seychellesartprojects.org

Co je to Kurtosis?

Kurtosis ve statistice se používá k popisu distribuce datové sady a zobrazuje, do jaké míry se body datové sady konkrétní distribuce liší od dat normální distribuce. Používá se k určení, zda distribuce obsahuje extrémní hodnoty.

Vysvětlení

V oblasti financí se toto používá k měření objemu finančního rizika spojeného s jakýmkoli nástrojem nebo transakcí. Čím více, tím více je finanční riziko spojené s daným souborem dat. Šikmost je míra symetrie v distribuci, zatímco špičatost je míra těžkosti nebo hustoty distribučních ocasů.

Druhy kurtosy

Níže je obrázkové znázornění špičatosti (všechny tři typy, každý je podrobně vysvětlen v následujícím odstavci)

# 1 - Mesokurtic

Pokud kurtoza dat klesne téměř na nulu nebo se rovná nule, označuje se to jako Mesokurtic. To znamená, že sada dat sleduje normální rozdělení. Modrá čára na obrázku výše představuje mezokurtickou distribuci. Ve financích takovýto model zobrazuje riziko na mírné úrovni.

# 2 - Leptokurtic

Pokud je kurtosa pozitivní, jinak vyjádřeno více než nula, spadají data pod leptokurtic. Leptokurtic má na obou stranách těžké strmé křivky, což naznačuje velkou populaci odlehlých hodnot v datovém souboru. Pokud jde o finance, leptokurtická distribuce ukazuje, že návratnost investic může být na obou stranách vysoce volatilní. Investice po leptokurtické distribuci je považována za riskantní investici, ale může také generovat statné výnosy jako kompenzaci rizika. Zelená křivka na obrázku nahoře představuje leptokurtickou distribuci.

# 3 - Platykurtic

Kdykoli je špičatost menší než nula nebo záporná, vztahuje se to na platykurtic. Distribuční sada sleduje jemnou nebo bledou křivku a tato křivka označuje malý počet odlehlých hodnot v distribuci. Investice spadající pod platykurtic je obvykle požadována investory kvůli malé pravděpodobnosti generování extrémního výnosu. Také malé odlehlé hodnoty a plochý ocas naznačují menší riziko spojené s takovými investicemi. červená čára ve výše uvedeném grafickém znázornění zobrazuje platykurtickou distribuci nebo bezpečnou investici.

Význam

• Z pohledu investorů vyplývá z vysoké kurtosy rozložení výnosu, že investice přinese občasné extrémní výnosy. To může houpat oběma způsoby, které jsou buď pozitivními výnosy, nebo extrémními negativními výnosy. Taková investice tedy nesla vysoké riziko. Takový jev je znám jako riziko kurtosy. Šikmost měří kombinovanou velikost obou ocasů, špičatost měří distribuci mezi hodnotami v těchto ocasech.
• Když se distribuce špičatosti vypočítá na libovolném souboru dat o konkrétní investici, riziko investice proti pravděpodobnosti generování výnosů. V závislosti na jeho hodnotě a typu, do kterého patří, mohou investiční předpovědi provádět investiční poradci. Na základě předpovědí poradci poradí investorovi se strategií a investiční agendou a rozhodnou se investovat. Pro výpočet kurtosy v aplikaci Excel je k dispozici vestavěná funkce Kurt v aplikaci Excel.

Výhody

• To se počítá z datového souboru investice, získaná hodnota může být použita k zobrazení povahy investice. Větší odchylka od střední hodnoty znamená, že výnosy jsou také vysoké pro konkrétní investici.
• Když je nadbytečná špičatost plochá, znamená to, že pravděpodobnost generování vysokého výnosu z investice je nízká a bude generovat vysoké výnosy pouze v několika scénářích, návratnost zpravidla není tak vysoká u investice.
• Vysoká nadměrná špičatost znamená, že návratnost investice se může měnit oběma směry. To znamená, že generované výnosy mohou být podle odlehlých hodnot v distribuci buď velmi vysoké, nebo velmi nízké. Pokud je záporná, znamená to, že odchylka souboru dat od průměru je plochá.

Závěr

• Kurtosis se používá jako měřítko k definování rizika, které investice nese. Povahu investice generující vyšší výnosy lze také předpovědět z hodnoty vypočítané špičatosti. Čím větší je přebytek pro jakýkoli soubor investičních dat, tím větší bude jeho odchylka od střední hodnoty.
• To znamená, že taková investice má potenciál generovat vyšší výnosy nebo ve větší míře snížit hodnotu investice. Nadbytečná špičatost blížící se nule nebo plochá odchylka od průměru ukazuje, že investice bude mít menší pravděpodobnost generování vysokých výnosů. To lze použít k definování finančního rizika investice. Pro investičního poradce je špičatost klíčovým faktorem pro definování investičního rizika spojeného s portfoliem fondu.