偏度和峰度股票

㈠ 數量方法與分析課程中偏度與峰度的概念

偏度：變數分布的偏斜程度，是指其取值分布的非對稱程度。
峰度：變數分布的峰度，是指其取值分布密度曲線頂部的平坦程度或尖峭程度。

㈡ WPS表格以及excel中的偏度(SKEW)和峰度(KURT)函數問題

需要你的數據結構格式圖和具體的數據，舉例說明才可以解答你的問題！！！

你這樣的問題只能是你自己知道吧……

㈢ 峰度系數和偏度系數到底是什麼意思這兩個系數的計算結果到底能說明什麼兩個系數的區別，大小是什麼

偏度系數是反應曲線偏離正態的程度，即是左偏還是又偏。正值越大表示越正偏態。峰度系數是反應曲線峰值高的程度，值越大表示峰越高。考慮取向是不是正態曲線時，要綜合考慮兩個指標。可以計算t值，t值是由偏度和峰度指數計算來的，你可以查一查公式，我記得不太清楚了。

㈣ 什麼是峰度和偏度

表徵概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特徵數。峰度反映了峰部的尖度。樣本的峰度是和正態分布相比較而言統計量，如果峰度大於三，峰的形狀比較尖，比正態分布峰要陡峭，反之亦然。

在統計學中，峰度（Kurtosis）衡量實數隨機變數概率分布的峰態。峰度高就意味著方差增大是由低頻度的大於或小於平均值的極端差值引起的。

偏度是統計數據分布偏斜方向和程度的度量，是統計數據分布非對稱程度的數字特徵。

公式中，Sₖ——偏度；μ₃——3階中心矩；σ——標准差。

在實際應用中，通常將峰度值做減3處理，使得正態分布的峰度0。因此，在使用統計軟體進行計算時，應注意該軟體默認的峰度值計算公式。如Eviews默認的正態分布峰度為3。

㈤ 投資者為什麼喜歡用峰度和偏度來評估風險

如果告訴你一個隨機變數遵循的是正態分布，那再告訴你它的平均數和標准差，你便可以寫出它的密度函數，畫出它的概率分布曲線，可見平均數和標准差兩個變數就足以概況服從正太分布的變數的特徵。那在模擬金融資產的預期收益率時，如果其服從的並不是正態分布，那用平均數和標准差便可能失真了，比如處理厚尾分布時。

㈥ 怎麼用matlab的循環語句來批量計算股票每年的峰度和偏度

怎麼用matlab的循環語句來批量計算股票每年的峰度和偏度
shuju=[ ]; % 讀入數據
jun_ = mean(shuju) % 求均值
biao_zhun_cha=std(shuju) % 標准差

pian_=skewness(shuju) % 偏度：>0 稱為右偏態，<0，稱為左偏態

feng_=kurtosis(shuju) % 峰度：用作衡量偏離正態分布的尺度之一

㈦ 服從正態分布 偏度、峰度要滿足什麼要求

正態分布具有兩個參數μ和σ^2的連續型隨機變數的分布，第一參數μ是服從正態分布的隨機變數的均值，第二個參數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分布記作N（μ,σ2）。

μ是正態分布的位置參數，描述正態分布的集中趨勢位置。概率規律為取與μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠的值的概率越小。正態分布以X=μ為對稱軸，左右完全對稱。正態分布的期望、均數、中位數、眾數相同，均等於μ。

σ描述正態分布資料數據分布的離散程度，σ越大，數據分布越分散，σ越小，數據分布越集中。也稱為是正態分布的形狀參數，σ越大，曲線越扁平，反之，σ越小，曲線越瘦高。

(7)偏度和峰度股票擴展閱讀：

一、圖形特徵

集中性：正態曲線的高峰位於正中央，即均數所在的位置。

對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。

均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。

曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函數的函數從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。

