El sesgo de supervivencia es un tipo de sesgo de selección de la muestra. Las fallas de la selección de la muestra que ocurren cuando un conjunto de datos solo considera observaciones "sobrevivientes" o existentes y no considera las observaciones que ya dejaron de existir.
En finanzas, un ejemplo de sesgo de supervivencia es cuando los estudios sobre la rentabilidad de los fondos mutuos solo utilizan bases de datos que contienen datos sobre fondos mutuos. Fondos mutuos Un fondo mutuo es un conjunto de dinero recaudado de muchos inversores con el fin de invertir en acciones, bonos u otros valores. Los fondos mutuos son propiedad de un grupo de inversores y están gestionados por profesionales. Conozca los diversos tipos de fondos, cómo funcionan y los beneficios y las compensaciones de invertir en ellos que existen actualmente, y no incluya datos sobre fondos que ya no existen.
Los fondos mutuos podrían haberse cerrado por diversas razones, como fusiones y adquisiciones Fusiones Adquisiciones Proceso de fusiones y adquisiciones Esta guía le explica todos los pasos del proceso de fusiones y adquisiciones. Descubra cómo se completan las fusiones, adquisiciones y acuerdos. En esta guía, describiremos el proceso de adquisición de principio a fin, los distintos tipos de adquirentes (compras estratégicas frente a compras financieras), la importancia de las sinergias y los costos de transacción, reestructuración o desempeño financiero deficiente. Otro ejemplo de sesgo de supervivencia podría ocurrir cuando los estudios sobre la rentabilidad de ciertas industrias no incluyen información financiera sobre empresas adquiridas o en quiebra. En tal caso, los analistas financieros basan su evaluación únicamente en empresas que existen actualmente en el mercado.
Impacto del sesgo de supervivencia
En términos generales, el sesgo de supervivencia tiende a generar conclusiones demasiado optimistas y que pueden no ser representativas de los entornos de la vida real. El sesgo se produce porque las observaciones "supervivientes" a menudo tienden a haber sobrevivido debido a su resistencia más fuerte que el promedio a condiciones difíciles, y omite otras observaciones que han dejado de existir como resultado de tales condiciones.
Volviendo al ejemplo anterior de retornos de fondos mutuos, un estudio que exhiba sesgo de supervivencia puede sesgar los retornos positivamente, ya que solo considera los fondos mutuos que existen actualmente. Los fondos mutuos han sobrevivido a condiciones económicas difíciles como una recesión Depresión económica Una depresión económica es un hecho en el que una economía se encuentra en un estado de crisis financiera, a menudo como resultado de un período de actividad negativa basada en el Producto Interno Bruto (PIB) del país Velocidad. Es mucho peor que una recesión, con una caída significativa del PIB y, por lo general, dura muchos años. a través de su desglose compuesto o la capacidad de la administración del fondo para reaccionar al mercado y ajustar su estrategia de inversión.
Sin embargo, durante la recesión en la que los fondos han sobrevivido, es probable que otros fondos mutuos se hayan visto obligados a cerrar debido a un desempeño deficiente. El efecto neto serían resultados sesgados positivamente que no representarían con precisión los rendimientos reales obtenidos por todos los fondos mutuos.
Por lo tanto, al evaluar los retornos de los fondos mutuos (independientemente del horizonte temporal), es importante considerar todos los fondos mutuos que cumplen con los criterios del estudio. Si un estudio tiene como objetivo específico medir el desempeño de los fondos mutuos principales o "supervivientes", debe divulgarse en la metodología del trabajo de investigación.
Ejemplo de sesgo de supervivencia
Considere la siguiente información sobre las devoluciones de fondos mutuos:
Suponga que todos los fondos cumplen los criterios establecidos por los investigadores.
Si solo consideramos los fondos que aún están activos, la rentabilidad media calculada sería del 9%. Por el contrario, si el estudio incluyera todas las posibles observaciones que cumplieran con sus criterios, el rendimiento promedio calculado sería solo del 3%, dos tercios menos que el rendimiento calculado bajo el sesgo de supervivencia.
Por lo tanto, es muy importante que los investigadores examinen cuidadosamente la información que eligen 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 controlar. Por lo tanto, los administradores de bases de datos también tienen la responsabilidad de garantizar que sus conjuntos de datos no contengan sesgos de supervivencia. Esto se puede hacer implementando nuevas reglas y procedimientos, cumpliendo con estándares estrictos o educando al personal sobre las mejores prácticas cuando se trata de registrar datos.
Cómo prevenir 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 omitan observaciones que ya no existen para reducir el riesgo de sesgo de supervivencia.
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