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峰度

像偏度一樣，峰度是用來描述分佈的統計度量。偏度區分了一條尾巴的極值和另一條尾巴的極值，峰度測量了兩條尾巴的極值。峰度較大的分佈顯示尾部資料超過正態分佈的尾部（例如，平均值的五個或更多標準偏差）。低峰度分佈的尾部資料通常比正態分佈的尾部資料更不極端。...

峰度的定義

像偏度一樣，峰度是用來描述分佈的統計度量。偏度區分了一條尾巴的極值和另一條尾巴的極值，峰度測量了兩條尾巴的極值。峰度較大的分佈顯示尾部資料超過正態分佈的尾部（例如，平均值的五個或更多標準偏差）。低峰度分佈的尾部資料通常比正態分佈的尾部資料更不極端。

對於投資者來說，高峰度的回報分佈意味著投資者將經歷偶爾的極端回報（正或負），比通常的+或-三個標準差更極端，從平均值預測的回報正態分佈。這種現象被稱為峰度風險。

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峰度

打破峰度

峰度是分佈尾部相對於分佈中心的綜合權重的度量。當一組近似正態的資料透過直方圖繪製出來時，它會顯示一個鐘形峰，並且大多數資料都在平均值的+或-三個標準差之內。然而，當存在高峰度時，尾部延伸得比正態鐘形曲線分佈的+或-三個標準差更遠。

峰度有時與分佈峰值的度量相混淆。然而，峰度是描述分佈尾部相對於其整體形狀的形狀的度量。一個分佈可以是具有低峰度的無限峰值，而一個分佈可以是具有無限峰度的完美平頂。因此，峰度度量的是“尾度”，而不是“峰值度”

峰度型別

一組資料可以顯示三類峰度。峰度的所有度量都與標準正態分佈或鐘形曲線進行比較。

峰度的第一類是中峰度分佈。這種分佈具有與正態分佈相似的峰度統計量，即分佈的極值特徵與正態分佈的極值特徵相似。

第二類是瘦肉型分佈。任何輕庫爾特分佈都顯示出比中庫爾特分佈更大的峰度。這種分佈的特徵是長尾巴（離群值）。“lepto-”的字首意味著“瘦”，使得leptokurtic分佈的形狀更容易記住。瘦肉型分佈的“瘦肉精”是離群值的結果，離群值會拉伸直方圖的水平軸，使大部分資料出現在狹窄的（“瘦肉精”）垂直範圍內。因此，瘦肉精分佈有時被描述為“向平均值集中”，但更相關的問題（尤其是對投資者而言）是，偶爾會有極端異常值導致這種“集中”現象。輕量級分佈的例子是具有小自由度的T分佈。

最後一種分佈型別是平原分佈。這些型別的分佈具有短尾（“platy”的字首意味著“寬”，它是用來描述一個短而寬的峰值，但這是一個歷史錯誤。均勻分佈是平緩的並且有寬的峰，但是β（.5,1）分佈也是平緩的並且有無限的尖峰。這兩種分佈都是平緩分佈的原因是它們的極值小於正態分佈的極值。對於投資者來說，platykurtic回報率分佈是穩定和可預測的，即很少（如果有的話）出現極端（異常）回報。