股票风险和偏度峰度有什么关系–投资者为什么喜欢用峰度和偏度来评估风险

一、偏度是什么意思？在概率中有什么使用价值

金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析，但是实证表明，很多数据并不符合正态分布

二、投资者为什么喜欢用峰度和偏度来评估风险

如果告诉你一个随机变量遵循的是正态分布，那再告诉你它的平均数和标准差，你便可以写出它的密度函数，zd画出它的概率分布曲线，可见平均数和标准差两个变量就足以概况服从正太分布的变量的特征回。
那在模拟金融资产的预期收益率时，如果其服从的并不是正态分布，那用平均答数和标准差便可能失真了，比如处理厚尾分布时。

三、投资者为什么喜欢用峰度和偏度来评估风险

如果告诉你一个随机变量遵循的是正态分布，那再告诉你它的平均数和标准差，你便可以写出它的密度函数，zd画出它的概率分布曲线，可见平均数和标准差两个变量就足以概况服从正太分布的变量的特征回。
那在模拟金融资产的预期收益率时，如果其服从的并不是正态分布，那用平均答数和标准差便可能失真了，比如处理厚尾分布时。

四、股市中估值与风险偏好是什么关系

两者是不同的评价体系，理论上没有关联度。
前者是对市场价值的评估，后者是投资人对标的股票选择和操作的风险管理喜好。
当市场估值下降到历史低位，或市场估值趋势持续向上时，建议投资人在一定时间内降低风险标准，大胆操作。

五、曲线拟合时，怎么用峰度和偏度来控件曲线的形状?

峰度：峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。
它是和正态分布相比较的。
 Kurtosis=0 与正态分布的陡缓程度相同。
 Kurtosis&gt；
0 比正态分布的高峰更加陡峭——尖顶峰 Kurtosis&lt；
0 比正态分布的高峰来得平台——平顶峰计算公式：β= M_4/σ^4 偏度：偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。
 Skewness=0 分布形态与正态分布偏度相同 Skewness&gt；
0 正偏差数值较大，为正偏或右偏。
长尾巴拖在右边。
 Skewness&lt；
0 负偏差数值较大，为负偏或左偏。
长尾巴拖在左边。
 计算公式： S= (X拔-M_0)/δ Skewness 越大，分布形态偏移程度越大。

六、如何理顺正态分布检验结果与峰度系数，偏度系数之间的关系

偏度：偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。
如果是正太分布的话.偏度是 三阶中心距，值为0.，Skewness=0     分布形态与正态分布偏度相同Skewness&gt；
0     正偏差数值较大，为正偏或右偏。
长尾巴拖在右边。
Skewness&lt；
0     负偏差数值较大，为负偏或左偏。
长尾巴拖在左边。
计算公式：Skewness=E[((x-E(x))/(sqrt{D(x)}))^3] | Skewness| 越大，分布形态偏移程度越大。
峰度峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。
它是和正态分布相比较的。
Kurtosis=0       与正态分布的陡缓程度相同。
Kurtosis&gt；
0       比正态分布的高峰更加陡峭——尖顶峰Kurtosis&lt；
0       比正态分布的高峰来得——平顶峰计算公式：Kurtosis=E[ ( (x-E(x))/ (sqrt(D(x)))   )^4 ]-3   四阶中心距-3.如果是正态分布，那么偏度，峰度均为0.

参考文档

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