a:

Järjestelmällinen näytteenotto on hyödyllistä rahoituksessa tilanteissa, joissa on epäkäytännöllistä tarkastella koko väestöä tietyille tiedoille, ja näytteen luomiseen tarvitaan helppo prosessi. Sitä käytetään myös kehittyneissä tilastollisissa tekniikoissa rahoituksessa. Eräänä esimerkkinä, jos sijoittaja haluaa tutkia S & P 500: n yritysten kanssa ongelmia, on usein epäkäytännöllistä tutkia kaikkia 500 yritystä. Sen sijaan järjestelmällinen näytteenotto voi helposti vähentää väestökokoa hallittavaksi näytteeksi. S & P 500: n avulla henkilö voi ottaa jokaisen kymmenennen yrityksen aakkosluettelosta otokseen mukaan, otoksen otoksen koko on 50. On paljon helpompaa tutkia 50 yritystä kuin 500.

Järjestelmällinen näytteenotto on näytteenottomenetelmä, jossa populaatiossa valitaan satunnainen lähtöasema ja sitten näytteet vedetään kiinteän ennalta määritetyn aikavälin mukaan. Tärkeimmät edut ovat helppokäyttöisyys ja se, että väestö on otettu tasaisesti. Tärkein haitta on se, että väestössä voi olla piilotettu kausijulkaisu, jota ei tunnusteta, ja järjestelmällinen näyte on vinossa siihen piilotettuun piirrettyyn.

Järjestelmällinen näytteenotto on myös Monte Carlo-simulaatioissa käytetty tekniikka. Monte Carlo -analyysi on tilastollinen tekniikka, jolla määritetään tiettyjen tulosten todennäköisyys suorittamalla useita erilaisia ​​simulaatioita satunnaismuuttujilla. Tekniikka on nimetty Monte Carloin kasinopeleistä, ja se on peräisin Los Alamosin tieteellisestä laboratoriosta. Monte Carlo -analyysillä on paljon taloudellista käyttöä, jos se voi auttaa määrittämään epävarmojen tulevien tulosten todennäköisyydet. Sitä voidaan käyttää hintajohdannaisiin, riskien hallintaan, kustannusmallinnukseen ja portfoliooptimointiin.