Mesokurtic은 확률 분포의 특이 치 (또는 희귀 한 극단적 데이터) 특성을 설명하는 데 사용되는 통계 용어입니다. mesokurtic 분포는 정규 분포와 비슷한 극단적 인 가치 특성을 갖습니다. 첨도는 확률 분포의 꼬리 또는 극단적 인 값을 측정 한 것입니다. 첨도가 클수록 극단적 인 값 (예: 평균에서 5 이상의 표준 편차 값)이 발생합니다.
Mesokurtic 분석
분포는 mesokurtic, platykurtic 및 leptokurtic으로 설명 될 수 있습니다. Mesokurtic 분포는 정규 분포 또는 종 곡선이라고도하는 정규 곡선과 일치하는 첨도가 0입니다. 반면, leptokurtic 분포는 꼬리가 더 뚱뚱합니다. 이것은 극단적 인 사건의 확률이 정규 곡선에 의해 암시 된 것보다 크다는 것을 의미합니다. 반면에, Platykurtic 분포는 꼬리가 더 가벼우 며 극단적 인 사건의 확률은 정규 곡선에 의해 암시되는 것보다 적습니다. 금융에서 부정적인 사건이 발생할 가능성을 "꼬리 위험"이라고합니다.
리스크 관리자는 또한 "긴 꼬리"를 갖는 확률 분포에 대해 우려해야합니다. 꼬리가 긴 분포에서 극한의 사건이 발생할 확률은 무시할 수 없습니다.
첨도는 리스크 관리에 영향을 미치기 때문에 재무에서 중요한 개념입니다. 투자 수익률은 정규 분포, 즉 일반적인 종 모양의 곡선으로 분포되는 것으로 가정합니다. 실제로 수익률은 정규 곡선보다 "더 희미한 꼬리"를 갖는 렙 토쿠 르틱 분포에 속합니다. 이는 큰 손실 또는 큰 이득의 확률이 수익률이 정규 곡선과 일치 할 경우 예상되는 것보다 큽니다.
