생존 편향이라고도 하는 생존 편향은 더 이상 존재하지 않는 주식을 고려하지 않고 과거 데이터를 기반으로 기존 주식이나 펀드가 시장에서 어떤 성과를 내고 있는지 보는 경향입니다. 생존 편향은 뮤추얼 펀드 실적에 대한 보고서가 현재 존재하는 뮤추얼 펀드에 대한 데이터 사용을 묘사할 때 발생합니다. 그러나 실제로 특정 펀드(예:합병 또는 소멸된 펀드 또는 실패한 펀드)에 대한 데이터는 포함하지 않습니다.
생존 편향으로 인해 투자자는 부풀려진 과거 데이터 또는 펀드 또는 지수의 기타 속성으로 인해 주식 또는 지수의 성과를 과대평가할 수 있습니다. 이렇게 공개된 데이터는 투자자를 오도하고 잘못된 투자 결정을 내릴 가능성을 높여 생존 편향 위험을 높입니다.
생존 편향을 이해하기 위해 트레이더의 포트폴리오가 2019년에 뮤추얼 펀드, 채권, 주식으로 구성되어 있다고 가정해 봅시다. 내년에는 전염병의 영향으로 주식 가격이 급격히 떨어졌습니다. 이 관찰을 포함하는 대신 2020년에 해당 주식은 포트폴리오에서 직접 제거되었습니다.
그런 다음 이 정보가 게시되어 포트폴리오에 뮤추얼 펀드와 채권만 포함되어 있음을 알 수 있습니다.
2020년 이 포트폴리오의 성과가 2020년 주식의 저조한 성과를 고려하지 않고 계산된다고 가정하고 일반적으로 3가지 모두를 포함하여 2019년 성과를 계산한다고 가정합니다. 이 경우 포트폴리오에 대한 올바른 보기를 제공하지 않습니다. . 또한 뮤추얼 펀드와 채권이 미래에 좋은 성과를 낼 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.
여기에서 생존 편향이 2020년 포트폴리오의 결과에 영향을 미쳤습니다. 이 정보를 따르는 투자자는 기록되지 않은 데이터를 모른 채 잘못된 투자 결정을 내리게 되어 미래에 손실을 입을 수 있습니다.
잠재적 위험과 손실이 잠재적 이득보다 더 큰지 또는 생존 편향으로 고통받을 수 있는지를 결정하는 것이 중요합니다.
뮤추얼 펀드 수익에 대해 이 수치를 가정하고 모든 기금이 연구원의 기준을 충족한다고 가정합니다.
FundHistorical ReturnStatusA10%Fund still ActiveB-6%Fund Closed due to AcquisitionC-3%Fund Closed due to Poor performanceD9%Fund still ActiveE5%Fund still Active포트폴리오의 모든 펀드가 가능한 기준을 충족하므로 수익률을 계산하면 평균 수익률은 3%가 됩니다. 그러나 생존 편향으로 인해 활성 자금만 계산하면 평균 수익률은 8%가 됩니다.
이것은 연구원이 데이터에 대해 신중하고 깊이 있는 연구를 수행하는 것을 매우 중요하게 만듭니다. 그러나 누락된 내용을 알아채기 어렵기 때문에 생존 편향의 희생자가 될 수 있습니다.
실제 데이터베이스에는 수천 개의 데이터 관찰이 포함되어 있습니다. 누락을 추적하는 것은 매우 어렵습니다. 데이터 관리자에게는 정해진 규칙과 절차, 정확한 데이터 유지 및 감사 구현, 모범 사례에 대한 직원 교육이 필요합니다. 책임감 있는 데이터 관리자가 자동으로 생존 편향의 위험을 줄입니다.
생존 편향이 투자자에게 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 생존 편향은 투자자에게 지나치게 낙관적이거나 지나치게 비관적으로 보일 수 있는 결론을 제시하는 경향이 있습니다.
편향은 투자 운용사가 다양한 이유로 시장에서 자금을 폐쇄할 때 발생합니다. 이를 통해 기존 펀드가 시장의 최전선에서 매우 잘 생존하여 가장 많이 노출됩니다. 동시에 이러한 시장 상황으로 인해 존재하지 않는 관찰을 생략합니다.
뮤추얼 펀드의 경우 생존 편향은 현재 존재하는 뮤추얼 펀드만 고려하기 때문에 수익을 낙관적으로 왜곡합니다. 적절한 투자 전략이나 경영진의 시기적절한 대응 덕분에 이 뮤추얼 펀드는 경기 침체 및 전염병 시나리오와 같은 어려운 상황에서 살아남았습니다.
경기 침체나 팬데믹(세계적 대유행)으로 하락했다가 실적 부진으로 폐쇄된 뮤추얼 펀드는 수익률 계산 시 포함되지 않는다.
생존 여부와 상관없이 모든 뮤추얼 펀드는 고려되지 않기 때문에 양으로 치우친 순수익은 실제 수익을 나타내지 않습니다.
뮤추얼펀드 시나리오의 실제 수익률을 이해하기 위해서는 연구 기간에 관계없이 수익률을 평가할 필요가 있다.
생존 편향을 피하기 위해 데이터베이스를 조사하기 전에 몇 가지 간단한 작업을 수행할 수 있습니다. 투자자들은 생존 편향이 투자 성과에 영향을 미치는 요인이 될 수 있음을 인식해야 합니다. 생존 편향의 위험을 줄이려면 매우 선별적인 데이터 소스에서 데이터를 선택해야 합니다. 편향된 출처에서 데이터를 선택하면 연구의 전체 결과도 편향됩니다. 포트폴리오 또는 데이터베이스의 평가를 수행하는 동안 관찰이 손상되지 않았는지 확인하고 더 이상 존재하지 않는 경우 제거되지 않습니다. 성과 상태에 관계없이 포트폴리오 또는 데이터베이스에는 모든 변수가 포함되어야 합니다.
이를 통해 정확하고 정확한 관찰 및 평가를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
보다 정교한 수준에서 시장 연구자는 펀드 생존 편향과 펀드가 누락된 관찰 및 과거 추세를 측정하고 분석된 데이터를 펀드 성과 모니터링에 추가하는 방법을 조사합니다. 양적 기금 연구를 포함하는 것도 생존 편향을 완화하는 데 도움이 됩니다.
우리는 관찰이 생략된 경우 생존 편향이 신뢰할 수 없는 정보로 이어질 수 있는 방법과 거래자, 관리자 및 뮤추얼 펀드에 미치는 영향을 관찰했습니다. 연구원은 뮤추얼 펀드에 투자하는 동안 의사 결정에 대한 올바른 접근 방식을 결정하기 위해 최고 성과 변수와 최저 성과 변수로 구성된 올바른 데이터베이스를 사용해야 합니다. 생존 편향이 시장에 만연하지만 투자자들은 이상적인 포트폴리오와 펀드 매니저를 맹목적으로 따르므로 올바른 데이터베이스를 사용하여 우수한 연구를 수행하면 생존 편향의 위험을 완화할 수 있습니다.
