Was ist Platykurtose?
Die Platykurtose ist ein statistisches Maß, das sich auf das Ende der Daten einer Wahrscheinlichkeitsverteilung bezieht. Eine normale glockenförmige Verteilung wird als "mesokurtisch" angesehen. Eine Verteilung mit weniger extremen Werten wird als "platykurtisch" bezeichnet. Eine platykurtische Verteilung hat "hellere Schwänze" als eine normale Verteilung, dh wenige, wenn überhaupt, Werte an den äußersten Enden der Kurve. Eine "leptokurtische" Verteilung hat andererseits extremere Daten als die normale Kurve.
DOWN BREAKING Platykurtosis
Die Kurtosis ist ein statistisches Maß für die Schwänze einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Eine Normalverteilung und andere mesokurtische Verteilungen weisen einen Kurtosewert von 3 auf. Leptokurtische Verteilungen weisen Werte auf, die signifikant größer als 3 sind, und platykurtische Verteilungen weisen Kurtosewerte auf, die signifikant kleiner als 3 sind.
Kurtosis ist wichtig, weil andere Kennzahlen, die eine Verteilung beschreiben, wie der Mittelwert und die Standardabweichung, kein vollständiges Bild liefern. Zwei Verteilungen können den gleichen Mittelwert und die gleiche Standardabweichung haben, haben jedoch sehr unterschiedliche Kurtosen, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit von Extremwerten in ihnen sehr unterschiedlich sein kann.
In der Finanzbranche spielt die Kurtosis einer Wahrscheinlichkeitsverteilung eine wichtige Rolle, da die Verteilung der Renditen eines Wertpapiers insbesondere für Risikomanager eine wichtige Rolle spielt. Wenn die Verteilung der historischen Renditen einer bestimmten Aktie platykurtisch ist, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit extremer Ergebnisse geringer ist.
Eine Aktie mit einer leptokurtischen Verteilung der historischen Renditen weist andererseits an beiden Enden der Verteilung extremere Werte auf. Das heißt, es gibt mehr extrem hohe und extrem niedrige Werte als bei einer Normalverteilung oder einer platykurtischen Verteilung. Dies deutet darauf hin, dass die Wahrscheinlichkeit eines positiven oder negativen extremen Ergebnisses größer ist.
Beispielsweise hat sich herausgestellt, dass die Verteilung der internationalen Aktienmarktrenditen nicht normal und zumindest teilweise leptokurtisch ist, da der Schwanz auf der linken Seite der Kurve dicker ist als in einer normalen Kurve. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines negativen Ergebnisses überdurchschnittlich hoch ist.
