DEFINIÇÃO da Kurtosis Curtose é uma medida estatística que é usada para descrever a distribuição, ou a aspereza. Dos dados observados em torno da média, às vezes referida como a volatilidade da volatilidade. O Kurtosis é usado geralmente no campo estatístico para descrever tendências em gráficos. A curtosia pode estar presente em um gráfico com caudas gordas e uma distribuição baixa e uniforme, além de estar presente em um gráfico com caudas magras e uma distribuição concentrada em direção à média. BREAKING DOWN Kurtosis Simplificando, a curtose é uma medida do peso combinado de colas de distribuições em relação ao resto da distribuição. Quando um conjunto de dados é representado graficamente, geralmente possui uma distribuição normal padrão. Como uma curva de sino. Com um pico central e caudas finas. No entanto, quando a curtose está presente, as caudas da distribuição são diferentes do que estarão sob uma distribuição normal curvo. O Kurtosis às vezes é confundido com uma medida do ponto de vista de uma distribuição. No entanto, a curtose é uma medida que descreve a forma de uma distribuição de caudas em relação à sua forma geral. Um conjunto de dados que mostra a curtose, por vezes, também exibe a afinidade, ou a falta de simetria. No entanto, a curtosis pode ser distribuída uniformemente para que ambas as caudas sejam iguais. Tipos de Kurtosis Existem três categorias de kurtosis que podem ser exibidas por um conjunto de dados. Todas as medidas da curtose são comparadas com uma distribuição normal padrão, ou a curva do sino. A primeira categoria de curtose é uma distribuição mesokurtic. Este tipo de curtose é o mais parecido com uma distribuição normal padrão, pois também se assemelha a uma curva de sino. No entanto, um gráfico que é mesokurtic tem caudas mais gordo do que uma distribuição normal normal e tem um pico ligeiramente mais baixo. Este tipo de curtose é considerado normalmente distribuído, mas não é uma distribuição normal padrão. A segunda categoria é uma distribuição leptokurtic. Qualquer distribuição que seja leptokurtic exiba uma maior cursite do que uma distribuição mesokurtic. Características deste tipo de distribuição é uma com caudas extremamente grossas e um pico muito fino e alto. O prefixo de lepto significa magro, tornando a forma de uma distribuição leptokurtic mais fácil de lembrar. As distribuições de T são leptokurtic. O tipo final de distribuição é uma distribuição platykurtic. Este tipo de distribuições tem caudas esbeltas e um pico menor do que uma distribuição mesokurtic. O prefixo de platy - significa amplo e destina-se a descrever um pico curto e abrangente. As distribuições uniformes são platykurtic. O que é o risco de cauda O risco de cauda é uma forma de risco de portfólio que surge quando a possibilidade de um investimento se mover mais de três desvios padrão da média é maior que o que é mostrado por uma distribuição normal. Os riscos secundários incluem eventos que têm uma pequena probabilidade de ocorrência e ocorrem nas extremidades de uma curva de distribuição normal. BREAKING DOWN Tail Risk As estratégias tradicionais de portfólio geralmente seguem a idéia de que os retornos do mercado seguem uma distribuição normal. No entanto, o conceito de risco de cauda sugere que a distribuição dos retornos não é normal, mas distorcida e tem caudas mais gordas. As colas gordas indicam que existe uma probabilidade, que pode ser pequena, de que um investimento irá além de três desvios padrão. As distribuições que são caracterizadas por caudas de gordura são frequentemente vistas quando se olha para os retornos dos fundos de hedge. Distribuição Normal Quando uma carteira de investimentos é montada, assume-se que a distribuição de retornos seguirá uma distribuição normal. Sob esta suposição, a probabilidade de que os retornos se movam entre a média e os três desvios padrão. Seja positivo ou negativo, é de aproximadamente 99,97. Isso significa que a probabilidade de retorno ao mover mais de três desvios padrão além da média é 0,03. O pressuposto de que os retornos do mercado seguem uma distribuição normal é fundamental para muitos modelos financeiros, como a teoria moderna do portfólio Harry Markowitzs e o modelo de precificação das opções Black-Scholes Merton. No entanto, essa suposição não reflete adequadamente os retornos de mercado e os eventos de cola têm um grande efeito nos retornos do mercado. Tails de distribuição Os retornos do mercado de ações tendem a seguir uma distribuição normal com excesso de curtose. A curtose é uma medida estatística que indica se os dados observados seguem uma distribuição pesada ou leve em relação à distribuição normal. A curva de distribuição normal tem uma curtose igual a três, e, portanto, se uma segurança segue uma distribuição com a persuasão maior que três, é dito que tem caudas de gordura. Uma distribuição leptokurtic, ou distribuição de cauda pesada, retrata situações em que os resultados extremos ocorreram mais do que o esperado. Portanto, os títulos que seguem esta distribuição experimentaram retornos que ultrapassaram três desvios padrão além da média de mais de 0,03 dos resultados observados. Contra o risco de cauda Embora os eventos de cauda que afetem negativamente as carteiras sejam raros, eles podem ter grandes retornos negativos. Portanto, os investidores devem se proteger contra esses eventos. O hedge contra o risco da cauda visa melhorar os retornos ao longo do longo prazo, mas os investidores devem assumir custos a curto prazo. Os investidores podem procurar diversificar suas carteiras para se proteger contra o risco de cauda. Por exemplo, se um investidor é um longo fundo negociado em bolsa (ETFs) que rastreie o Índice Standard Poors 500 (SP 500), o investidor poderia se proteger contra o risco de cair comprando derivativos no Índice de Volatilidade da Bolsa de Opções de Câmbio de Chicago (CBOE), que Está inversamente correlacionado com o SP 500.
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