Attribut Bias

Was ist Attributverzerrung?

Attributbias ist ein Merkmal quantitativer Techniken oder Modelle zur Auswahl von Anlageinstrumenten mit ähnlichen grundlegenden Merkmalen. Die meisten Anlagemodelle tendieren zu Attributbias, und Anleger sollten sich dies bei der Auswahl eines ausgewogenen Portfolios bewusst sein.

Attribut-Bias sollte nicht mit Selbst-Attributions-Bias verwechselt werden.

Grundlegendes zur Attributverzerrung

Attributbias beschreibt die Tatsache, dass Wertpapiere, die unter Verwendung eines Vorhersagemodells oder einer Vorhersagetechnik ausgewählt werden, tendenziell ähnliche grundlegende Merkmale aufweisen. Dies ist sinnvoll, da ein Modell, das nach bestimmten Datenpunktsätzen sucht, nur Anlageinstrumente mit diesen ähnlichen Parametern zurückgibt.

Die Attributverzerrung ist weder positiv noch negativ. Es ist einfach eine Eigenschaft, die wahrscheinlich auftritt, wenn Modelle und Techniken nicht speziell darauf ausgelegt sind, sie nicht einzuschließen. Die Gefahr bei der Auswahl eines Portfolios anhand eines Modells mit Attribut-Bias besteht darin, dass das Portfolio ähnliche Wertpapiere enthält, was den Marktabschwung verstärken kann. Attributbias führt zu einem unausgeglichenen Portfolio. Die meisten Anleger bevorzugen ein ausgewogenes Portfolio, um sich vor plötzlichen oder extremen Marktbewegungen zu schützen.

Eine Möglichkeit, die Attributverzerrung zu korrigieren und ein ausgewogenes Portfolio auszuwählen, besteht einfach darin, mehrere verschiedene Modelle zur Auswahl von Wertpapieren zu verwenden und für jedes Modell unterschiedliche Parameter zu verwenden. Jedes Modell kann eine Attributverzerrung aufweisen. Da der Anleger jedoch die Parameter der verschiedenen Modelle ausgeglichen hat, wird das Portfolio auch dann ausgeglichen, wenn dies bei jeder kleineren Teilmenge von Wertpapieren nicht der Fall ist.

Beispiel für eine Attributverzerrung

Angenommen, Sie sind ein Investor, der ein Portfolio von Aktien aufbauen möchte, deren Umsatz um mehr als 20% pro Jahr und mit steigenden Erträgen steigt. Sie fügen auch technische Faktoren hinzu, die Aktien finden, die in letzter Zeit ebenfalls eine starke Performance aufweisen. Durch Festlegen dieser Parameter können Sie Ihr Portfolio einer Konzentration auf Aktien aussetzen, die sich ähnlich verhalten. Möglicherweise ist Ihr Portfolio in Wachstumsbereichen wie Discretionary und Technology stark vertreten. Wenn diese Sektoren aus dem Wachstum heraus rotieren, können Sie aufgrund von Überkonzentration mit erheblichen Verlusten konfrontiert werden.

Attribut-Bias vs Self-Attribution-Bias

Während sich Attribut-Voreingenommenheit auf eine Verzerrung in der Methodik der Auswahl von Finanzinstrumenten für ein Portfolio bezieht, bezieht sich Selbst-Attributions-Verzerrung auf eine Verzerrung, die eine Person haben kann, die sie zu der Annahme veranlasst, dass der Erfolg, den sie im Geschäft, bei der Auswahl von Anlagen oder in anderen finanziellen Situationen hat, ist wegen ihrer eigenen persönlichen Eigenschaften. Self-Attribution Bias ist ein Phänomen, bei dem eine Person die Rolle des Glücks oder externer Kräfte für ihren eigenen Erfolg außer Acht lässt und den Erfolg ihren eigenen Stärken und ihrer eigenen Arbeit zuschreibt.

Attributbias ist ein neutrales Konzept und wird als Deskriptor verwendet, um Informationen darüber zu geben, wie eine Gruppe von Wertpapieren ausgewählt wurde. Wenn Attributverzerrungen Probleme mit einem Portfolio verursachen, können diese Probleme behoben werden, wenn Sie verstehen, dass es existiert. Im Gegensatz dazu ist die Selbstzuschreibungsverzerrung ein negatives Phänomen, das kurzfristig zu Qualifikationsdefiziten und langfristig zu Fehlern bei einer Person mit Selbstzuschreibungsverzerrung führen kann. Es ist von Natur aus negativ und muss korrigiert werden, wenn die Person weiterhin erfolgreich investieren, verwalten oder andere Aktivitäten im Geschäfts- oder Finanzbereich durchführen möchte.