Definicion de Sesgo de predicción: qué significa y cómo funciona
Sesgo de predicción: qué significa y cómo funciona
¿Qué es el sesgo de pronóstico?
El sesgo de pronóstico ocurre debido al uso de información o datos en un estudio o modelado que no se conocían o no estaban disponibles durante el período analizado. Esto puede dar lugar a resultados inexactos de estudios o modelos. Más importante aún, el sesgo de predicción puede acercar involuntariamente los resultados de la simulación al resultado de la prueba deseado. Esto lleva a economistas y analistas a confiar demasiado en sus modelos y en su capacidad para predecir y mitigar eventos futuros. Los inversores también deben ser conscientes de la posibilidad de sesgo al evaluar estrategias comerciales específicas utilizando datos históricos.
Resultados clave
- El sesgo de pronóstico ocurre cuando se utilizan datos que no estaban disponibles en ese momento para modelar ese período de tiempo.
- Los pronósticos distorsionan los resultados y conducen a un exceso de confianza en los modelos y otras estructuras construidas sobre la base de resultados distorsionados.
- Las simulaciones probadas con datos históricos con sesgo no producirán un resultado preciso. Por lo tanto, se debe realizar una investigación cuidadosa para determinar qué datos estaban disponibles en ese momento.
Comprender el sesgo de pronóstico
El sesgo de pronóstico a menudo ocurre en escenarios que «podría haber sido», donde un inversionista u otro profesional mira hacia atrás y ve una oportunidad perdida. Lo que esta persona no se da cuenta es que sabe más ahora, mirando hacia atrás, que cuando tomó la decisión. Por lo tanto, puede ser imprudente juzgar en retrospectiva el desempeño pasado de uno (o de otros) con demasiada dureza, especialmente si falta información clave.
Si un inversor está probando la eficacia de una estrategia comercial, es fundamental que sólo utilice información que estuviera disponible en el momento de la operación para evitar sesgos. Por ejemplo, si una operación se modela basándose en información que no estaba disponible en el momento de la operación (como los datos de ganancias trimestrales publicados un mes después), esto reducirá la precisión del desempeño real de la estrategia comercial y potencialmente sesgará la resultados. resultados a favor del resultado deseado.
Sesgo de previsión y otros sesgos en la inversión
El sesgo de pronóstico es uno de los muchos errores que deben tenerse en cuenta al realizar modelos. Otros errores comunes son el error de selección de la muestra, el error del período de tiempo y el error de supervivencia. Todas estas desviaciones pueden dar como resultado resultados de simulación más cercanos al resultado de simulación deseado, ya que los parámetros de entrada de la simulación se pueden elegir para favorecer el resultado deseado.
Como se mencionó, estos sesgos son más claramente visibles cuando los inversores miran hacia el año pasado. Las acciones que tuvieron un buen desempeño durante el año ahora pueden estar sobrecompradas bajo el supuesto de que harán lo mismo el próximo año. Si bien el desempeño pasado influye en los resultados futuros, es importante que los inversores examinen de cerca los fundamentos de una empresa, ya que siempre existe el riesgo de sobrevaloración.
Si toma las acciones con mejor rendimiento a finales de año y luego intenta elegir los puntos de datos comunes que tenían a principios de año, como el rango de la relación P/E final, será víctima de ver : sesgo porque solo observará las acciones que sabe que han experimentado un crecimiento significativo, no todas las acciones con un rango móvil similar de relaciones P/E en ese momento. Al no incluir toda la gama de acciones, estará demasiado seguro de que la relación P/E final es una métrica clave para predecir el crecimiento futuro del precio de las acciones. Este sesgo se puede corregir ampliando su muestra a todas las acciones que cumplan con sus criterios específicos a principios de año y realizando un seguimiento de su desempeño.
Preguntas Frecuentes
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¿Qué es el sesgo de pronóstico?
El sesgo de pronóstico ocurre debido al uso de información o datos en un estudio o modelado que no se conocían o no estaban disponibles durante el período analizado. Esto puede dar lugar a resultados inexactos de estudios o modelos. Más importante aún, el sesgo de predicción puede acercar involuntariamente los resultados de la simulación al resultado de la prueba deseado. Esto lleva a economistas y analistas a confiar demasiado en sus modelos y en su capacidad para predecir y mitigar eventos futuros. Los inversores también deben ser conscientes de la posibilidad de sesgo al evaluar estrategias comerciales específicas utilizando datos históricos.
Resultados clave
- El sesgo de pronóstico ocurre cuando se utilizan datos que no estaban disponibles en ese momento para modelar ese período de tiempo.
- Los pronósticos distorsionan los resultados y conducen a un exceso de confianza en los modelos y otras estructuras construidas sobre la base de resultados distorsionados.
- Las simulaciones probadas con datos históricos con sesgo no producirán un resultado preciso. Por lo tanto, se debe realizar una investigación cuidadosa para determinar qué datos estaban disponibles en ese momento.
Comprender el sesgo de pronóstico
El sesgo de pronóstico a menudo ocurre en escenarios que «podría haber sido», donde un inversionista u otro profesional mira hacia atrás y ve una oportunidad perdida. Lo que esta persona no se da cuenta es que sabe más ahora, mirando hacia atrás, que cuando tomó la decisión. Por lo tanto, puede ser imprudente juzgar en retrospectiva el desempeño pasado de uno (o de otros) con demasiada dureza, especialmente si falta información clave.
Si un inversor está probando la eficacia de una estrategia comercial, es fundamental que sólo utilice información que estuviera disponible en el momento de la operación para evitar sesgos. Por ejemplo, si una operación se modela basándose en información que no estaba disponible en el momento de la operación (como los datos de ganancias trimestrales publicados un mes después), esto reducirá la precisión del desempeño real de la estrategia comercial y potencialmente sesgará la resultados. resultados a favor del resultado deseado.
Sesgo de previsión y otros sesgos en la inversión
El sesgo de pronóstico es uno de los muchos errores que deben tenerse en cuenta al realizar modelos. Otros errores comunes son el error de selección de la muestra, el error del período de tiempo y el error de supervivencia. Todas estas desviaciones pueden dar como resultado resultados de simulación más cercanos al resultado de simulación deseado, ya que los parámetros de entrada de la simulación se pueden elegir para favorecer el resultado deseado.
Como se mencionó, estos sesgos son más claramente visibles cuando los inversores miran hacia el año pasado. Las acciones que tuvieron un buen desempeño durante el año ahora pueden estar sobrecompradas bajo el supuesto de que harán lo mismo el próximo año. Si bien el desempeño pasado influye en los resultados futuros, es importante que los inversores examinen de cerca los fundamentos de una empresa, ya que siempre existe el riesgo de sobrevaloración.
Si toma las acciones con mejor rendimiento a finales de año y luego intenta elegir los puntos de datos comunes que tenían a principios de año, como el rango de la relación P/E final, será víctima de ver : sesgo porque solo observará las acciones que sabe que han experimentado un crecimiento significativo, no todas las acciones con un rango móvil similar de relaciones P/E en ese momento. Al no incluir toda la gama de acciones, estará demasiado seguro de que la relación P/E final es una métrica clave para predecir el crecimiento futuro del precio de las acciones. Este sesgo se puede corregir ampliando su muestra a todas las acciones que cumplan con sus criterios específicos a principios de año y realizando un seguimiento de su desempeño.
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