Što znači platykurtik?
Izraz "platykurtički" odnosi se na statističku raspodjelu u kojoj je vrijednost viška kurtoze negativna. Iz tog razloga, platikurtska distribucija imat će tanje repove od normalne, što će rezultirati manje ekstremnim pozitivnim ili negativnim događajima. Suprotnost platikurtskoj distribuciji je leptokurtska distribucija, u kojoj je višak kurtoze pozitivan.
Ulagači će razmotriti koje su statističke distribucije povezane s različitim vrstama ulaganja kad odlučuju gdje investirati. Ulagači koji su skloniji riziku možda preferiraju imovinu i tržište s distribucijom platykurta jer je vjerojatnije da će ta imovina dati ekstremne rezultate.
Ključni odvodi
- Distribucije platykurta su one s negativnim viškom kurtoze. Oni imaju manju vjerojatnost ekstremnih događaja u usporedbi s normalnom distribucijom. Ulagači skloni riziku mogu se usredotočiti na ulaganja čiji povrati slijede nakon platukurtske distribucije, kako bi umanjili rizik od velikih negativnih događaja.
Razumijevanje platikurtičkih distribucija
Postoje tri osnovne vrste statističke raspodjele: leptokurtska, mezokurtska i platykurtska. Ove raspodjele razlikuju se ovisno o njihovoj količini viška kurtoze, koja se odnosi na vjerojatnost ekstremnih pozitivnih ili negativnih događaja. Normalna raspodjela, koja je vrsta mezokurtske raspodjele, ima kurtozu od tri. Stoga se kaže da distribucije s kurtozom većom od tri imaju "pozitivan višak kurtoze", dok za one s kurtozom manjom od tri kažu da imaju "negativan višak kurtoze".
Dok mezokurtske raspodjele imaju kurtozu od tri, leptokurtske i platykurtske raspodjele imaju pozitivan i negativan višak kurtoze. Dakle, leptokurtičke distribucije imaju relativno veliku vjerojatnost ekstremnih događaja, dok je suprotno za platykurtske distribucije.
Sljedeće slike prikazuju grafikone ove tri vrste distribucije, sve s istim standardnim odstupanjima. Iako lik na lijevoj strani ne otkriva mnogo razlika između repova tih distribucija, lik na desnoj strani daje jasniji prikaz crtajući kvantale raspodjele jedni protiv drugih. Ova tehnika je poznata kao parcijalno-kvantilni zaplet, ili ukratko "QQ".
Slika Julie Bang © Investopedia 2019
Većina investitora vjeruje da se prinosi na tržište dionica više podudaraju s leptokurtskom distribucijom od platykurtičke. To jest, iako je većina prinosa vjerojatno slična prosječnom povratu za tržište u cjelini, povrati će povremeno odstupiti od prosjeka. Ovi dramatični i nepredvidivi događaji, koji se ponekad nazivaju i "crni labudovi", manje su vjerojatni da će se dogoditi na tržištima koja su platikurtična.
Iz tog razloga oprezniji ulagači mogu izbjeći ulaganje u leptokurtska tržišta i usredotočiti se na ulaganja koja nude platykurtičke prinose. S druge strane, neki investitori namjerno slijede ulaganja s leptokurtskim prinosima, vjerujući da će njihovi ekstremni pozitivni prinosi više nego nadoknaditi njihove ekstremno negativne prinose.
Primjer stvarnog svijeta platikurtske distribucije
Morningstar je 2011. objavio istraživački rad koji je sadržavao informacije o višku kurtoze različitih vrsta imovine, promatrane između veljače 1994. i lipnja 2011. Popis je obuhvatio širok raspon ulaganja, od američkih i međunarodnih udjela u nekretnine, roba, gotovina i obveznice.
Razine suvišne kurtoze bile su slične. Na niskom kraju spektra bile su gotovinske i međunarodne obveznice s viškom kurtoze -1, 43, odnosno 0, 58. Na drugom kraju spektra bile su američke visoko-prinosne obveznice i arbitražne strategije hedge-fonda, nudeći višak kurtoze od 9, 33 i 22, 59.
Klase imovine s srednjim razinama viška kurtoze uključivale su međunarodnu nekretninu (2, 61), vlasničke udjele iz međunarodnih gospodarstava u nastajanju (1, 98) i robe (2, 29).
Ulagač koji gleda ove podatke mogao bi brzo uočiti u koje vrste imovine žele uložiti, s obzirom na toleranciju prema potencijalnim crnim labudovima. Ulagači skloni riziku koji žele umanjiti vjerojatnost ekstremnih događaja mogu se usredotočiti na ulaganja s niskom kurtozom, dok se ulagači ugodniji za ekstremne događaje mogu usredotočiti na one s visokom kurtozom.
