Survivorship Bias (Überlebenden-Verzerrung) – Definition & Beispiel
Der Survivorship Bias (deutsch etwa: “Überlebenden-Verzerrung”, auch: „Survivor Bias“ oder „Survival Bias“) ist eine Form der Stichprobenverzerrung, die auftritt, wenn ein Datensatz nur „überlebende“ oder existierende Beobachtungen enthält. Nicht erfolgreiche Entwicklungen werden hingegen zu wenig einbezogen. Übertragen auf den Aktienmarkt führt diese Verzerrung häufig dazu, dass in Performanceanalysen nur diejenigen berücksichtigt werden, die gut abgeschnitten haben, nicht aber risikoreiche Strategien oder Totalverluste.
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Was ist der Survivorship Bias? – Definition
Der Survivorship Bias ist eine Wahrnehmungsverzerrung, die dazu führt, dass die Erfolgswahrscheinlichkeiten von Personen, Gruppen oder Ereignissen systematisch überschätzt werden, da Misserfolge nicht oder nicht repräsentativ erfasst werden.
Beispielsweise orientieren sich neue Investoren beim Markteintritt häufig an früheren Erfolgen, ohne die vielen anderen zu beachten, die möglicherweise gescheitert sind. Dies kann zu unrealistischen Erwartungen und falschen Investitionsentscheidungen führen.
Ursachen des Bias
Das Auftreten des Survivorship Bias lässt sich grundsätzlich auf die zur Analyse herangezogenen Daten zurückführen. Da die Überlebenden-Verzerrung auf Datenlücken nicht erfolgreicher Zustände begründet ist, liegen die Ursachen dieses Phänomens meistens in einem der folgenden Prozessschritte:
- Datenerhebung: Während der Datenerhebung kann es zu einem Fehlverhalten kommen, bei dem nicht erfolgreiche Datenpunkte bewusst oder unbewusst ausgeschlossen werden.
- Datenaufbereitung: Im Zuge der Datenaufbereitung kann es dazu kommen, dass nicht erfolgreiche Daten im Nachhinein aus den Gesamtdaten exkludiert werden.
- Datenanalyse: Werden die Daten analysiert, kann es dazu kommen, dass der Fokus ausschließlich auf erfolgreiche Zustände gelegt wird, anstelle nicht erfolgreiche Zustände zu berücksichtigen.
Sobald ein Fehlverhalten in einem der Prozessschritte auftritt, vererbt sich dieser durch die weiteren Schritte durch.
Beispiel für den Survivorship Bias
Ein bekanntes Beispiel für den Survivorship Bias liegt in einer Analyse der US-amerikanischen Fliegerstaffel im Zweiten Weltkrieg. Hier galt der Auftrag, die Panzerung der Flugzeuge an bestimmten Stellen zu verstärken, woraufhin die aus dem Gefecht zurückkehrenden Flugzeuge analysiert wurden. Die initiale Idee: Im Bereich der häufigsten Einschusslöcher sollten die Flugzeuge stärker gepanzert werden (siehe Abbildung).

Diese Herangehensweise unterlag aber sprichwörtlich dem Survival Bias, da ein Fehler in der Datenerhebung gemacht wurde: Nur die “überlebenden” Flugzeuge wurden in die Analyse einbezogen. Es war deshalb ratsam, die Flugzeuge gerade nicht in Bereichen mit häufigen Einschusslöchern zu verstärken, da Flugzeuge mit diesen Treffern eben trotzdem heimkehren konnten.
Stattdessen sollten die Flugzeuge vielmehr gerade dort verstärkt werden, wo besonders wenige Treffer bei zurückkehrenden Flugzeugen gemessen werden konnten – also bspw. Cockpit und Antrieb. Die Schlussfolgerung: Flugzeuge, die in diesen Bereichen getroffen wurden, gelang es gar nicht erst, zurückzukehren. Dort ist also eine Verstärkung der Panzerung am effektivsten.
Auftreten des Survivorship Bias an der Börse
Investmentfonds
Der Survivorship Bias entsteht bei Investmentfonds dadurch, dass bei Performanceanalysen häufig nur Fonds berücksichtigt werden, die im Zeitablauf überlebt haben. Fonds, die gescheitert sind oder eine unterdurchschnittliche Performance erzielt haben und anschließend vom Markt verschwunden sind, werden nicht erfasst. Bereits 1992 vermuteten Brown, Goetzmann et al, dass die durchschnittlichen Fondsrenditen aufgrund des Survivor Bias sowohl enttäuschend als auch überbewertet sind.
In einer Studie von Morningstar aus dem Jahr 2017 werden zwei Hauptgründe für die Schließung von Fonds genannt.
- Zum einen kann es sein, dass der Fonds keine große Nachfrage erfährt und daher die Mittelzuflüsse die Aufrechterhaltung des Fonds nicht rechtfertigen.
- Andererseits kann ein Fonds von einem Investmentmanager aufgrund der Wertentwicklung geschlossen werden.
Die Schließung aufgrund der Wertentwicklung ist in der Regel am häufigsten. Infolgedessen gibt es Tendenzen, dass die Gesamtperformance der Investmentfondsbranche zu positiv geschätzt wird, da einzelne schlecht-performende Fonds regelmäßig exkludiert werden, positiv-performende Fonds hingegen erhalten vermehrt Mittelzuflüsse.
