Kurtosi
Com la inclinació, la kurtosi és una mesura estadística que s'utilitza per descriure la distribució. Mentre que la inclinació diferencia valors extrems en una de l’altra cua, la kurtosi mesura valors extrems en qualsevol de les cues. Les distribucions amb kurtosi gran mostren dades de cues que superen les restes de la distribució normal (per exemple, cinc o més desviacions estàndard de la mitjana). Les distribucions amb baixa kurtosi presenten dades de cua generalment menys extremes que les restes de la distribució normal.
Per als inversors, una elevada calidesa de la distribució de rendiments implica que l’inversor experimentarà rendiments extrems puntuals (positius o negatius), més extrems que els habituals + o - tres desviacions estàndard de la mitjana prevista per la distribució normal dels rendiments. Aquest fenomen es coneix com a risc de kurtosi .
1:16Kurtosi
DESCOMPANYAMENT Kurtosis
La kurtosi és una mesura del pes combinat de les cues d'una distribució respecte al centre de la distribució. Quan es grafa un conjunt de dades aproximadament normals a través d’un histograma, es mostra un pic de campana i la majoria de dades dins de + o - tres desviacions estàndard de la mitjana. No obstant això, quan hi ha una kurtosi alta, les restes s’estenen més enllà de la + o - tres desviacions estàndard de la distribució normal corbada de campana.
De vegades, la kurtosi es confon amb una mesura de la màxima pesada d'una distribució. No obstant això, la kurtosi és una mesura que descriu la forma de les cues d'una distribució en relació amb la seva forma global. Una distribució pot estar infinitament punta amb kurtosi baixa i una distribució pot ser perfectament plana amb kurtosi infinita. Així, la kurtosi mesura la “cua”, no la “màxima”.
Tipus de Kurtosis
Hi ha tres categories de kurtosi que es poden mostrar mitjançant un conjunt de dades. Totes les mesures de kurtosi es comparen amb una distribució normal estàndard o corba de campana.
La primera categoria de kurtosi és la distribució mesokúrtica. Aquesta distribució té una estadística de kurtosi similar a la de la distribució normal, cosa que significa que el valor extrem característic de la distribució és similar al d'una distribució normal.
La segona categoria és la distribució de leptokurt. Qualsevol distribució que sigui leptocúrtica presenta una kurtosi major que una distribució mesokúrtica. Les característiques d’aquest tipus de distribució són aquelles amb llargues cues (outliers.) El prefix de “lepto-” vol dir “flac”, cosa que fa més fàcil de recordar la forma d’una distribució leptocúrtica. La “perfecció” d’una distribució leptocúrtica és una conseqüència dels nivells exteriors, que estenen l’eix horitzontal del gràfic d’histogram, fent que la majoria de les dades apareguin en un rang vertical estret (“flac”). Així, alguns han caracteritzat les distribucions de leptokurt com "concentrades a la mitjana", però el tema més rellevant (especialment per als inversors) és que hi ha puntuals extrems ocasionals que provoquen aquesta aparença de "concentració". Exemples de distribucions leptokúrtiques són les distribucions T amb petits graus de llibertat.
El tipus final de distribució és una distribució platicúrtica. Aquest tipus de distribucions tenen cues curtes (paucitat dels outliers). El prefix de "platy-" significa "ampli", i es pretén descriure un pic curt i d'aspecte ampli, però es tracta d'un error històric. Les distribucions uniformes són platícurques i presenten pics amples, però la distribució beta (.5, 1) també és platícurica i té un pic infinitament punxegut. La raó per la qual ambdues distribucions són platícuriques és que els seus valors extrems són inferiors als de la distribució normal. Per als inversors, les distribucions de retorns de platykurtic són estables i previsibles, en el sentit que rarament (si mai) hi haurà rendiments extrems (anteriors).
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.