Wie kann ich systematische Stichproben im Finanzwesen anwenden?

Wie kann ich systematische Stichproben im Finanzwesen anwenden?
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Systematische Stichproben sind nützlich für die Finanzierung von Situationen, in denen es unpraktisch ist, die gesamte Population auf bestimmte Informationen hin zu überprüfen, und ein einfacher Prozess ist erforderlich, um eine Stichprobe zu erstellen. Es wird auch in fortgeschrittenen statistischen Techniken im Finanzwesen eingesetzt. Wenn ein Investor zum Beispiel ein Problem mit den Unternehmen im S & P 500 untersuchen möchte, ist es oft unpraktisch, alle 500 Unternehmen zu prüfen. Stattdessen kann eine systematische Stichprobe die Populationsgröße leicht auf eine überschaubare Stichprobe reduzieren. Mit dem S & P 500 könnte eine Person jedes zehnte Unternehmen aus einer alphabetischen Liste aufnehmen, um sie in die Stichprobe einzubeziehen, für eine Gesamtstichprobe von 50. Es ist viel einfacher, 50 Unternehmen als 500 zu untersuchen.

Die systematische Stichprobe ist ein Stichprobenverfahren, bei dem eine zufällige Ausgangsposition in einer Grundgesamtheit ausgewählt wird, und dann werden die Stichproben gemäß einem festen vorgegebenen Intervall gezogen. Die Hauptvorteile sind die Benutzerfreundlichkeit und die Tatsache, dass die Bevölkerung gleichmäßig beprobt wird. Ein Hauptnachteil ist, dass in der Population ein Merkmal der versteckten Periode vorhanden sein kann, das nicht erkannt wird, und die systematische Stichprobe ist auf dieses verborgene Merkmal ausgerichtet.

Die systematische Abtastung ist auch eine Technik, die in Monte-Carlo-Simulationen verwendet wird. Monte-Carlo-Analyse ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse zu bestimmen, indem eine Anzahl verschiedener Simulationen mit Zufallsvariablen ausgeführt wird. Die Technik ist nach den Casinospielen von Monte Carlo benannt und entstand im Los Alamos Scientific Laboratory. Die Monte-Carlo-Analyse hat viele Anwendungen in der Finanzwelt, wo sie bei der Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten für ungewisse zukünftige Ergebnisse helfen kann. Es kann für Preisderivate, Risikomanagement, Kostenmodellierung und Portfoliooptimierung eingesetzt werden.