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Aplatissement

Aplatissement

DĂ©finition de l'aplatissement

Comme l' asymĂ©trie,. l'aplatissement est une mesure statistique utilisĂ©e pour dĂ©crire la distribution. Alors que l'asymĂ©trie diffĂ©rencie les valeurs extrĂȘmes d'une queue par rapport Ă  l'autre, l'aplatissement mesure les valeurs extrĂȘmes dans l'une ou l'autre queue. Les distributions avec un grand aplatissement prĂ©sentent des donnĂ©es de queue dĂ©passant les queues de la distribution normale (par exemple, cinq Ă©carts-types ou plus par rapport Ă  la moyenne). Les distributions avec un faible aplatissement prĂ©sentent des donnĂ©es de queue qui sont gĂ©nĂ©ralement moins extrĂȘmes que les queues de la distribution normale.

Pour les investisseurs, un kurtosis Ă©levĂ© de la distribution des rendements implique que l'investisseur connaĂźtra des rendements extrĂȘmes occasionnels (positifs ou nĂ©gatifs), plus extrĂȘmes que les + ou - trois Ă©carts-types habituels par rapport Ă  la moyenne prĂ©dite par la distribution normale des rendements. Ce phĂ©nomĂšne est connu sous le nom de risque d'aplatissement.

Briser l'aplatissement

L'aplatissement est une mesure du poids combiné des queues d'une distribution par rapport au centre de la distribution. Lorsqu'un ensemble de données approximativement normales est représenté graphiquement via un histogramme, il affiche un pic en cloche et la plupart des données à moins de trois écarts-types (plus ou moins) de la moyenne. Cependant, lorsqu'un aplatissement élevé est présent, les queues s'étendent plus loin que les trois écarts-types de la distribution normale en cloche.

L'aplatissement est parfois confondu avec une mesure du pic d'une distribution. Cependant, l'aplatissement est une mesure qui dĂ©crit la forme des queues d'une distribution par rapport Ă  sa forme globale. Une distribution peut ĂȘtre infiniment culminĂ©e avec un faible kurtosis, et une distribution peut ĂȘtre parfaitement plate avec un kurtosis infini. Ainsi, l'aplatissement mesure la « queue », et non la « pointe ».

Types d'aplatissement

Il existe trois catĂ©gories d'aplatissement qui peuvent ĂȘtre affichĂ©es par un ensemble de donnĂ©es. Toutes les mesures d'aplatissement sont comparĂ©es Ă  une distribution normale standard, ou courbe en cloche.

La premiĂšre catĂ©gorie d'aplatissement est une distribution mĂ©sokurtique. Cette distribution a une statistique d'aplatissement similaire Ă  celle de la distribution normale, ce qui signifie que la valeur extrĂȘme caractĂ©ristique de la distribution est similaire Ă  celle d'une distribution normale.

La deuxiĂšme catĂ©gorie est une distribution leptokurtique. Toute distribution leptokurtique affiche un aplatissement plus important qu'une distribution mĂ©sokurtique. Les caractĂ©ristiques de cette distribution en sont une avec de longues queues (valeurs aberrantes). Le prĂ©fixe "lepto-" signifie "maigre", ce qui rend la forme d'une distribution leptokurtique plus facile Ă  retenir. La "maigreur" d'une distribution leptokurtique est une consĂ©quence des valeurs aberrantes, qui Ă©tirent l'axe horizontal du graphique de l'histogramme, faisant apparaĂźtre la majeure partie des donnĂ©es dans une plage verticale Ă©troite ("maigre"). Ainsi, les distributions leptokurtiques sont parfois caractĂ©risĂ©es comme "concentrĂ©es vers la moyenne", mais le problĂšme le plus pertinent (en particulier pour les investisseurs) est qu'il existe occasionnellement des valeurs aberrantes extrĂȘmes qui provoquent cette apparence de "concentration". Des exemples de distributions leptokurtiques sont les distributions T avec de petits degrĂ©s de libertĂ©.

Le dernier type de distribution est une distribution platykurtique. Ces types de distributions ont des queues courtes (peu de valeurs aberrantes). Le prĂ©fixe "platy-" signifie "large", et il est destinĂ© Ă  dĂ©crire un pic court et large, mais il s'agit d'une erreur historique. Les distributions uniformes sont platykurtiques et ont de larges pics, mais la distribution bĂȘta (.5,1) est Ă©galement platykurtique et a un pic infiniment pointu. La raison pour laquelle ces deux distributions sont platykurtiques est que leurs valeurs extrĂȘmes sont infĂ©rieures Ă  celle de la distribution normale. Pour les investisseurs, les distributions de rendement platykurtiques sont stables et prĂ©visibles, en ce sens qu'il y aura rarement (voire jamais) des rendements extrĂȘmes (aberrants).