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¿Qué es el sesgo observado?

El sesgo predictivo ocurre mediante el uso de información o datos en un estudio o simulación que era desconocido o disponible durante el período analizado. Esto puede dar lugar a resultados inexactos en el estudio o simulación. Más importante aún, el sesgo predictivo puede hacer que los resultados de la simulación sean menos intencionales en línea con el resultado deseado de la prueba. Como resultado, los economistas y analistas depositan demasiada confianza en sus modelos y en la capacidad del modelo para predecir y mitigar eventos futuros. Los inversores también deben ser conscientes de la posibilidad de sesgo de previsión al evaluar ciertas estrategias comerciales utilizando datos posteriores.

Conclusiones clave

  • La tendencia al alza es cuando los datos que no estaban disponibles en ese momento se utilizan en una simulación de ese período de tiempo.
  • Mirar hacia el futuro hace que la fruta se filtre y los resultados sesgados provoquen un exceso de frecuencia en otros modelos y marcos.
  • Una simulación de retroalimentación con sesgo predicho no mostrará un resultado preciso. Por lo tanto, se necesita una investigación cuidadosa para determinar qué datos estaban disponibles en ese momento.

Comprender el sesgo de observación

El sesgo predictivo a menudo ocurre en situaciones «potenciales», cuando un inversionista u otro profesional considera la oportunidad perdida en retrospectiva. Lo que esa persona no deja de entender es que ahora tiene más información mirando hacia atrás de la que tenía en el momento en que tomó la decisión. Por lo tanto, puede ser prudente juzgar su desempeño, o el de los demás, con demasiada severidad en retrospectiva, especialmente si falta información importante.

Si un inversor está probando posteriormente el rendimiento de una estrategia comercial, es crucial que solo use información que estaría disponible en el momento de la negociación para evitar sesgos preconcebidos. Por ejemplo, simular una operación basada en información que no estaba disponible en el momento de la negociación, como un número de ganancias trimestrales emitido un mes después, reducirá la precisión del desempeño real de la estrategia comercial y puede sesgar el resultado a favor del resultado. .deseable.

Tendencias de inversión observadas y otras

El sesgo predicho es uno de los muchos sesgos que deben tenerse en cuenta al ejecutar simulaciones. Otros sesgos comunes son el sesgo de selección de la muestra, el sesgo del período de tiempo y el sesgo de supervivencia. Todos estos sesgos tienen el potencial de controlar los resultados de la simulación más cerca del resultado deseado de la simulación, ya que los parámetros de entrada de la simulación se pueden seleccionar de tal manera que den el resultado deseado.

Como se mencionó, estos sesgos son evidentes cuando los inversores miran hacia atrás en el año. Las acciones que tuvieron un buen desempeño durante el año ahora pueden ser sobrestimadas asumiendo que harán lo mismo el año siguiente. Si bien el rendimiento pasado afecta el rendimiento futuro, es importante que los inversores examinen detenidamente los elementos centrales de la empresa, ya que siempre existe el riesgo de sobrevaloración.

Si toma las acciones con mejor desempeño al final del año y luego intenta seleccionar puntos de datos comunes que tenían al comienzo del año, como el rango de la relación P / E final, caería como sesgo de presa hacia adelante porque solo miraría las acciones que sabe que han crecido significativamente en lugar de todas las acciones que tenían un rango de relación P / E similar en ese momento. Si no tuviera en cuenta la gama completa de acciones, estaría con demasiada frecuencia en el seguimiento de la relación P / E como la principal medida para predecir la apreciación futura. Este sesgo predictivo se puede corregir extendiendo la muestra a todas las acciones que se ajusten a sus criterios particulares al comienzo del año y también rastreando sus resultados.