Was ist der Survivorship Bias? – Kurz erklärt
Der Survivorship Bias (auf Deutsch: „Überlebenden-Verzerrung“ oder „Survivor Bias“) ist ein Denkfehler, der auftritt, wenn man nur die erfolgreichen Fälle betrachtet und die gescheiterten ignoriert. Dies führt zu einer überschätzten Erfolgswahrscheinlichkeit und kann zu falschen Entscheidungen führen.
Wichtige Erkenntnisse:
- Verzerrte Wahrnehmung: Nur erfolgreiche Fälle werden betrachtet, was zu einer überschätzten Erfolgswahrscheinlichkeit führt.
- Fehlerhafte Analysen: Misserfolge werden nicht berücksichtigt, was die Genauigkeit von Analysen beeinträchtigt.
- Falsche Entscheidungen: Überhöhte Erwartungen und unterschätzte Risiken können zu schlechten Investitionsentscheidungen führen.
💡 Empfohlene Bücher zum Survivorship Bias
Wenn du mehr über den Survivorship Bias lernen möchtest, gibt es einige empfehlenswerte Bücher, die dieses Thema ausführlich behandeln:
„Fooled by the Winners: How Survivor Bias Deceives Us„ von David Lockwood Dieses Buch erklärt, wie der Survivorship Bias unsere Wahrnehmung verzerrt und uns zu falschen Schlüssen führt, indem wir nur die erfolgreichen Fälle betrachten und die gescheiterten ignorieren.
„The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable„ von Nassim Nicholas Taleb In diesem Buch beschreibt Taleb, wie seltene und unvorhersehbare Ereignisse (Schwarze Schwäne) oft übersehen werden und wie der Survivorship Bias dazu beiträgt, dass wir diese Ereignisse falsch einschätzen.
„Thinking, Fast and Slow„ von Daniel Kahneman Kahneman untersucht in diesem Buch verschiedene kognitive Verzerrungen, einschließlich des Survivorship Bias, und erklärt, wie sie unser Denken und unsere Entscheidungen beeinflussen.
„The Art of Thinking Clearly„ von Rolf Dobelli Dieses Buch bietet eine Sammlung von Denkfehlern, darunter der Survivorship Bias, und zeigt, wie man diese vermeiden kann, um klarer und besser zu denken.
Diese Bücher bieten tiefe Einblicke in die Funktionsweise des Survivorship Bias und liefern praktische Tipps, wie man diesen Denkfehler vermeiden kann, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Beispiel für den Überlebensirrtum (Survivorship Bias)
Ein bekanntes Beispiel stammt aus dem Zweiten Weltkrieg. Die US-Luftwaffe wollte die Panzerung ihrer Flugzeuge verstärken und analysierte dafür die Einschusslöcher der Flugzeuge, die aus Gefechten zurückkehrten. Die erste Idee war, die Panzerung an den Stellen zu verstärken, die am häufigsten getroffen wurden. Das war jedoch ein Fehler, weil nur die „überlebenden“ Flugzeuge untersucht wurden. Die Flugzeuge, die nicht zurückkehrten, hatten möglicherweise Treffer an kritischen Stellen wie dem Cockpit oder dem Motor. Daher war es sinnvoller, die Panzerung dort zu verstärken, wo es weniger Einschusslöcher gab, um die Überlebensrate zu erhöhen.
Überlebensirrtum (Survivorship Bias) an der Börse
Dieser Denkfehler tritt auch an der Börse auf. Zum Beispiel bei Investmentfonds: Oft werden nur die Fonds betrachtet, die überlebt haben und gut abgeschnitten haben. Fonds, die gescheitert sind, werden ignoriert. Das führt dazu, dass die durchschnittlichen Renditen der Investmentfonds überschätzt werden.
Warum tritt der Überlebensirrtum (Survivorship Bias) auf?
Der Survivorship Bias kann in verschiedenen Phasen der Datenanalyse entstehen:
- Datenerhebung: Du schließt unbewusst oder bewusst nicht erfolgreiche Datenpunkte aus.
- Datenaufbereitung: Bei der Aufbereitung der Daten werden nicht erfolgreiche Datenpunkte entfernt.
- Datenanalyse: Du fokussierst dich nur auf die erfolgreichen Datenpunkte und ignorierst die nicht erfolgreichen.
Auswirkungen des Überlebensirrtum (Survivorship Bias) auf Investoren
Der Survivorship Bias führt dazu, dass du die Erfolgsaussichten oder Renditen überschätzt, weil du die gescheiterten Fonds oder Unternehmen nicht siehst. Das kann dazu führen, dass du zu viel Vertrauen in bestimmte Investitionen setzt und Risiken unterschätzt.
Wie kannst du den Überlebensirrtum (Survivorship Bias) vermeiden?
- Systematisiertes Investieren: Verfolge einen festen Investitionsansatz mit klaren Regeln. So vermeidest du grobe Fehler und kannst deine Entscheidungen besser nachvollziehen.
- Analyse der Fundamentaldaten: Schau dir die grundlegenden Finanzdaten eines Unternehmens an, anstatt dich nur auf historische Indexdaten zu verlassen. So erhältst du ein realistischeres Bild von den Chancen und Risiken einer Investition.
Indem du dir der Überlebenden-Verzerrung bewusst bist und gezielt Maßnahmen ergreifst, kannst du ihre negativen Auswirkungen auf deine Investitionsentscheidungen reduzieren.
Der Survivorship Bias ist ein Denkfehler, bei dem nur erfolgreiche Fälle betrachtet werden und die gescheiterten ignoriert werden. Dies führt zu einer verzerrten Wahrnehmung der Erfolgswahrscheinlichkeit und kann falsche Schlüsse nach sich ziehen.
Der Survivorship Bias ist problematisch, weil er dazu führt, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit überschätzt wird. Dies kann zu falschen Entscheidungen führen, besonders in Bereichen wie Investitionen, wo Risiken und Misserfolge oft nicht ausreichend berücksichtigt werden.
Beim Investieren kann der Survivorship Bias dazu führen, dass nur erfolgreiche Fonds oder Aktien berücksichtigt werden. Das führt zu einer überschätzten Rendite und einer Unterschätzung der Risiken, was Investoren zu schlechten Entscheidungen verleiten kann.
Um den Survivorship Bias zu vermeiden, sollte man alle verfügbaren Daten berücksichtigen, einschließlich der gescheiterten Fälle. Ein systematisierter Investitionsansatz und die Analyse von Fundamentaldaten können helfen, ein realistisches Bild zu erhalten.
Ja, ein bekanntes Beispiel stammt aus dem Zweiten Weltkrieg, als die US-Luftwaffe die Panzerung ihrer Flugzeuge verstärken wollte. Die Analyse der Einschusslöcher der zurückkehrenden Flugzeuge führte zu falschen Schlüssen, weil die Flugzeuge, die nicht zurückkehrten, nicht berücksichtigt wurden.
Der Survivorship Bias kann in der Datenerhebung, Datenaufbereitung oder Datenanalyse auftreten. Wenn in einem dieser Schritte nicht erfolgreiche Datenpunkte ausgeschlossen werden, vererbt sich der Bias durch den gesamten Analyseprozess.
