偏度和峰度股票

㈠ 数量方法与分析课程中偏度与峰度的概念

偏度：变量分布的偏斜程度，是指其取值分布的非对称程度。
峰度：变量分布的峰度，是指其取值分布密度曲线顶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)函数问题

需要你的数据结构格式图和具体的数据，举例说明才可以解答你的问题！！！

你这样的问题只能是你自己知道吧……

㈢ 峰度系数和偏度系数到底是什么意思这两个系数的计算结果到底能说明什么两个系数的区别，大小是什么

偏度系数是反应曲线偏离正态的程度，即是左偏还是又偏。正值越大表示越正偏态。峰度系数是反应曲线峰值高的程度，值越大表示峰越高。考虑取向是不是正态曲线时，要综合考虑两个指标。可以计算t值，t值是由偏度和峰度指数计算来的，你可以查一查公式，我记得不太清楚了。

㈣ 什么是峰度和偏度

表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。峰度反映了峰部的尖度。样本的峰度是和正态分布相比较而言统计量，如果峰度大于三，峰的形状比较尖，比正态分布峰要陡峭，反之亦然。

在统计学中，峰度（Kurtosis）衡量实数随机变量概率分布的峰态。峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。

偏度是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。

公式中，Sₖ——偏度；μ₃——3阶中心矩；σ——标准差。

在实际应用中，通常将峰度值做减3处理，使得正态分布的峰度0。因此，在使用统计软件进行计算时，应注意该软件默认的峰度值计算公式。如Eviews默认的正态分布峰度为3。

㈤ 投资者为什么喜欢用峰度和偏度来评估风险

如果告诉你一个随机变量遵循的是正态分布，那再告诉你它的平均数和标准差，你便可以写出它的密度函数，画出它的概率分布曲线，可见平均数和标准差两个变量就足以概况服从正太分布的变量的特征。那在模拟金融资产的预期收益率时，如果其服从的并不是正态分布，那用平均数和标准差便可能失真了，比如处理厚尾分布时。

㈥ 怎么用matlab的循环语句来批量计算股票每年的峰度和偏度

怎么用matlab的循环语句来批量计算股票每年的峰度和偏度
shuju=[ ]; % 读入数据
jun_ = mean(shuju) % 求均值
biao_zhun_cha=std(shuju) % 标准差

pian_=skewness(shuju) % 偏度：>0 称为右偏态，<0，称为左偏态

feng_=kurtosis(shuju) % 峰度：用作衡量偏离正态分布的尺度之一

㈦ 服从正态分布 偏度、峰度要满足什么要求

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。

μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。

σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。

(7)偏度和峰度股票扩展阅读：

一、图形特征

集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。

对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。

二、历史发展

正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究，故正态分布又叫高斯分布，高斯这项工作对后世的影响极大，他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称，后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他，也是出于这一工作。

但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票，其上还印有正态分布的密度曲线。这传达了一种想法：在高斯的一切科学贡献中，其对人类文明影响最大者，就是这一项。

㈧ 峰度系数和偏度系数的概念

1、峰度系数的概念：

峰度系数是用来反映频数分布曲线顶端尖峭或扁平程度的指标。有时两组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同，但他们分布曲线顶端的高耸程度却不同。

2、偏度系数的概念：

偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时，偏度系数为0。当偏度系数大于0时，即重尾在右侧时，该分布为右偏。当偏度系数小于0时，即重尾在左侧时，该分布左偏。

(8)偏度和峰度股票扩展阅读：

在日常生活和经济管理中，常见的频数分布曲线主要有钟形分布（正态分布、偏态分布）、J形分布、U形分布，洛伦茨分布曲线等几种类型。

1、钟形分布特征是“两头小，中间大”，即靠近中间的变量值分布的次数多，靠近两边的变量值分布的次数少。

2、J形分布主要有正J形和反J形分布。正J形是次数随着变量值的增大而增多，反J形是次数随着变量值增大而减少。

3、U形分布的特征与钟形分布相反，靠近中间的变量值分布次数少，靠近两端的变量值分布的次数多。例如人口死亡现象按年龄分布便是如此。

4、洛伦茨分布曲线是美国统计学家格伦茨（M.Krenz）提出来的，专门用以检定社会收入分配的平等程度。洛伦茨分布曲线运作有两个条件：一是居民或家庭按收入水平分组，计算各级居民或家庭的比重；二是计算各组收入的比重。

㈨ 金融数据的尖峰厚尾特征是什么意思

金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析。

但是实证表明，很多数据并不符合正态分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，两边的尾巴比正态分布厚，没有下降得这么快。

厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。

直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。

(9)偏度和峰度股票扩展阅读：

基金收益率不服从正态分布，存在显著的尖峰厚尾特性，我国基金市场还不是有效市场。人民币汇率收益率波动有集群性效应，不符合正态分布，有尖峰厚尾的特点。结果表明稳定分布能更好的拟和中国股票收益率的实际分布，稳定分布较好的处理中国股票市场中的“尖峰尾”现象。

但很多资本市场上的现象无法用EMH解释，如证券收益的尖峰厚尾，证券市场的突然崩溃，股价序列的长期记忆性等。对期货价格数据进行统计分析，发现期货价格具有“尖峰厚尾”特性。实证结果表明：我国股价波动具有尖峰厚尾特征、异方差性特征和波动的持续性和非对称特征。

而股票市场的收益率从分布的角度看，并不服从标准的正态分布，而是呈现出一种“尖峰、厚尾”的特征。

㈩ 关于统计的偏度和峰度

收分～～～