金融数据的尖峰厚尾特征是什么意思？

1. 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。
参考资料：百度百科-厚尾
参考资料：百度百科-金融数据处理

2. 请问尖峰和厚尾是一个概念吗？

不是，不过通常一起出现

3. 通常说的厚尾是什么意思

厚尾
厚尾是金融工程中的术语，常与"尖峰"并称（一般而言，尖峰、厚尾同时出现），主要用来描述金融时间序列的分布状况。

4. 厚尾分布是什么样的分布

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。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。

5. 金融里厚尾现象是什么？

股票的收益分布明显偏离高斯分布，造成了高收益区域概率与高亏损区域概率大于高斯概率分布的现象。出现的这一现象的原因是因为，高斯分布的前提是投资主体的相互独立，但实际上，股市中投资者相互模仿相互影响，容易形成“羊群效应”。

6. 统计学尖峰分布符合经验规则吗

　　统计学尖峰分布符合经验规则。
　　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。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。

7. 为什么一个有尖端厚尾特征的分布意味着极端值出现的可能性越大？

因为厚尾表明在极端值区域，密度函数下方的面积大，也就是说极端值出现的概率大。

8. 股票价格波动的特征--尖峰厚尾性，长期记忆性，集聚性，非对称性

　　阿弥陀佛！善哉！善哉？
　　抱歉！我在股市近十五年了，读过几十本股票著作，却从来没有听说过所谓股票价格波动的尖峰厚尾性，长期记忆性，集聚性，非对称性……。孤陋寡闻呀，实在汗颜。但是对于大学要求我们的学子研究这样莫名其妙的课题，我也只能嗤之以鼻！
　　答非所问，十分抱歉！