a:

Систематическая выборка полезна в финансах для ситуаций, когда нецелесообразно рассматривать всю популяцию для определенной информации, и для создания образца необходим простой процесс. Он также используется в передовых статистических методах в области финансов. В качестве одного примера, если инвестор хочет исследовать проблему с компаниями в S & P 500, часто нецелесообразно изучать все 500 компаний. Вместо этого систематическая выборка может легко уменьшить размер популяции до управляемой выборки. С S & P 500 человек может взять каждую десятую компанию из алфавитного списка, чтобы включить в образец, для общего размера выборки 50. Гораздо проще исследовать 50 компаний, а не 500.

Систематическая выборка - это процедура выборки, в которой случайная исходная позиция выбирается в совокупности, а затем выборки вытягиваются в соответствии с фиксированным заданным интервалом. Основными преимуществами являются простота использования и тот факт, что население равномерно отбирается. Основным недостатком может быть скрытая характеристика периода в популяции, которая не распознается, а систематический образец искажен по отношению к этому скрытому признаку.

Систематическая выборка также является методом, используемым в симуляциях Монте-Карло. Анализ Монте-Карло представляет собой статистический метод, используемый для определения вероятности определенных исходов путем запуска ряда различных симуляций со случайными величинами. Эта техника названа в честь игр в казино Монте-Карло и возникла в Лос-Аламосской научной лаборатории. Анализ Монте-Карло имеет много применений в финансах, где он может помочь в определении вероятностей неопределенных будущих результатов. Он может использоваться для производных цен, управления рисками, моделирования затрат и оптимизации портфеля.