Vad är Kurtosis?
Kurtosis i statistiken används för att beskriva fördelningen av datamängden och visar i vilken utsträckning datamängden för en viss distribution skiljer sig från data för en normal distribution. Den används för att avgöra om en distribution innehåller extrema värden.
Förklaring
Inom finansområdet används detta för att mäta volymen av finansiell risk som är förknippad med alla instrument eller transaktioner. Ju mer kurtos mer är den ekonomiska risken förknippad med den berörda datamängden. Skevhet är ett mått på symmetri i distribution, medan kurtos är ett mått på tyngd eller tätheten hos fördelningssvansar.
Typer av Kurtosis
Nedan visas den kurtosiska bilden (alla tre typerna, var och en förklaras i detalj i nästa avsnitt)
# 1 - Mesokurtic
Om kurtos av data faller nära noll eller lika med noll kallas det Mesokurtic. Detta innebär att datamängden följer en normalfördelning. Den blå linjen i bilden ovan representerar en mesokurtisk fördelning. I ekonomi visar ett sådant mönster risken på en måttlig nivå.
# 2 - Leptokurtic
När kurtosis är positivt i andra termer, mer än noll, faller data under leptokurtic. Leptokurtic har tunga branta kurvor på båda sidor, vilket indikerar den stora populationen av avvikare i datamängden. När det gäller ekonomi visar en leptokurtisk fördelning att avkastningen på investeringen kan vara mycket volatil i stor skala på vardera sidan. En investering efter leptokurtisk fördelning sägs vara en riskabel investering, men den kan också generera rejäl avkastning för att kompensera för risken. Den gröna kurvan på bilden ovan representerar den leptokurtiska fördelningen.
# 3 - Platykurtic
När kurtos är mindre än noll eller negativ hänvisar det till platykurtic. Fördelningsuppsättningen följer den subtila eller bleka kurvan, och den kurvan indikerar det lilla antalet avvikare i en fördelning. En investering som faller under platykurtic krävs vanligtvis av investerare på grund av liten sannolikhet för att generera en extrem avkastning. De små avvikarna och den svarta svansen indikerar också att riskerna med sådana investeringar är mindre. Den röda linjen i ovanstående grafiska representation visar en platykurtisk fördelning eller en säker investering.
Betydelse
- Ur investerarnas perspektiv innebär hög kurtos av avkastningsfördelningen att en investering ger enstaka extrem avkastning. Detta kan svänga båda vägarna som antingen är positiva avkastningar av extrema negativa avkastningar. En sådan investering innebar således hög risk. Ett sådant fenomen kallas kurtosrisk. Snedheten mäter de två svansarnas kombinerade storlek; kurtosen mäter fördelningen mellan värdena i dessa svansar.
- När kurtosfördelningen beräknas på en datauppsättning för en viss investering, risken för investeringen mot sannolikheten för att generera avkastning, beroende på dess värde och typ den tillhör; investeringsprognoserna kan göras av investeringsrådgivarna. Baserat på förutsägelserna kommer rådgivarna att ge investeraren råd om strategin och investeringsagendan och de väljer att gå vidare med investeringen. För att beräkna kurtosis i excel finns det en inbyggd funktion Kurt i excel.
Fördelar
- Detta beräknas på datauppsättningen för investeringen. det erhållna värdet kan användas för att skildra investeringen. Större avvikelse från medelvärdet betyder att avkastningen också är hög för den aktuella investeringen.
- När överskottskurtosen är platt betyder det att sannolikheten för att generera en hög avkastning från investeringen är låg och kommer att generera hög avkastning i bara några få scenarier, regelbundet är avkastningen inte så hög på investeringen.
- Högt överskott av kurtos innebär att avkastningen på investeringen kan svänga åt båda hållen. Det betyder att de genererade avkastningarna antingen kan vara mycket höga eller mycket låga enligt avvikelserna i distributionen. När det är negativt indikerar det att avvikelsen från datamängden från medelvärdet är platt.
Slutsats
- Kurtosis används som ett mått för att definiera risken som en investering medför. Arten av investeringen för att generera högre avkastning kan också förutsägas utifrån värdet av den beräknade kurtosen. Ju större överskottet för alla investeringsdatauppsättningar, desto större blir dess avvikelse från medelvärdet.
- Detta innebär att en sådan investering har potential att generera högre avkastning eller att i större utsträckning tappa investeringsvärdet. Överskott av kurtos närmare noll eller en platt avvikelse från medelvärdet visar att investeringen kommer att ha mindre sannolikhet för att generera hög avkastning. Detta kan användas för att definiera den finansiella risken för investeringen. För investeringsrådgivare är kurtosis en avgörande faktor för att definiera investeringsrisken för fondens portfölj.
