Quest-ce que leptokurtic?
Les distributions leptokurtiques sont des distributions statistiques avec un kurtosis supérieur à trois. Il peut être décrit comme ayant une forme plus large ou plus plate avec des queues plus grasses, ce qui augmente le risque dévénements positifs ou négatifs extrêmes.
Cest lune des trois principales catégories trouvées dans le kurtosis Analyse. Ses deux autres homologues sont mesokurtic, qui na pas de kurtosis et est associé à la distribution normale, et platykurtic, qui a des queues plus minces et moins de kurtosis.
Points à retenir
- Les distributions leptokurtotiques sont celles avec un kurtosis positif excessif.
- Celles-ci ont une plus grande probabilité dévénements extrêmes par rapport à une distribution normale.
- Les investisseurs à la recherche de risques peuvent se concentrer sur les investissements dont les rendements suivent une distribution leptokurtique, afin de maximiser les chances dévénements rares, positifs et négatifs.
Comprendre le leptokurtic
Les distributions leptokurtiques sont des distributions avec un kurtosis positif plus grand que celui dune distribution normale. Une distribution normale a un kurtosis dexactement trois. Par conséquent, une distribution avec un kurtosis supérieur à trois serait étiquetée une distribution leptokurtique.
En général, les distributions leptokurtiques ont des queues plus lourdes ou une probabilité plus élevée de valeurs aberrantes extrêmes par rapport à mésokurtique ou distributions platykurtiques.
Lors de lanalyse des rendements historiques, le kurtosis peut aider un investisseur à évaluer le niveau de risque dun actif. Une distribution leptokurtique signifie que linvestisseur peut subir des fluctuations plus larges (par exemple , trois écarts types ou plus par rapport à la moyenne) résultant en un potentiel plus élevé de rendements extrêmement faibles ou élevés.
Leptokurtosis et estimation de la valeur à risque
Les distributions leptokurtiques peuvent être impliquées lors de lanalyse des probabilités de valeur à risque (VaR). Une distribution normale de VaR peut fournir des attentes de résultat plus fortes car lutiliser comprend jusquà trois kurtoses. En général, moins il y a de kurtosis et plus la confiance dans chacun est grande, plus la distribution de la valeur à risque est fiable et sûre.
Les distributions leptokurtiques sont connues pour aller au-delà de trois kurtoses . Cela diminue généralement les niveaux de confiance dans le kurtosis en excès, ce qui réduit la fiabilité. Les distributions leptokurtiques peuvent également montrer une valeur à risque plus élevée dans la queue gauche en raison de la plus grande quantité de valeur sous la courbe dans les pires scénarios. Dans lensemble, une plus grande probabilité de rendements négatifs plus éloignés de la moyenne sur le côté gauche de la distribution conduit à une valeur à risque plus élevée.
Leptokurtosis, Mesokurtosis, and Platykurtosis
Alors que la leptokurtose fait référence à un plus grand potentiel aberrant, la mésokurtose et la platykurtose décrivent un moindre potentiel aberrant. Les distributions mésokurtiques ont un kurtosis proche de 3,0, ce qui signifie que leur caractère aberrant est similaire à celui de la distribution normale. Les distributions platykurtiques ont un kurtosis inférieur à 3,0, présentant ainsi moins de kurtosis quune distribution normale.
Les investisseurs considéreront quelles distributions statistiques sont associées à différents types dinvestissements au moment de décider où investir. Les investisseurs plus averses au risque pourraient préférer les actifs et les marchés avec des distributions platykurtiques car ces actifs sont moins susceptibles de produire des résultats extrêmes, tandis que les chercheurs de risque peuvent rechercher la leptokurtose.
Exemple de leptokurtose
Prenons un exemple hypothétique de kurtosis positif excessif. Si vous suivez la valeur de clôture de laction ABC tous les jours pendant un an, vous aurez un enregistrement de la fréquence à laquelle laction a fermé à une valeur donnée. Si vous créez un graphique avec les valeurs de clôture le long de laxe X et le nombre doccurrences de cette valeur de clôture qui se sont produites le long de laxe Y dun graphique, vous allez créer une courbe en forme de cloche montrant la distribution de la clôture de laction valeurs. Sil y a un nombre élevé doccurrences pour seulement quelques cours de clôture, le graphique aura une courbe en forme de cloche très mince et abrupte. Si les valeurs de fermeture varient considérablement, la cloche aura une forme plus large avec des côtés moins raides. Les queues de cette cloche vous montreront à quelle fréquence les prix de clôture fortement déviés se sont produits, car les graphiques avec beaucoup de valeurs aberrantes auront des queues plus épaisses venant de chaque côté de la cloche.