Co je předstihová předpojatost?
Ke zkreslení výhledu dochází použitím informací nebo údajů ve studii nebo simulaci, které by během analyzovaného období nebyly známy nebo dostupné. To může vést k nepřesným výsledkům ve studii nebo simulaci. Ještě důležitější je, že zkreslení výhledu může neúmyslně vychýlit výsledky simulace blíže k požadovanému výsledku testu. To vede k tomu, že ekonomové a analytici vkládají příliš mnoho důvěry do svých modelů a do schopnosti modelu předpovídat a zmírňovat budoucí události. Investoři si také musí být vědomi potenciálu zkreslení výhledu při hodnocení konkrétních obchodních strategií pomocí minulých údajů.
Klíčové způsoby
Pochopení předstihového zkreslení
Zkreslení do budoucna se často děje ve scénářích typu „mohl bych mít“, kdy investor nebo jiný profesionál zpětně uvažuje o tom, co je promarněná příležitost. Ten člověk si neuvědomuje, že když se nyní ohlíží zpět, ví víc než v době, kdy se rozhodl. Proto může být nemoudré posuzovat zpětně příliš tvrdě své – nebo jiné – minulé výkony, zejména pokud chyběly klíčové informace.
Pokud investor zpětně testuje výkonnost obchodní strategie, je životně důležité, aby používal pouze informace, které by byly k dispozici v době obchodu, aby se vyhnul předstihovému zkreslení. Pokud je například obchod simulován na základě informací, které nebyly k dispozici v době obchodu – například čtvrtletního čísla zisku, které bylo zveřejněno o měsíc později – sníží to přesnost skutečné výkonnosti obchodní strategie a potenciálně zkreslí výsledky ve prospěch požadovaného výsledku.
Vzhledové předpojatosti a další předpojatosti v investování
Zvýrazněné zkreslení je jedním z mnoha zkreslení, se kterými se musí počítat při provádění simulací. Dalšími běžnými zkresleními jsou výběrové zkreslení, časové zkreslení a zkreslení pozůstalosti. Všechna tato zkreslení mají potenciál ovlivnit výsledky simulace blíže k požadovanému výsledku simulace, protože vstupní parametry simulace mohou být vybrány tak, aby upřednostňovaly požadovaný výsledek.
Jak již bylo zmíněno, tyto předsudky jsou nejzřetelněji vidět, když se investoři ohlédnou za rokem. Akcie, které si během roku vedly dobře, mohou být nyní překoupeny za předpokladu, že se jim to samé podaří i v následujícím roce. Zatímco minulé výsledky ovlivňují budoucí výsledky, je důležité, aby se investoři pečlivě dívali na základy společnosti, protože vždy existuje riziko nadhodnocení.
Pokud byste vzali akcie s nejlepšími výsledky na konci roku a pak se pokusili zvolit společné datové body, které měly na začátku roku, jako je rozpětí koncového poměru P/E, propadli byste se předstihovým zkreslením, protože byste se dívali pouze na akcie, o kterých víte, že měly významný růst, spíše než na všechny akcie s podobným koncovým rozsahem poměru P/E v té době. Pokud byste nezahrnuli celé rozpětí zásob, skončili byste s přehnanou důvěrou v koncový poměr P/E jako klíčové měřítko pro předpověď budoucího zhodnocení. Toto předstihové zkreslení lze korigovat rozšířením vzorku na všechny akcie, které odpovídají vašim konkrétním kritériím na začátku roku a sledováním jejich výsledků.