부정적으로 치우친 배포-재무의 개요 및 응용

통계에서 음으로 치우친 (왼쪽으로 치우친) 분포는 분포 그래프의 오른쪽 (꼬리)에 더 많은 값이 집중되는 반면 분포 그래프의 왼쪽 꼬리는 더 긴 분포 유형입니다.

음으로 치우친 분포

정규 분포가 가장 일반적으로 발생하는 분포 유형이지만 음으로 치우친 분포의 예도 실제 생활에 널리 퍼져 있습니다. 음으로 치우친 분포는 양으로 치우친 분포의 정반대입니다.

음으로 치우친 분포의 중심 경향 측정

중앙 경향의 모든 측정 값 (평균, 중앙값 중앙값 중앙값은 오름차순으로 나열된 데이터 세트의 중간 값을 결정하는 통계적 측정 값입니다 (즉, 가장 작은 값에서 가장 큰 값으로). 중앙값 및 모드)이 각각 동일한 정규 분포 데이터와 달리 기타 음으로 치우친 데이터의 경우 측정 값이 분산됩니다. 음으로 치우친 분포에서 중심 경향 측정 간의 일반적인 관계는 다음 부등식을 사용하여 표현할 수 있습니다.

모드> 중앙값> 평균

중심 경향의 측정에 대한 또 다른 중요한 참고 사항은 데이터 분포의 중심을 반영하는 단일 값을 통해 데이터 세트를 설명하는 요약입니다. 음으로 치우친 분포의 변동성과 함께 산술 평균은 일반적으로 분포의 정점에서 왼쪽에 위치합니다. 앞에서 언급 한 규칙이 음으로 치우친 분포에 대한 일반적인 규칙으로 간주되지만 실제 생활에서 규칙을 위반하는 많은 예외가 발생할 수 있습니다.

분포의 유의 한 음의 왜도는 철저한 통계 분석에 적합하지 않을 수 있습니다. 정량 분석 ​​정량 분석은 비즈니스의 행동과 성과를 이해하기 위해 수익, 시장 점유율, 임금과 같은 측정 가능하고 검증 가능한 데이터를 수집하고 평가하는 프로세스입니다. . 데이터 기술 시대에 정량 분석은 현명한 결정을 내리는 데 선호되는 접근 방식으로 간주됩니다. . 데이터의 높은 왜곡도는 통계 테스트에서 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 이유로 데이터는 정규 분포에 가깝게 만들기 위해 변환 프로세스를 거칩니다. 통계 테스트는 일반적으로 데이터 변환이 완료된 경우에만 실행됩니다.

금융에서 부정적으로 치우친 분포

금융에서 왜곡도의 개념은 투자 수익률 분포 분석에 사용됩니다. . . 많은 금융 이론과 모델에서 증권의 수익률이 정규 분포를 따른다고 가정하지만 실제로 수익률은 일반적으로 왜곡됩니다.

분포의 음의 왜도는 투자자가 빈번한 작은 이익과 약간의 큰 손실을 기대할 수 있음을 나타냅니다. 실제로 트레이더가 사용하는 많은 거래 전략은 음으로 치우친 분포를 기반으로합니다.

마이너스 스큐에 기반한 전략이 안정적인 수익을 제공 할 수 있다는 사실에도 불구하고 투자자 또는 거래자는 여전히 큰 손실 가능성이 있음을 알아야합니다. 따라서 거래 전략의 위험을 적절하게 평가하고 수익률의 왜곡도를 평가에 포함하는 것이 중요합니다.

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