a:

การสุ่มตัวอย่างเป็นระบบจะเป็นประโยชน์ในด้านการเงินสำหรับสถานการณ์ที่ไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้ในการตรวจสอบประชากรทั้งหมดสำหรับข้อมูลบางอย่างและต้องมีกระบวนการที่ง่ายในการสร้างตัวอย่าง นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคทางสถิติขั้นสูงทางการเงิน ตัวอย่างเช่นถ้านักลงทุนต้องการตรวจสอบปัญหากับ บริษัท ใน S & P 500 การทำข้อสอบ 500 บริษัท มักไม่เป็นไปได้ การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบสามารถลดขนาดของประชากรลงเป็นตัวอย่างที่สามารถจัดการได้ง่าย เมื่อใช้ S & P 500 บุคคลหนึ่งอาจใช้ บริษัท ที่มีอันดับที่ 10 จากรายการตามตัวอักษรรวมเป็นกลุ่มตัวอย่างรวมกันได้ 50 คนการตรวจสอบ บริษัท 50 แห่งได้ง่ายกว่า 500 คน

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบคือขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างที่เลือกตำแหน่งเริ่มต้นโดยสุ่มในกลุ่มประชากรและจากนั้นจะสุ่มเก็บตัวอย่างตามช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ข้อได้เปรียบหลักคือความสะดวกในการใช้งานและความเป็นจริงประชากรจะถูกสุ่มตัวอย่างอย่างเท่าเทียมกัน ข้อเสียเปรียบหลักอาจมีลักษณะเป็นช่วงเวลาที่ซ่อนอยู่ในประชากรที่ไม่เป็นที่รู้จักและตัวอย่างที่เป็นระบบเบี่ยงเบนไปยังลักษณะที่ซ่อนอยู่

การสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบเป็นเทคนิคที่ใช้ในการจำลองมอนเต้คาร์โล การวิเคราะห์ Monte Carlo เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาความน่าจะเป็นของผลลัพธ์บางอย่างโดยใช้การจำลองแบบต่างๆกับตัวแปรสุ่ม เทคนิคนี้ได้รับการตั้งชื่อตามคาสิโนเกมของ Monte Carlo และมีต้นกำเนิดมาจาก Los Alamos Scientific Laboratory การวิเคราะห์ Monte Carlo มีการใช้ในทางการเงินหลายอย่างซึ่งสามารถช่วยในการหาค่าความน่าจะเป็นสำหรับผลลัพธ์ในอนาคตที่ไม่แน่นอน สามารถใช้สำหรับอนุพันธ์ด้านราคาจัดการความเสี่ยงการสร้างแบบจำลองต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิก