a:

Systémový odběr vzorků je užitečný ve financích pro situace, kdy je neproveditelné přezkoumat celou informaci o celé populaci a pro vytvoření vzorku je zapotřebí snadný proces. Používá se také v pokročilých statistických technikách v oblasti financí. Jako jeden příklad, pokud chce investor prošetřit problém se společnostmi v S & P 500, je často neproveditelné prověřit všech 500 společností. Místo toho může systematický vzorkování snadno snížit velikost populace na zvládnutelný vzorek. Se společností S & P 500 by mohla každá desátá společnost z abecedního seznamu zahrnout do vzorku pro celkovou velikost vzorku 50. Je mnohem jednodušší prošetřit 50 společností na rozdíl od 500.

Systematický odběr vzorků je postup odběru vzorků, v němž je v populaci vybrána náhodná počáteční pozice a vzorky jsou vytaženy podle pevně stanoveného intervalu. Hlavní výhody jsou snadné použití a skutečnost, že populace je rovnoměrně odebírána. Hlavní nevýhodou je, že v populaci může být skrytá periodická vlastnost, která není rozpoznána a systematický vzorek je skrytý směrem k tomuto skrytému rysu.

Systematické vzorkování je také technika používaná v simulacích Monte Carlo. Analýza Monte Carlo je statistická metoda, která slouží k určení pravděpodobnosti určitých výsledků spuštěním řady různých simulací s náhodnými proměnnými. Tato technika je pojmenována po kasinových hrách Monte Carla a pochází z Los Alamos Scientific Laboratory. Analýza Monte Carlo má mnoho využití ve financích, kde může pomoci při určování pravděpodobnosti nejistých budoucích výsledků. Může být použit pro cenové deriváty, řízení rizika, modelování nákladů a optimalizaci portfolia.