DEFINICE Kurtosis
Stejně jako skewness je kurtóza statistickým měřítkem, které se používá k popisu distribuce. Zatímco skewness rozlišuje extrémní hodnoty v jednom proti druhému ocasu, kurtóza měří extrémní hodnoty v jednom ocasu. Distribuce s velkou kurtózou vykazují údaje o ocasu, které přesahují ocasy normální distribuce (např. Pět nebo více standardních odchylek od průměru). Distribuce s nízkou kurtózou vykazují data ocasu, která jsou obecně méně extrémní než ocasy normální distribuce.
Pro investory vysoká kurtóza distribuce výnosů znamená, že investor zažije příležitostné extrémní výnosy (buď kladné nebo záporné), extrémnější než obvyklé + nebo - tři standardní odchylky od průměru, který se předpovídá při normálním rozdělení výnosů. Tento jev je znám jako riziko kurtózy .
Kurtosis
VYDÁVÁNÍ Kurtózy
Kurtóza je míra kombinované hmotnosti ocasu distribuce vzhledem ke středu distribuce. Když je grafem přibližně normálních dat graficky znázorněn histogram, ukazuje se zvonový pík a většina dat v rozmezí + nebo - tří směrodatných odchylek od průměru. Když je však přítomna vysoká kurtóza, ocasy se rozprostírají dále než + nebo - tři standardní odchylky normálního rozložení zvonu.
Kurtóza je někdy zaměňována s mírou maximální distribuce. Kurtóza je však měřítkem, které popisuje tvar ocasu distribuce ve vztahu k jeho celkovému tvaru. Distribuce může být nekonečně vrcholná s nízkou kurtózou a distribuce může být dokonale plochá s nekonečnou kurtózou. Kurtóza tedy měří „chvost", nikoli „vrchol".
Druhy kurtózy
Existují tři kategorie kurtózy, které lze zobrazit pomocí sady dat. Všechna měření kurtózy jsou porovnána se standardní normální distribucí nebo zvonovou křivkou.
První kategorie kurtózy je mezokurtické rozšíření. Tato distribuce má statistiku kurtózy podobnou statistice normální distribuce, což znamená, že extrémní hodnotová charakteristika distribuce je podobná normální distribuci.
Druhou kategorií je leptokurtická distribuce. Jakákoli distribuce, která je leptokurtická, vykazuje větší kurtózu než mezokurtická distribuce. Charakteristiky tohoto typu distribuce jsou znaky s dlouhými ocasy (outliers.) Předpona „lepto-“ znamená „hubená“, což usnadňuje zapamatování si tvaru leptokurtické distribuce. „Skinniness“ leptokurtové distribuce je důsledkem odlehlých hodnot, které protahují vodorovnou osu grafu histogramu, takže většina dat se objevuje v úzkém („hubeném“) vertikálním rozsahu. Někteří tak charakterizovali leptokurtická distribuce jako „soustředěná směrem k průměru“, ale důležitější otázkou (zejména pro investory) je to, že existují občasné extrémní odlehlé hodnoty, které způsobují tento „koncentrační“ vzhled. Příklady leptokurtových distribucí jsou T-distribuce s malými stupni volnosti.
Konečným typem distribuce je platykurtická distribuce. Tyto typy rozdělení mají krátké ocasy (nedostatek odlehlých hodnot.) Předpona „platy-“ znamená „široký“ a má popisovat krátký a široký pohled, ale jedná se o historickou chybu. Rovnoměrné distribuce jsou platykurtické a mají široké píky, ale beta (0, 5) distribuce je také platykurtická a má nekonečně špičatý vrchol. Důvodem, proč jsou obě tato rozdělení platykurtická, je to, že jejich extrémní hodnoty jsou nižší než hodnoty normálního rozdělení. Pro investory je platykurtická distribuce výnosů stabilní a předvídatelná v tom smyslu, že zřídkakdy (pokud vůbec) budou extrémní (outlier) výnosy.
