Qu’est-ce que Kurtosis?

Kurtosis est une mesure statistique qui définit dans quelle mesure les queues d’une distribution diffèrent de la queues d’une distribution normale. En d’autres termes, kurtosis identifie si les queues d’une distribution donnée contiennent des valeurs extrêmes.

Avec skewnessPoisson DistributionLa distribution de Poisson est un outil utilisé dans les statistiques de la théorie des probabilités pour prédire la quantité de variation à partir d’un taux moyen connu d’occurrence, à l’intérieur, l’aplatissement est une statistique descriptive importante de la distribution des données. Cependant, les deux concepts ne doivent pas être confondus. L’asymétrie mesure essentiellement la symétrie de la distribution, tandis que l’aplatissement détermine la lourdeur des queues de distribution.

En finance, l’aplatissement est utilisé comme mesure du risque financier Modélisation du risque financier La modélisation du risque financier est le processus de détermination du niveau de risque est présente dans une entreprise, un investissement ou une série de flux de trésorerie particuliers. Apprenez l’analyse des risques. Un kurtosis important est associé à un niveau de risque élevé pour un investissement car il indique qu’il existe des probabilités élevées de rendements extrêmement élevés et extrêmement faibles. D’un autre côté, un petit kurtosis signale un niveau de risque modéré car les probabilités de rendements extrêmes sont relativement faibles.

Qu’est-ce que l’excès de kurtosis?

Un excès de kurtosis est une métrique qui compare le kurtosis d’une distribution avec le kurtosis d’une distribution normale. Le kurtosis d’une distribution normale est égal à 3. Par conséquent, l’excès de kurtosis est trouvé en utilisant la formule ci-dessous:

Excess Kurtosis = Kurtosis – 3

Types de Kurtosis

Les types de kurtosis sont déterminés par l’excès de kurtosis d’une distribution particulière. Le kurtosis excessif peut prendre des valeurs positives ou négatives, ainsi que des valeurs proches de zéro.

1. Mésokurtique

Les données qui suivent une distribution mésokurtique montrent un excès de kurtosis égal à zéro ou proche de zéro. Cela signifie que si les données suivent une distribution normale, elles suivent une distribution mésokurtique.

2. Leptokurtic

Leptokurtic indique un excès de kurtosis positif. La distribution leptokurtique montre des queues lourdes de chaque côté, indiquant de grandes valeurs aberrantes. En finance, une distribution leptokurtique montre que les retours sur investissement peuvent être sujets à des valeurs extrêmes de part et d’autre. Par conséquent, un investissement dont les rendements suivent une distribution leptokurtique est considéré comme risqué.

3. Platykurtique

Une distribution platykurtique montre un excès de kurtosis négatif. Le kurtosis révèle une distribution avec des queues plates. Les queues plates indiquent les petites valeurs aberrantes dans une distribution. Dans le contexte financier, la distribution platykurtique des retours sur investissement Taux de Rendement Interne (TRI) Le Taux de Rendement Interne (TRI) est le taux d’actualisation qui rend la valeur actuelle nette (VAN) d’un projet nulle. En d’autres termes, il s’agit du taux de rendement annuel composé attendu qui sera obtenu sur un projet ou un investissement. est souhaitable pour les investisseurs car il y a une faible probabilité que l’investissement génère des rendements extrêmes.

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