L'échantillonnage systématique est utile en finance pour les situations où il n'est pas pratique d'examiner toute la population pour certaines informations, et un processus facile est nécessaire pour créer un échantillon. Il est également utilisé dans les techniques statistiques avancées en finance. À titre d'exemple, si un investisseur veut enquêter sur un problème avec les entreprises dans le S & P 500, il est souvent impossible d'examiner les 500 entreprises. Au lieu de cela, l'échantillonnage systématique peut facilement réduire la taille de la population à un échantillon gérable. Avec le S & P 500, une personne peut prendre chaque dixième entreprise à partir d'une liste alphabétique à inclure dans l'échantillon, pour un échantillon total de 50. Il est beaucoup plus facile d'enquêter sur 50 entreprises que sur 500.
L'échantillonnage systématique est une procédure d'échantillonnage dans laquelle une position de départ aléatoire est sélectionnée dans une population, puis les échantillons sont prélevés selon un intervalle prédéterminé fixe. Les principaux avantages sont la facilité d'utilisation et le fait que la population est échantillonnée uniformément. Un inconvénient majeur est qu'il peut y avoir un trait de période cachée dans la population qui n'est pas reconnu, et l'échantillon systématique est biaisé vers ce trait caché.
L'échantillonnage systématique est également une technique utilisée dans les simulations de Monte Carlo. L'analyse de Monte Carlo est une technique statistique utilisée pour déterminer la probabilité de certains résultats en exécutant un certain nombre de simulations différentes avec des variables aléatoires. La technique est nommée d'après les jeux de casino de Monte Carlo et provient du laboratoire scientifique de Los Alamos. L'analyse de Monte Carlo a de nombreux usages dans la finance où elle peut aider à déterminer les probabilités pour des résultats futurs incertains. Il peut être utilisé pour les dérivés de prix, la gestion des risques, la modélisation des coûts et l'optimisation du portefeuille.
AD:Quelle est la différence entre un échantillonnage systématique et un échantillonnage en grappes?
Connaît les différences entre l'échantillonnage systématique et l'échantillonnage en grappes, y compris la manière dont les échantillons sont créés pour chaque processus d'échantillonnage.
Comment puis-je utiliser l'échantillonnage systématique avec échantillonnage stratifié?
Apprend comment la technique d'échantillonnage systématique peut être utilisée avec la méthode d'échantillonnage stratifié et quand les deux méthodes ne doivent pas être combinées.
Quand est-il préférable d'utiliser un échantillonnage aléatoire systématique plutôt qu'un échantillonnage aléatoire simple?
Apprend que l'échantillonnage systématique est préférable à l'échantillonnage aléatoire simple, par exemple en l'absence de profils de données et lorsque le risque de manipulation des données est faible.