Hva er Kurtosis?
Kurtosis i statistikk brukes til å beskrive fordelingen av datasettet og viser i hvilken grad datasettpunktene for en bestemt distribusjon skiller seg fra dataene for en normalfordeling. Den brukes til å bestemme om en distribusjon inneholder ekstreme verdier.
Forklaring
På finansområdet brukes dette til å måle volumet av finansiell risiko knyttet til ethvert instrument eller transaksjon. Mer kurtose er mer den økonomiske risikoen forbundet med det aktuelle datasettet. Skjevhet er et mål på symmetri i en distribusjon mens kurtosen er mål på tyngde eller tettheten av fordelingshalene.
Typer av Kurtosis
Nedenfor er den billedlige fremstillingen av kurtosen (alle tre typene, hver og en forklares i detalj i det påfølgende avsnittet)
# 1 - Mesokurtic
Hvis kurtosen av data faller nær null eller lik null, blir det referert til som Mesokurtic. Dette betyr at datasettet følger en normalfordeling. Den blå linjen i bildet ovenfor representerer en mesokurtisk fordeling. I finans viser et slikt mønster risiko på et moderat nivå.
# 2 - Leptokurtic
Når kurtosis er positivt på andre vilkår mer enn null, faller dataene under leptokurtic. Leptokurtic har tunge bratte kurver på begge sider som indikerer den tunge befolkningen av outliers i datasettet. Når det gjelder økonomi, viser en leptokurtisk fordeling at avkastningen på investeringen kan være svært volatil i stor skala på begge sider. En investering etter leptokurtisk fordeling sies å være en risikofylt investering, men den kan også generere heftig avkastning for å kompensere for risikoen. Den grønne kurven på bildet ovenfor representerer den leptokurtiske fordelingen.
# 3 - Platykurtic
Når kurtosen er mindre enn null eller negativ, refererer den til platykurtic. Fordelingssettet følger den subtile eller bleke kurven, og den kurven indikerer det lille antallet avvikere i en fordeling. En investering som faller inn under platykurtic kreves vanligvis av investorer på grunn av liten sannsynlighet for å generere en ekstrem avkastning. Også de små avvikerne og den flate halen indikerer mindre risiko forbundet med slike investeringer. den røde linjen i den ovennevnte grafiske representasjonen viser en platykurtisk fordeling eller en trygg investering.
Betydning
- Fra investorers perspektiv innebærer høy kurtose i avkastningsfordelingen at en investering vil gi sporadisk ekstrem avkastning. Dette kan svinge begge måtene som enten er positiv avkastning av ekstrem negativ avkastning. Dermed hadde en slik investering høy risiko. Et slikt fenomen er kjent som kurtoserisiko. Skjevheten måler den kombinerte størrelsen på de to halene, kurtosen måler fordelingen mellom verdiene i disse halene.
- Når kurtosefordelingen beregnes på et hvilket som helst datasett for en bestemt investering, er risikoen for investeringen mot sannsynligheten for å generere avkastning. Avhengig av verdien og typen den tilhører, kan investeringsspådommer gjøres av investeringsrådgiverne. Basert på spådommene vil rådgivere gi råd om strategien og investeringsagendaen til investoren, og de vil velge å gå om investeringen. For å beregne kurtosis i excel, er det en innebygd funksjon Kurt in excel.
Fordeler
- Dette beregnes på datasettet for investeringen, verdien som oppnås kan brukes til å skildre investeringen. Større avvik fra gjennomsnittet betyr at avkastningen også er høy for den aktuelle investeringen.
- Når overflødig kurtose er flat, betyr det at sannsynligheten for å generere en høy avkastning fra investeringen er lav og vil gi høy avkastning i bare noen få scenarier, og regelmessig er avkastningen ikke så høy på investeringen.
- Høy overflødig kurtose betyr at avkastningen på investeringen kan svinge begge veier. Det betyr at den genererte avkastningen enten kan være veldig høy eller veldig lav i henhold til outliers i distribusjonen. Når det er negativt, indikerer det at avviket til datasettet fra gjennomsnittet er flatt.
Konklusjon
- Kurtosis brukes som et mål for å definere risikoen en investering medfører. Investeringens art for å generere høyere avkastning kan også forutsies ut fra verdien av den beregnede kurtosen. Jo større overskudd for investeringsdatasett, større vil avviket fra gjennomsnittet være.
- Dette betyr at en slik investering har potensial til å generere høyere avkastning eller å tømme investeringsverdien i større grad. Overflødig kurtose nærmere null eller et flatt avvik fra gjennomsnittet viser at investeringen vil ha mindre sannsynlighet for å generere høy avkastning. Dette kan brukes til å definere den økonomiske risikoen ved investeringen. For investeringsrådgiver er kurtosis en avgjørende faktor for å definere investeringsrisikoen knyttet til fondets portefølje.