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Lexikon

Sample-Selection-Problem

Das Sample-Selection-Problem, auch Stichprobenauswahlproblem genannt, beschreibt eine Herausforderung bei der Durchführung statistischer Analysen, insbesondere im Bereich der empirischen Finanzforschung. Es bezieht sich auf die Auswahl der Stichprobe, die dazu verwendet wird, um Rückschlüsse auf eine Gesamtbevölkerung oder ein Phänomen zu ziehen.

In der Finanzanalyse ist es von entscheidender Bedeutung, aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, die zuverlässige Prognosen und Bewertungen ermöglichen. Das Sample-Selection-Problem entsteht, wenn die Auswahl der Beobachtungen nicht zufällig und repräsentativ ist, sondern ein verzerrtes Bild der tatsächlichen Gesamtpopulation darstellt.

Verschiedene Faktoren können zu diesem Problem führen. Ein häufiges Szenario ist die sogenannte Survivorship-Bias, bei der nur erfolgreiche Unternehmen oder Aktien in die Analyse einbezogen werden, während gescheiterte Unternehmen oder solche, die aus dem Handel genommen wurden, ausgeschlossen werden. Dadurch entsteht eine Verzerrung hin zu positiven Ergebnissen und die Risiken werden unterschätzt.

Eine andere mögliche Ursache für das Sample-Selection-Problem sind Selektionskriterien, die nicht auf fundamentaler oder objektiver Basis beruhen. Wenn Unternehmen auf der Grundlage bestimmter Merkmale oder Annahmen ausgewählt werden, ohne eine solide theoretische oder empirische Grundlage zu haben, kann dies zu Verzerrungen führen.

Das Sample-Selection-Problem kann auch auftreten, wenn die Daten für die Analyse nicht vollständig verfügbar sind oder bestimmte Informationen fehlen. In solchen Fällen können Unternehmen oder Beobachtungen, die nicht den Auswahlkriterien entsprechen, ausgeschlossen werden, was zu einer unvollständigen oder unrepräsentativen Stichprobe führt.

Um das Sample-Selection-Problem zu vermeiden oder zu minimieren, ist es wichtig, bei der Auswahl der Stichprobe strenge Kriterien anzuwenden und sicherzustellen, dass die Auswahl zufällig und repräsentativ für die Gesamtpopulation ist. Zusätzlich sollten Forscher transparent über ihre Auswahlmethoden und -kriterien berichten, um potenzielle Verzerrungen offenzulegen.

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