什么是峰度过高？

术语“超额峰度”是指在统计学和概率论中使用的一种度量，用于将峰度系数与正态分布的峰度系数进行比较。峰度是一种统计度量，用于描述分布尾部的大小。过高的峰度有助于确定特定投资涉及多少风险。它表明从所讨论的事件中获得极端结果或价值的概率高于在概率正态分布中发现的概率。

了解超峰度
峰度测量分布的尾部与分布中心相比的丰度。分布的尾部衡量发生在正常范围之外的事件数量。与偏斜不同，峰度测量任一尾部的极值。过高的峰度意味着事件结果的分布有很多异常结果的实例，导致钟形分布曲线上出现肥尾。正态分布的峰度为 3。因此，可以通过将峰度减去 3 来计算超额峰度。

由于正态分布的峰度为 3，因此可以通过将峰度减去 3 来计算超额峰度。
超峰度是金融领域的重要工具，更具体地说，是风险管理领域的重要工具。由于峰度过高，任何有问题的事件都容易产生极端结果。在检查特定股票或投资组合的历史回报时，这是一个重要的考虑因素。峰态系数高于正常水平越高——或者回报分布图上的尾部越丰满——未来回报极大或极小的可能性就越大。在平均收盘价的正或负侧出现异常值的可能性较高的股票价格可以说具有正偏度或负偏度，这可能与峰度有关。

超峰度的类型
超额峰度的值可以是负值也可以是正值。当超额峰度值为负时，该分布称为板状的。这种分布的尾部比正态分布更细。当应用于投资回报时，板状的 分布（那些具有负超峰度的分布）通常会产生不会非常极端的结果，这对于不想承担太多风险的投资者来说非常有用。

当超峰度为正时，它具有细峰态分布。该分布的尾部比正态分布的尾部更重，表明风险程度较高。该收益上具有尖峰厚尾分布或正超额峰度的投资将可能有极端值。愿意并能够承担大量风险的投资者可能希望投资具有正超额峰度的工具。

过高的峰度也可能为零或接近零，因此出现极端结果的可能性很小。这被称为中峰分布。这种分布的尾部类似于正态分布的尾部。

超峰度示例
让我们使用一个过度峰度的假设示例。如果您在一年中每天跟踪股票ABC的收盘价，您将记录股票以给定值收盘的频率。如果您使用 X 轴上的收盘价和 Y 轴上发生的收盘价实例数构建图表，您将创建一个钟形曲线，显示股票收盘价的分布. 如果仅几个收盘价出现大量事件，图形将具有非常细长和陡峭的钟形曲线。如果收盘价变化很大，钟形的形状会更宽，边坡更小。这个钟形的尾部会告诉你收盘价出现严重偏离的频率，因为有很多异常值的图表会在钟形的每一侧都有更粗的尾部。