Jessica2022-04-11 19:02:16

同学你好
偏差，有多种类型：
一、data mining bias，数据挖掘偏差，它其实就是Data snooping bias。它指的是由于反复使用同一组数据进行建模和检测而产生的误差，也就是说对相同或者相关数据的过度研究使用所造成的，即把偶然当作必然了。

二、Self-selection bias，样本选择偏差。它指的是基金经理在对外报告自己业绩的时候，可以自我选择披露的对象，比如只披露自己手中经营的明星产品，业绩一般的就不对外进行公开。这种由自我选择所产生的偏差，被称为自我选择偏差。比如对冲基金的业绩披露就是如此。
其中，它又包含有多种类型：1）survivorship bias 幸存者偏差； 2）implicit​ selection，隐性选择偏差；3）backfill bias 回填偏差

三、Look-ahead bias ，它跟研究的那个时刻有关。指的是在研究时意外使用了当时还未公开的数据，所产生的偏差为前视偏差。

四、time-period bias，时间区间偏差。在研究时，数据的时间段既不能太长，也不能太短。太短的时间会导致无法反映中长期的周期性，或者长期时间序列的特征变化。过长的时间可能包括某种结构性的变化，造成早期数据与现有数据的不可比，或者早期数据无法反映现有的经济形势。过长或过短的时间序列数据，都会产生时间区间偏差。
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