Qué es el sesgo de supervivencia?
El sesgo de supervivencia es un tipo de sesgo de selección de la muestraEl sesgo de selección de la muestra es el sesgo resultante de no garantizar la correcta aleatorización de una muestra de población. Los defectos de la selección de la muestra que se produce cuando un conjunto de datos sólo considera “sobrevivir” o las observaciones existentes y no tiene en cuenta las observaciones que ya han dejado de existir.
En finanzas, un ejemplo de sesgo de supervivencia es cuando los estudios sobre los rendimientos de los fondos de inversión sólo utilizan bases de datos que contienen datos sobre los fondos de inversiónFondos de inversiónUn fondo de inversión es un conjunto de dinero reunido entre muchos inversores con el fin de invertir en acciones, bonos u otros valores. Los fondos de inversión son propiedad de un grupo de inversores y están gestionados por profesionales. Conozca los distintos tipos de fondos, su funcionamiento y las ventajas y desventajas de invertir en ellos que existen en la actualidad, y no incluya datos sobre los fondos que ya no existen.
Los fondos de inversión podrían’han sido cerradas por una variedad de razones tales como fusiones y adquisicionesFusiones Adquisiciones M&Un procesoEsta guía le lleva a través de todos los pasos del M&Un proceso. Conozca cómo se realizan las fusiones y adquisiciones y las operaciones. En esta guía, describiremos el proceso de adquisición, la reestructuración o los malos resultados financieros. Otro ejemplo de sesgo de supervivencia podría darse cuando los estudios sobre la rentabilidad de determinados sectores no incluyen información financiera sobre empresas adquiridas o en quiebra. En este caso, los analistas financieros basan su evaluación únicamente en las empresas que existen actualmente en el mercado.
Impacto del sesgo de supervivencia
En general, el sesgo de supervivencia tiende a crear conclusiones demasiado optimistas, que pueden no ser representativas de los entornos reales. El sesgo se produce porque el “que sobreviven” Las observaciones que tienden a sobrevivir debido a su resistencia superior a la media a las condiciones difíciles, y deja de lado otras observaciones que han dejado de existir como resultado de dichas condiciones.
Volviendo al ejemplo anterior de los rendimientos de los fondos de inversión, un estudio que presente un sesgo de supervivencia puede sesgar los rendimientos de forma positiva, ya que sólo tiene en cuenta los fondos de inversión que existen actualmente. Los fondos de inversión han sobrevivido a condiciones económicas difíciles, como una recesiónDepresión económicaUna depresión económica es un acontecimiento en el que una economía se encuentra en un estado de agitación financiera, a menudo el resultado de un período de actividad negativa basado en el país’s Producto Interior Bruto (PIB). Es mucho peor que una recesión, con una caída significativa del PIB, y suele durar muchos años. a través de su desglose compuesto o de la capacidad del fondo’s la dirección de la empresa para reaccionar ante el mercado y ajustar su estrategia de inversión.
Sin embargo, durante la recesión a la que han sobrevivido los fondos, es probable que otros fondos de inversión se vieran obligados a cerrar debido a sus malos resultados. El efecto neto sería unos resultados sesgados positivamente que no reflejarían con exactitud los rendimientos reales obtenidos por todos los fondos de inversión.
Por lo tanto, al evaluar los rendimientos de los fondos de inversión (independientemente del horizonte temporal), es importante considerar todos los fondos de inversión que cumplen los criterios del estudio. Si un estudio tiene como objetivo específico medir el rendimiento del “sobrevivir” fondos de inversión, debe indicarse en el documento de investigación’La metodología de los investigadores.
Ejemplo de sesgo de supervivencia
Considere la siguiente información sobre los rendimientos de los fondos de inversión:
Asumir que todos los fondos cumplen los criterios establecidos por los investigadores.
Si sólo tuviéramos en cuenta los fondos que siguen activos, la rentabilidad media calculada sería del 9%. Por el contrario, si el estudio incluyera todas las observaciones posibles que cumplieran sus criterios, la rentabilidad media calculada sería sólo del 3% – dos tercios menos que la rentabilidad calculada según el sesgo de supervivencia.
Por lo tanto, es muy importante que los investigadores examinen cuidadosamente la información que deciden utilizar en sus estudios. Sin embargo, es más fácil decirlo que hacerlo, ya que algunos investigadores pueden caer en la trampa del sesgo de supervivencia a pesar de sus mejores intentos por mitigar dicho riesgo.
Por ejemplo, cuando se trata de grandes bases de datos que contienen miles o millones de puntos de datos, la omisión de observaciones puede ser más difícil de seguir. Por lo tanto, también es responsabilidad de los gestores de bases de datos garantizar que sus conjuntos de datos no contengan un sesgo de supervivencia. Esto puede hacerse aplicando nuevas reglas y procedimientos, cumpliendo normas estrictas o educando al personal sobre las mejores prácticas a la hora de registrar los datos.
Cómo evitar el sesgo de supervivencia
Para evitar el sesgo de supervivencia, los investigadores deben ser muy selectivos con sus fuentes de datos. Los investigadores deben asegurarse de que las fuentes de datos que han seleccionado no omiten observaciones que ya no existen para reducir el riesgo de sesgo de supervivencia.
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