二、歷史發展

正態分布概念是由德國的數學家和天文學家Moivre於1733年首次提出的，但由於德國數學家Gauss率先將其應用於天文學研究，故正態分布又叫高斯分布，高斯這項工作對後世的影響極大，他使正態分布同時有了「高斯分布」的名稱，後世之所以多將最小二乘法的發明權歸之於他，也是出於這一工作。

但現今德國10馬克的印有高斯頭像的鈔票，其上還印有正態分布的密度曲線。這傳達了一種想法：在高斯的一切科學貢獻中，其對人類文明影響最大者，就是這一項。

㈧ 峰度系數和偏度系數的概念

1、峰度系數的概念：

峰度系數是用來反映頻數分布曲線頂端尖峭或扁平程度的指標。有時兩組數據的算術平均數、標准差和偏態系數都相同，但他們分布曲線頂端的高聳程度卻不同。

2、偏度系數的概念：

偏度系數是描述分布偏離對稱性程度的一個特徵數。當分布左右對稱時，偏度系數為0。當偏度系數大於0時，即重尾在右側時，該分布為右偏。當偏度系數小於0時，即重尾在左側時，該分布左偏。

(8)偏度和峰度股票擴展閱讀：

在日常生活和經濟管理中，常見的頻數分布曲線主要有鍾形分布（正態分布、偏態分布）、J形分布、U形分布，洛倫茨分布曲線等幾種類型。

1、鍾形分布特徵是「兩頭小，中間大」，即靠近中間的變數值分布的次數多，靠近兩邊的變數值分布的次數少。

2、J形分布主要有正J形和反J形分布。正J形是次數隨著變數值的增大而增多，反J形是次數隨著變數值增大而減少。

3、U形分布的特徵與鍾形分布相反，靠近中間的變數值分布次數少，靠近兩端的變數值分布的次數多。例如人口死亡現象按年齡分布便是如此。

4、洛倫茨分布曲線是美國統計學家格倫茨（M.Krenz）提出來的，專門用以檢定社會收入分配的平等程度。洛倫茨分布曲線運作有兩個條件：一是居民或家庭按收入水平分組，計算各級居民或家庭的比重；二是計算各組收入的比重。

㈨ 金融數據的尖峰厚尾特徵是什麼意思

金融數據的尖峰厚尾特徵是相比較標准正態分布來說的，標准正態分布的偏度為0，峰度為3，通常做實證分析時，會假設金融數據為正態分布，這樣方便建模分析。

但是實證表明，很多數據並不符合正態分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，兩邊的尾巴比正態分布厚，沒有下降得這么快。

厚尾分布主要是出現在金融數據中，例如證券的收益率。 從圖形上說，較正態分布圖的尾部要厚，峰處要尖。

直觀些說，就是這些數據出現極端值的概率要比正態分布數據出現極端值的概率大。因此，不能簡單的用正態分布去擬合這些數據的分布，從而做一些統計推斷。一般來說，通過實證分析發現，自由度為5或6的t分布擬合的較好。

(9)偏度和峰度股票擴展閱讀：

基金收益率不服從正態分布，存在顯著的尖峰厚尾特性，我國基金市場還不是有效市場。人民幣匯率收益率波動有集群性效應，不符合正態分布，有尖峰厚尾的特點。結果表明穩定分布能更好的擬和中國股票收益率的實際分布，穩定分布較好的處理中國股票市場中的「尖峰尾」現象。

但很多資本市場上的現象無法用EMH解釋，如證券收益的尖峰厚尾，證券市場的突然崩潰，股價序列的長期記憶性等。對期貨價格數據進行統計分析，發現期貨價格具有「尖峰厚尾」特性。實證結果表明：我國股價波動具有尖峰厚尾特徵、異方差性特徵和波動的持續性和非對稱特徵。

而股票市場的收益率從分布的角度看，並不服從標準的正態分布，而是呈現出一種「尖峰、厚尾」的特徵。

㈩ 關於統計的偏度和峰度

收分～～～