Survivorship Bias

定義

• 只觀察倖存下來的樣本，忽略失敗或消失的部分，導致結論偏差。

例子

• 二戰時美國軍方沃德教授 (Abraham Wald) 研究倖存飛機的彈孔位置：
  • 發現機翼、尾翼彈孔多，駕駛艙與螺旋槳彈孔少。
  • 沃爾德建議應加強彈孔少處的裝甲，因為這些部位中彈可能導致飛機無法返航。
  • 結論：彈孔少 ≠ 安全，而是中彈導致無法倖存的高風險部位。
• 歷史來源：西塞羅的例子 (古羅馬)：
  • 有人主張拜神能保平安，舉例倖存者都拜神。
  • 西塞羅反問：那些拜神但淹死的人無法發言，不能代表失敗樣本。
  • 結論：不能只看倖存樣本判斷有效性。

總經研究的誤區

• 很多總經報告過度依賴回測 (backtesting)，易導致偏差。
• 殖利率倒掛 (Yield Curve Inversion) 案例：
  • 7 次衰退前皆發生殖利率倒掛，但殖利率倒掛總共發生 11 次，準確率非 100%。
  • 倒掛只是警示經濟過熱，不代表每次倒掛都預示衰退。
  • 高通膨時期預測準確度低，低通膨時期準確度較高。

資訊操縱與數據呈現陷阱

• 操縱行為：透過封閉多元資訊管道，引導錯誤認知。
• 例子：
  • 工作中透過調整數據呈現角度，製造「漂亮」報告 (polished reports)。
  • 雖未造假，但故意隱藏重要數據，誤導報告接收者。

主動投資新手的建議

• 兼聽則明，避免偏信。
• 自行驗證資料，勿盲信專家或網紅。
• 提高資訊鑑別能力：
  • 了解各種認知謬誤。
  • 例：「Garbage in, garbage out (GIGO)」：錯誤資訊輸入系統，結果必定錯誤。
• 法說會 (earnings call) 資訊未必全準，需多角度驗證。

結論 (Conclusion)

• 主動投資需建立正確資訊篩選與驗證機制。
• 分享此觀念，幫助更多投資新手避免誤區。
• 合理分析：
  • 有完整樣本 (成功者 + 失敗者)。
  • 若成功者普遍具有某特徵、失敗者普遍不具此特徵，可推論該特徵具因果性。
• 有偏分析：
  • 只觀察成功者，忽略失敗者。
  • 容易將無因果關聯的特徵錯認為成功關鍵。