① 如何避免財務分析中的倖存者偏差
倖存者偏差(Survivorship bias)，另譯為抄"生存者偏差"或"存活者偏差"，駁斥的是一種常見的邏輯謬誤("謬誤"而不是"偏差")，這個被駁斥的邏輯謬誤指的是只能看到經過某種篩選而產生的結果，而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關鍵信息。這東西的別名有很多，比如"沉默的數據"、"死人不會說話"等等。
倖存者偏差意思是指，當取得資訊的渠道，僅來自於倖存者時(因為死人不會說話)，此資訊可能會存在與實際情況不同的偏差。
此規律也適用於金融和商業領域。存活下來的企業往往被視為"傳奇"，它們的做法被爭相效仿。而其實有些也許只是因為偶然原因倖存下來了而已。
在日常生活中，最明顯的例子就是"我親戚吃這個葯好了"或者"我一個朋友去找了這個老中醫"等等。不管你的親戚和朋友和你關系如何好，如何值得信任和尊重，在客觀規律面前他們都是等同的。疾病和醫葯不會因為你的喜好而照顧或者偏袒你的親朋。
如何應對呢?最明顯的辦法當然是讓"死人"說話。雙盲實驗設計和詳細全面客觀的數據紀錄都是應對"倖存者偏差"的良方。所謂"兼聽則明"也是這個道理，拋掉對個案的迷信，全面系統的了解財務分析才能克服這個偏差。
② 什麼是經濟學中的「倖存者偏差」
經濟學中的「倖存者偏差」，即分析問題時所依賴的信息全部或者大部分來自於專顯著信息，較少利屬用不顯著的信息或者徹底忽略「沉默的信息」，因此得出的結論與事實情況就可能存在巨大偏差。
倖存者偏差在商業社會中，體現在人們因為對成功經驗的痴迷而忽略失敗可能帶來的教訓。所以，「倖存者偏差」 又叫做「死人不說話」。 人們往往給成功者戴上光環，以為他們的行為導致了他們的成功，其實也有可能他們的做法是錯的，只是倖存下來了而已。因為沒有倖存下來的人可能做法是一樣的，只是沒有機會出來講。「死人不說話」這個比喻來自醫療領域，只有活下來的人才有機會出來鼓吹治療是多麼的有效，死去的人沒有機會出來爭辯。存活下來的企業往往被視為「傳奇」，它們的做法被爭相效仿。而其實有些也許只是因為偶然原因倖存下來了而已。
應對倖存者偏差，最有效的辦法是讓「死人」說話。雙盲實驗設計和詳細全面客觀的數據紀錄都是應對「倖存者偏差」的良方。所謂「兼聽則明」也是這個道理，拋掉對個案的迷信，全面系統的才能克服這個偏差。
③ 什麼叫倖存者偏差
只考察倖存者特徵造成的偏差。
1.詳解
倖存者偏差指的是當取得資訊的渠道，僅來自於倖存者時，此資訊可能會與實際情況存在偏差。
倖存者偏差，是由優勝劣汰之後自然選擇出的一個道理：未倖存者已無法發聲。人們只看到經過某種篩選而產生的結果，而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關鍵信息。
2.來源
1941年,美國哥倫比亞大學統計學沃德教授(Abraham Wald)應軍方要求，利用其在統計方面的專業知識來提供關於《飛機應該如何加強防護，才能降低被炮火擊落的幾率》的相關建議。
沃德教授針對聯軍的轟炸機遭受攻擊後的數據，進行研究後發現：機翼是最容易被擊中的位置,機尾則是最少被擊中的位置。
沃德教授的結論是「我們應該強化機尾的防護」，而軍方指揮官認為「應該加強機翼的防護，因為這是最容易被擊中的位置」。
3.沃德教授觀點
(1)統計的樣本，只涵蓋平安返回的轟炸機；
(2)被多次擊中機翼的轟炸機，似乎還是能夠安全返航；
(3)並非是機尾不易被擊中，而是因為機尾被擊中的飛機早已無法返航，寥寥幾架返航的飛機都依賴相同的救命稻草— 引擎尚好。
軍方採用了教授的建議，並且後來證實該決策是正確的，看不見的彈痕卻最致命！
這個故事被後人用一個詞語概括——倖存者偏差。
④ 如何看待有倖存者偏差和勝者偏差的數據
正確的認識獲得的數據,是做投資決策的第二步.(第一步是取得相對可靠的數據和回信息.) 以平均行業回報答率為例.在判斷一家上市公司經營成果時,我們往往對標所屬行業平均回報率. 有沒有包含破產,清算,死掉,注銷的企業?越好的企業越容易被統計到,而越差的企業,消失的企業,越難被統計到.所以所有這類行業平均數據都或多或少都帶有倖存者偏差和勝者偏差. 更為明顯的例子是指數,所有的股票指數都會定時調出差的,調入好的,有著非常強烈的倖存者偏差和勝者偏差. 在這個范圍內利用這些數據是合理合邏輯的. 但是你要知道,實際情況可能要比這些數據糟糕.糟糕多少?天知道. 悲劇常常發生在利用這些數據去投資一個項目,往往會高估收益回報率.因為這時這些數據被用作測算預期收益的假設依據,高估自然就發生了.