Che cos'è il pregiudizio di previsione?

Il bias di previsione è un tipo di bias che si verifica quando uno studio o una simulazione si basa su dati o informazioni che non erano ancora disponibili o conosciuti durante il periodo di tempo studiato. Generalmente porta a risultati imprecisi da uno studio o una simulazione. L'incorporazione di dati fondamentali che non erano disponibili al momento dello studio fornisce risultati distorti che sono spesso vicini al risultato desiderato ma non al risultato reale.

Bias di previsione

In finanza, il bias di previsione si incontra comunemente nelle strategie di trading e in vari modelli finanziari Tipi di modelli finanziari I tipi più comuni di modelli finanziari includono: modello a 3 dichiarazioni, modello DCF, modello M&A, modello LBO, modello budget. Scopri i primi 10 tipi. Se un analista si impegna a guardare avanti in una strategia di trading, testare la strategia produrrà probabilmente risultati irragionevolmente positivi. Tuttavia, è probabile che l'applicazione reale della strategia fornisca risultati notevolmente diversi da quelli ottenuti durante il processo di test.

Uno dei problemi con il bias di previsione è che è ragionevolmente difficile da rilevare durante il test retrospettivo. Il backtesting è un processo di applicazione di un modello o di una simulazione ai dati storici per valutare l'accuratezza di un modello o di una simulazione.

In alcuni casi, il backtest non può segnalare che il modello è parziale. Tuttavia, se durante il backtest il modello restituisce un risultato eccezionale, allora può essere una bandiera rossa che c'è qualcosa di sbagliato nel modello. Molti professionisti della finanza Guida allo stipendio finanziario In questa guida agli stipendi finanziari, trattiamo diversi lavori finanziari e i corrispondenti stipendi intermedi per il 2018. Indipendentemente dal settore, un buon professionista finanziario è difficile da trovare. La concorrenza per assumere e trattenere i migliori talenti nei settori della finanza e della contabilità rimane dura. coinvolti nello sviluppo di strategie di trading, rivedere attentamente le strategie che indicano rendimenti superiori a un certo livello, ad esempio il 20%.

La soluzione migliore per evitare il bias di previsione è una valutazione approfondita della validità dei modelli e delle strategie sviluppati.

Esempio di distorsione di previsione

Si consideri che si lavora come analista quantitativo. Quants Gli analisti quantitativi (chiamati anche “quanti”) sono professionisti specializzati nella progettazione, sviluppo e implementazione di algoritmi e modelli matematici o statistici destinati a risolvere problemi finanziari complessi. Nel loro lavoro, gli analisti quantitativi applicano una miscela di tecniche e conoscenze a un hedge fund. Stai lavorando allo sviluppo di una nuova strategia di trading per le azioni. Il tuo modello valuta la relazione tra il rilascio dei rapporti trimestrali sugli utili e il prezzo delle azioni.

Il presupposto principale alla base del modello è che il prezzo delle azioni reagisce ai rapporti sugli utili Tre rendiconti finanziari I tre rendiconti finanziari sono il conto economico, il bilancio e il rendiconto dei flussi di cassa. Queste tre affermazioni fondamentali sono complesse. Tuttavia, durante il test retrospettivo del modello, si presume che i rapporti sugli utili della società vengano rilasciati nella stessa data in cui si chiude il trimestre fiscale.

Questa situazione è un classico esempio di distorsione di previsione, dato che i rapporti trimestrali sugli utili diventano disponibili solo un mese dopo la fine del trimestre. Pertanto, il tuo backtest include informazioni che non erano disponibili durante il periodo di test. Pertanto, è probabile che i risultati del test retrospettivo non siano accurati.

Risorse addizionali

Grazie per aver letto la spiegazione di Finance sul bias di previsione. Finance offre la certificazione FMVA® Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Unisciti a oltre 350.600 studenti che lavorano per aziende come Amazon, JP Morgan e il programma di certificazione Ferrari per coloro che desiderano portare la propria carriera a un livello superiore. Per continuare ad apprendere e far progredire la tua carriera, saranno utili le seguenti risorse finanziarie:

  • Bias di ancoraggio Bias di ancoraggio Il bias di ancoraggio si verifica quando le persone fanno troppo affidamento su informazioni preesistenti o sulle prime informazioni che trovano quando prendono decisioni. Le ancore sono un concetto importante nella finanza comportamentale.
  • Credenza Perseveranza Credenza Perseveranza Credenza perseveranza, nota anche come perseveranza convinzione, è l'incapacità delle persone di cambiare le proprie convinzioni, anche dopo aver ricevuto nuove informazioni o fatti
  • Bias di conferma Bias di conferma Il bias di conferma è la tendenza delle persone a prestare molta attenzione alle informazioni che confermano la loro convinzione e ignorare le informazioni che le contraddicono. Questo è un tipo di pregiudizio nella finanza comportamentale che limita la nostra capacità di prendere decisioni oggettive.
  • Verifica delle ipotesi Verifica delle ipotesi La verifica delle ipotesi è un metodo di inferenza statistica. Viene utilizzato per verificare se un'affermazione relativa a un parametro della popolazione è corretta. Controllo di un'ipotesi

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