Attribut-Bias

Was ist Attribut-Bias?

Attribut-Bias ist ein Merkmal quantitativer Techniken oder Modelle zur Auswahl von Anlageinstrumenten mit ähnlichen fundamentalen Merkmalen. Die meisten Anlagemodelle neigen zu einem Attribut-Bias, und Anleger sollten sich dessen bei der Auswahl eines ausgewogenen Portfolios bewusst sein.

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

Attribut-Bias verstehen

Attribut-Bias beschreibt die Tatsache, dass Wertpapiere, die nach einem Vorhersagemodell oder einer Vorhersagemethode ausgewählt werden, tendenziell ähnliche grundlegende Eigenschaften aufweisen. Dies ist sinnvoll, da ein Modell, das nach bestimmten Datenpunkten sucht, nur Anlageinstrumente mit diesen ähnlichen Parametern zurückgibt.

Attribut-Bias ist weder positiv noch negativ. Es ist einfach eine Eigenschaft, die wahrscheinlich auftritt, es sei denn, Modelle und Techniken sind speziell darauf ausgelegt, sie nicht zu berücksichtigen. Die Gefahr bei der Auswahl eines Portfolios unter Verwendung eines Modells mit Attribut-Bias besteht darin, dass das Portfolio möglicherweise ähnliche Wertpapiere enthält, was Marktabschwünge verstärken kann. Attribute Bias führt zu einem unausgewogenen Portfolio. Die meisten Anleger bevorzugen ein ausgewogenes Portfolio, um sich vor plötzlichen oder extremen Marktbewegungen zu schützen.

Eine Möglichkeit, Attributverzerrungen zu korrigieren und ein ausgewogenes Portfolio auszuwählen, besteht darin, einfach mehrere verschiedene Modelle zur Auswahl von Wertpapieren zu verwenden und für jedes Modell unterschiedliche Parameter zu verwenden. Jedes Modell kann einen Attribut-Bias aufweisen, aber da der Anleger die Parameter der verschiedenen Modelle ausbalanciert hat, wird das Portfolio auch dann ausgewogen sein, wenn jede kleinere Teilmenge von Wertpapieren dies nicht ist.

Beispiel für Attribut-Bias

Nehmen wir an, Sie sind ein Investor, der ein Aktienportfolio aufbauen möchte, das seine Einnahmen um 20%+ pro Jahr und mit steigenden Erträgen steigert. Sie fügen auch technische Faktoren hinzu, die Aktien finden, die auch in letzter Zeit eine starke Performance aufweisen. Durch die Einstellung dieser Parameter können Sie Ihr Portfolio einer Konzentration auf Aktien aussetzen, die sich ähnlich verhalten. Vielleicht ist Ihr Portfolio in Wachstumsbereichen wie Diskretion und Technologie stark vertreten. Wenn diese Sektoren mit einer Wachstumsrotation konfrontiert sind, könnten Sie aufgrund von Überkonzentration hohe Verluste erleiden.

Attribut-Bias vs. Selbst-Attribution-Bias

Während sich die Attributverzerrung auf eine Verzerrung in der Methodik der Auswahl von Finanzinstrumenten für ein Portfolio bezieht, bezieht sich die Selbstzuordnungsverzerrung auf eine Verzerrung, die eine Person haben kann, die sie glauben lässt, dass ihr Erfolg im Geschäft, bei der Auswahl von Anlagen oder anderen finanziellen Situationen aufgrund ihrer persönlichen Eigenschaften. Self-Attribution Bias ist ein Phänomen, bei dem eine Person die Rolle von Glück oder externen Kräften für ihren eigenen Erfolg missachtet und den Erfolg auf ihre eigenen Stärken und ihre Arbeit zurückführt.

Attribut-Bias ist ein neutrales Konzept und wird als Deskriptor verwendet, um Informationen darüber zu geben, wie eine Gruppe von Wertpapieren ausgewählt wurde. Wenn ein Attribut-Bias Probleme mit einem Portfolio verursacht, können diese Probleme durch das Verständnis, dass es existiert, korrigiert werden. Im Gegensatz dazu ist die Selbstzuschreibungsverzerrung ein negatives Phänomen, das bei einer Person mit Selbstzuschreibungsverzerrung kurzfristig zu Kompetenzdefiziten und langfristig zu Misserfolgen führen kann. Es ist von Natur aus negativ und muss korrigiert werden, wenn die Person weiterhin erfolgreich investieren, verwalten oder andere geschäftliche oder finanzielle Aktivitäten durchführen möchte.