Co je klam přeživších?

Klam přeživších je statistické zkreslení, při kterém člověk hodnotí pouze „úspěšné“ případy, zatímco neúspěšné z analýzy zmizí nebo nejsou vidět. Výsledkem je zkreslený pohled na realitu a často i přehnaně optimistické závěry. Ve financích se s tímto jevem setkáváme velmi často.

Typickým příkladem je hodnocení investičních fondů. Když se porovnává dlouhodobá výkonnost fondů, do statistik se obvykle dostanou hlavně ty, které přežily a stále existují. Fondy, které měly špatné výsledky, přišly o klienty nebo zanikly, bývají z historických přehledů odstraněny.

Investor pak může získat dojem, že většina fondů dlouhodobě vydělává nadprůměrné zisky. Ve skutečnosti ale část neúspěšných fondů jednoduše „zmizela z trhu“, a tím i ze statistik. Výsledná data proto mohou vypadat výrazně lépe, než jaká byla skutečná úspěšnost celého trhu.

Klam přeživších se objevuje také u akciových strategií. Mnoho investorů studuje pouze úspěšné obchodníky nebo firmy, které se staly světovými giganty. Méně viditelné jsou tisíce firem, které zkrachovaly nebo nikdy nedosáhly očekávaného růstu.

Známým příkladem jsou technologické společnosti. Investoři často zmiňují úspěchy firem jako Apple nebo Amazon, ale přehlížejí velké množství startupů, které během několika let zanikly. To může vytvářet iluzi, že investice do technologického sektoru téměř automaticky vede k vysokým výnosům.

Ve finančním světě může mít klam přeživších několik důsledků:

• podcenění investičního rizika,
• přeceňování schopností portfolio manažerů,
• nerealistická očekávání budoucích výnosů,
• chybná interpretace historických dat.

Problém vzniká i při zpětném testování investičních strategií (backtesting). Pokud analytik používá pouze data firem, které existují dnes, ignoruje společnosti, které mezitím zbankrotovaly nebo byly vyřazeny z burzy. Strategie pak může na historických datech působit mnohem úspěšněji, než by byla v reálném prostředí.

Klam přeživších ale není omezen pouze na finance. Objevuje se i v podnikání, sportu nebo vzdělávání. Lidé mají tendenci sledovat úspěšné příběhy a hledat v nich „návod na úspěch“, zatímco neúspěšné případy zůstávají stranou pozornosti.

Při práci s daty a statistikami je proto důležité sledovat nejen vítěze, ale i ty, kteří neuspěli. Teprve potom lze získat realističtější pohled na skutečné riziko, pravděpodobnost úspěchu a kvalitu investičních rozhodnutí.

Zdroj
https://www.investopedia.com/terms/s/survivorshipbias.asp