过度峰度

什么是过度峰度？

术语过度峰度是指统计和概率论中使用的一种度量，用于将峰度系数与正态分布的峰度系数进行比较。峰度是一种统计量度，用于描述分布尾部的大小。过度峰态有助于确定特定投资涉及多少风险。它表明从所讨论的事件中获得极端结果或价值的概率高于在结果的概率正态分布中发现的概率。

了解过度峰度

峰度测量与分布中心相比分布的尾部有多胖。分布的尾部衡量发生在正常范围之外的事件数量。与skewness不同，峰度测量任一尾部的极值。峰度过高意味着事件结果的分布有很多异常结果的实例，导致钟形分布曲线上出现肥尾。正态分布的峰度为 3。因此，过度峰度可以通过将峰度减去 3 来计算。

由于正态分布的峰度为 3，因此可以通过将峰度减去 3 来计算过度峰度。

超峰态是金融领域的重要工具，更具体地说，是风险管理领域的重要工具。由于峰度过高，任何有问题的事件都容易产生极端结果。在检查特定股票或投资组合的历史回报时，这是一个重要的考虑因素。高于正常水平的峰度系数越高（或者收益分布图上的尾部越粗），未来收益要么非常大要么非常小的可能性就越大。在平均收盘价的正面或负面上具有较高异常值可能性的股票价格可以说具有正偏度或负偏度，这可能与峰度有关。

过度峰度的类型

过度峰度的值可以是负值也可以是正值。当超峰态的值为负时，分布称为platykurtic 。这种分布的尾部比正态分布更细。当应用于投资回报时，platykurtic 分布（具有负超峰度的分布）通常会产生不会非常极端的结果，这对于不想承担太多风险的投资者来说非常有用。

超峰态为正时，它具有细峰态分布。此分布的尾部比正态分布的尾部重，表明风险程度较高。具有尖峰分布或正超峰态的投资回报可能具有极值。愿意并且能够承担很大风险的投资者可能会希望投资具有正超峰度的车辆。

过度峰态也可能为零或接近零，因此极少出现极端结果的机会。这被称为中峰分布。这种分布的尾部类似于正态分布的尾部。

峰度过高示例

让我们使用一个过度峰度的假设示例。如果您在一年中每天跟踪股票ABC 的收盘价，您将记录该股票以给定值收盘的频率。如果您使用沿 X 轴的收盘值和沿图表的 Y 轴出现的收盘值的实例数构建一个图表，您将创建一个显示股票收盘值分布的钟形曲线.如果仅几个收盘价出现大量出现，则图形将具有非常细长且陡峭的钟形曲线。如果收盘价变化很大，则钟形将具有较宽的形状，而侧面较不陡峭。这个钟形的尾部将向您显示收盘价发生严重偏离的频率，因为具有大量异常值的图表将在钟形的每一侧都有更粗的尾部。

＃＃ 强调

• 过度峰度可以是正的（细峰分布）、负的（扁峰分布）和为零或接近零（中峰分布）。

• 过度峰态是风险管理中的一个有价值的工具，因为它显示了一项投资是否容易出现极端结果。

• 过度峰度将峰度系数与正态分布的峰度系数进行比较。