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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。扩展资料: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
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