a:

Sampling sistematik berguna di bidang keuangan untuk situasi di mana tidak praktis untuk meninjau keseluruhan populasi untuk informasi tertentu, dan proses yang mudah diperlukan untuk membuat sampel. Hal ini juga digunakan dalam teknik statistik lanjutan di bidang keuangan. Sebagai contoh, jika investor ingin menyelidiki masalah dengan perusahaan di S & P 500, seringkali tidak praktis untuk memeriksa semua 500 perusahaan. Sebagai gantinya, sampling sistematis dapat dengan mudah mengurangi ukuran populasi menjadi sampel yang dapat dikelola. Dengan S & P 500, seseorang dapat mengambil setiap perusahaan ke-10 dari daftar alfabetis untuk disertakan dalam sampel, dengan ukuran sampel sebanyak 50. Jauh lebih mudah untuk menyelidiki 50 perusahaan dibandingkan dengan 500.

Sampling sistematik adalah prosedur sampling dimana posisi awal acak dipilih dalam suatu populasi, kemudian sampel ditarik sesuai interval yang telah ditentukan sebelumnya. Keuntungan utamanya adalah kemudahan penggunaan dan kenyataan bahwa populasi secara merata dicicipi. Kerugian utama adalah mungkin ada sifat periode tersembunyi dalam populasi yang tidak dikenali, dan sampel sistematisnya condong ke arah sifat tersembunyi itu.

Sampling sistematik juga merupakan teknik yang digunakan dalam simulasi Monte Carlo. Analisis Monte Carlo adalah teknik statistik yang digunakan untuk menentukan probabilitas hasil tertentu dengan menjalankan sejumlah simulasi yang berbeda dengan variabel acak. Teknik ini dinamai berdasarkan permainan kasino Monte Carlo dan berasal dari Los Alamos Scientific Laboratory. Analisis Monte Carlo memiliki banyak kegunaan di bidang keuangan yang dapat membantu dalam menentukan probabilitas untuk hasil yang tidak pasti di masa depan. Hal ini dapat digunakan untuk derivatif harga, pengelolaan risiko, pemodelan biaya dan optimasi portofolio.