긍정적으로 치우친 배포-재무의 개요 및 응용

통계에서 양으로 치우친 (또는 오른쪽으로 치우친) 분포는 분포의 오른쪽 꼬리가 더 긴 반면 대부분의 값이 분포의 왼쪽 꼬리 주위에 군집되는 분포 유형입니다. 양으로 치우친 분포는 음으로 치우친 분포의 정반대입니다. 음으로 치우친 분포 통계에서 음으로 치우친 (왼쪽으로 치우친) 분포는 더 많은 값이 오른쪽에 집중되는 분포 유형입니다.

긍정적으로 치우친 배포

긍정적으로 치우친 분포의 중심 경향 측정

중앙 경향 중앙 경향의 모든 측정 값이 데이터 분포의 중심을 반영하는 단일 값을 통한 데이터 세트의 설명 요약 인 정규 분포 데이터와 달리. 변동성 (평균, 중앙값 및 최빈값)이 서로 같고 양으로 치우친 데이터와 함께 측정 값이 분산됩니다. 양으로 치우친 분포에서 중심 경향 측정 간의 일반적인 관계는 다음 부등식을 사용하여 표현할 수 있습니다.

평균> 중앙값> 모드

평균이 분포 피크에서 왼쪽에있는 음으로 치우친 분포와 달리, 양으로 치우친 분포에서는 평균이 분포의 피크에서 오른쪽에서 찾을 수 있습니다. 그러나 음으로 치우친 모든 분포가 규칙을 따르는 것은 아닙니다. 실생활에서 규칙을 위반하는 많은 예외가 발생할 수 있습니다.

높은 수준의 왜도는 통계적 테스트에서 잘못된 결과를 생성 할 수 있으므로 극도의 양의 왜도는 분포에 바람직하지 않습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 데이터 변환 도구를 사용하여 왜곡 된 데이터를 정규 분포에 더 가깝게 만들 수 있습니다.

양으로 치우친 분포의 경우 가장 많이 사용되는 변환은 로그 변환입니다. 로그 변환은 데이터 세트의 각 값에 대한 자연 로그 계산을 의미합니다. 이 방법은 분포의 왜곡을 줄입니다. 통계 테스트는 일반적으로 데이터 변환이 완료된 경우에만 실행됩니다.

금융에서 긍정적으로 치우친 배포

금융에서 왜곡도의 개념은 투자 수익 분포 분석에 사용됩니다. 많은 금융 이론과 모델에서 유가 증권 유가 증권 유가 증권 유가 증권이 주식 또는 상장 회사의 채무 유가 증권에 대해 발행되는 제한되지 않은 단기 금융 상품이라고 가정합니다. 발행 회사는 비즈니스 활동 및 확장에 더 많은 자금을 조달하기 위해 자금을 조달 할 목적으로 이러한 상품을 만듭니다. 실제로 정규 분포를 따르면 수익률은 일반적으로 왜곡됩니다.

분포의 양의 왜도는 투자자가 투자로부터 작은 손실과 큰 이익을 자주 기대할 수 있음을 나타냅니다. 투자 수익의 양으로 치우친 분배는 일반적으로 모든 빈번한 작은 손실을 커버 할 수있는 막대한 이익을 얻을 가능성이 있기 때문에 투자자에게 더 바람직합니다.

추가 자료

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