 2020, terwijl de prestaties in 2019 doorgaans worden berekend, inclusief alle 3. In dat geval geeft dit niet het juiste beeld van de portefeuille . Er is ook een mogelijkheid dat de onderlinge fondsen en obligaties in de toekomst wel of niet zo goed presteren.

Hier had de vooringenomenheid van het overlevingsmechanisme invloed op de resultaten van de portefeuille in 2020. Een belegger die deze informatie volgt, zonder de niet-geregistreerde gegevens te kennen, zal een misplaatste investeringsbeslissing nemen die hem in de toekomst tot verliezen kan leiden.

Het is van cruciaal belang om te bepalen of het potentiële risico en verlies groter zijn dan de potentiële winst of dat iemand kan lijden aan vooringenomenheid bij het overleven.

Voorbeeld van overlevingsvooroordeel

Neem aan dat deze cijfers voor het rendement van Mutual Funds zijn en dat alle fondsen voldoen aan de criteria van de onderzoeker

FondsHistorisch rendementStatusA10%Fonds nog steeds actiefB-6%Fonds gesloten vanwege acquisitieC-3%Fonds gesloten vanwege slechte prestatiesD9%Fonds nog steeds actiefE5%Fonds nog steeds actief

Als we het rendement berekenen met inachtneming van alle fondsen in de portefeuille, aangezien ze aan de mogelijke criteria voldoen, zou het gemiddelde rendement 3% zijn. Als we echter alleen de actieve fondsen berekenen, zou het gemiddelde rendement 8% zijn, vanwege de voorkeur voor overlevingskansen.

Dit maakt het voor de onderzoeker van groot belang om de data zorgvuldig en diepgaand te bestuderen. Het is echter moeilijk om omissies op te merken en daarom kunnen ze het slachtoffer worden van vooringenomenheid in het overleven.

De eigenlijke database bevat duizenden gegevensobservaties. Het is erg moeilijk om de omissies te volgen. Het implementeren van vastgestelde regels en procedures, het nauwkeurig bijhouden en controleren van gegevens, het opleiden van personeel over goede praktijken zijn noodzakelijk voor gegevensbeheerders. Verantwoordelijke gegevensbeheerders verminderen automatisch het risico van vooringenomenheid over de overlevingskansen.

Impact van vooroordeel over overlevingskansen

Het is essentieel om te begrijpen hoe vooringenomenheid bij nabestaanden van invloed is op een belegger. Survivorship bias heeft de neiging om een ​​conclusie aan de belegger te presenteren die te optimistisch of te pessimistisch kan lijken.

De vooringenomenheid treedt op wanneer de beleggingsbeheerder de fondsen om verschillende redenen op de markt sluit. Dit leidt ertoe dat bestaande fondsen zeer goed overleven op de voorgrond in de markt en de meeste exposure krijgen. Tegelijkertijd worden waarnemingen buiten beschouwing gelaten die door deze marktomstandigheden niet meer bestaan.

In het geval van beleggingsfondsen vertekent het overlevingsvooroordeel de rendementen om optimistisch te lijken vanwege het overwegen van alleen bestaande beleggingsfondsen. Dankzij geschikte beleggingsstrategieën of tijdige reacties van het management hebben deze beleggingsfondsen moeilijke situaties zoals economische recessies en pandemische scenario's overleefd.

De beleggingsfondsen die zijn gedaald als gevolg van de recessie of pandemie en werden gedwongen te sluiten vanwege slechte prestaties, worden niet meegerekend bij de berekening van het rendement.

Aangezien alle beleggingsfondsen, al dan niet overlevend, niet in aanmerking worden genomen, geeft het positief scheve nettorendement niet het werkelijke rendement weer.

Om het werkelijke rendement van het beleggingsfondsscenario te begrijpen, is het noodzakelijk om het rendement te evalueren, ongeacht de periode in het onderzoek.

Overlevingsvooroordeel vermijden

Om vooringenomenheid te voorkomen, kunt u bepaalde eenvoudige dingen doen voordat u een database onderzoekt. Beleggers dienen zich ervan bewust te zijn dat vooringenomenheid bij nabestaanden een factor kan zijn die de prestaties van hun beleggingen beïnvloedt. Het is noodzakelijk om gegevens uit zeer selectieve gegevensbronnen te halen om het risico op vooringenomenheid te verkleinen. Als de gegevens uit een bevooroordeelde bron worden gehaald, zou het algehele resultaat van het onderzoek ook vertekend zijn. Zorg ervoor dat u tijdens het taxeren van een portefeuille of database controleert of de waarnemingen intact zijn en niet worden verwijderd als ze niet meer bestaan. Ongeacht de prestatiestatus moet de portfolio of database alle variabelen bevatten.

Door dit te doen zorgt u ervoor dat de beslissing is gebaseerd op nauwkeurige en correcte observaties en waardering.

Op een meer geavanceerd niveau onderzoeken de marktonderzoekers de vooringenomenheid van het fondssurvivorship en hoe de fondsen die bijna peilen weggelaten observaties en historische trends, en de geanalyseerde gegevens toevoegen aan het monitoren van de prestaties van het fonds. Het opnemen van kwantitatief fondsonderzoek is soms ook nuttig om de vooringenomenheid van overlevenden te verminderen.

Conclusie

We hebben waargenomen hoe vooringenomenheid bij nabestaanden kan leiden tot onbetrouwbare informatie als een observatie wordt weggelaten en de impact ervan op handelaren, managers en beleggingsfondsen. Onderzoekers moeten de juiste database gebruiken die bestaat uit zowel best presterende als slechtst presterende variabelen om een ​​juiste benadering van besluitvorming te bepalen bij het beleggen in beleggingsfondsen. Hoewel de vooringenomenheid op het gebied van overleving hoogtij viert in de markt, volgen beleggers blindelings idealistische portefeuilles en fondsbeheerders, zodat het risico van vooringenomenheid bij overleving kan worden beperkt door goed onderzoek te doen met behulp van de juiste databases.