Marktindizes
Der Survivorship Bias entsteht in Zusammenhang mit Marktindizes einerseits dadurch, dass gerade Unternehmen, die in prominenten Marktindizes gelistet sind, häufig als qualitativ hochwertig angesehen werden, weil sie in diesen Indizes gelistet sind.
Allerdings werden Indizes regelmäßig neu formiert, was dazu führt, dass regelmäßig Unternehmen aus den Indizes ausscheiden und neue Unternehmen nachrücken. Als Beispiel dafür werden in der nachfolgenden Grafik, die DAX-Absteiger aus den Jahren 1990 bis 2022 aufgeführt. Nur wenige, wie z.B. Infineon AG, schafften ein Comeback wieder.
Wachstumsaktien (Growth Stocks)
Gerade in Bezug auf Wachstumsaktien lässt sich der Survivorship Bias häufig beobachten und kann bei Nichtbeachtung zu hohen Verlusten aufseiten der Investoren führen. Besonders in starken Bullenmärkten erfreuen sich Wachstumsaktien häufig einer starken Beliebtheit. Sie zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass die hohen Aktienkurse (bspw. gemessen am Kurs-Gewinn-Verhältnis) durch enorme Wachstumspotenziale begründet werden. Allerdings können Aktien dieser Kategorie häufig nur geringe bis keine Gewinne in der Unternehmenshistorie vorweisen.
Die fehlende Ertragskraft führt folglich zu einem erhöhten Risiko in der jeweiligen Aktie. Anleger, die Wachstumsaktien besonders stark fokussieren, argumentieren häufig mit berühmten Erfolgsgeschichten von ehemaligen Wachstumsaktien, die die Erwartungen erfüllt und anschließend für ihre Investoren hohe Gewinne erwirtschaftet haben.
Solche Argumentationen sind ein weiteres Beispiel für den Survival Bias an der Börse, da ausschließlich die Unternehmen, die überlebt haben, in die Argumentation und die Zukunftsprognosen der Wachstumsaktien einbezogen werden. Zudem werden all diejenigen Unternehmen, die nie den Schritt in die Profitabilität geschafft haben, aus der Betrachtung ausgeschlossen, obwohl diese keinen unerheblichen Anteil an der gesamten Aktienkategorie und somit hierauf basierenden Strategien ausmachen.
Auswirkungen des Survivorship Bias auf Investoren
Der Survivorship Bias führt dazu, dass Anleger die Erfolgsaussichten oder Renditeerwartungen häufig überschätzen. Da grobe Misserfolge von Investmentfonds oder einzelnen Unternehmen weniger sichtbar sind, entsteht ein verzerrtes Bild eines Fonds, einer Branche oder eines Index. Entscheidungen, die auf dieser Verzerrung beruhen, können dazu führen, dass Risiken unterschätzt und zu viel Kapital allokiert wird.
Unternehmen, die beispielsweise aufgrund von Insolvenzen aus dem Index ausscheiden, haben in der Gesamtanalyse ein sehr geringes Gewicht, so dass die Ergebnisse fast ausschließlich die Daten der überlebenden Unternehmen repräsentieren. Werden Investitionsentscheidungen auf dieser Basis getroffen, führt dies zu einer systematischen Überschätzung der Zukunftsaussichten, was wiederum zu einer Vernachlässigung des Risikomanagements führen kann.
Survivorship Bias beim Investieren überwinden
Der Survivorship Bias kann im schlimmsten Fall dazu führen, dass das eigene Risikomanagement vernachlässigt wird und auf Basis von fehlerhaften Einschätzungen überproportional viel Kapital in Einzelinvestments zugewiesen wird. Wenn man sich der Verzerrung bewusst ist, kann man ihr jedoch proaktiv entgegenwirken.
Systematisiertes Investieren
Das Verfolgen eines systematisierten Investitionsansatzes ist eine Möglichkeit kognitiven Verzerrungen, wie dem Survivorship Bias entgegenzuwirken. Hierzu werden feste Regelwerke und Abläufe in den Investitionsprozess integriert, um sicherzustellen, dass keine groben Fehler gemacht werden. Empfehlenswert ist es ebenfalls, ein Regelwerk zur Portfoliostrukturierung zu inkludieren, welches dabei hilft, das Risikomanagement zu optimieren. Somit kann ausgeschlossen werden, dass grobe Fehlentscheidungen getroffen werden, die sich folglich stark auf das Gesamtportfolio auswirken.
Analyse der Fundamentaldaten
Gerade bei Investitionen, die auf der Analyse historischer Indexdaten zu einzelnen Branchen beruhen, kommt es zu einer systematischen Überschätzung der potenziellen Wertentwicklung oder Stabilität der inkludierten Unternehmen aufgrund des Survivorship Bias. Dem kann entgegengewirkt werden, indem nach oder anstelle der Branchenanalyse die Fundamentaldaten des Einzelunternehmens analysiert werden. Die Fundamentaldaten geben einen deutlich robusteren Eindruck über die tatsächlichen Chancen und Risiken, die sich aus einem Investment in das Unternehmen ergeben können.
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