请教各位什么是厚尾现象

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各位GGJJ
今天复习课件
看到了关于峰度（KURTOSIS）的概念， 课件中讲
“A distribution with kurtosis>3 is said to be leptokurtic or fat-tailed.”  
我想知道，峰度>3.而且峰度的分母又是方差的函数，那么峰度大于3，应该是方差比较小，方差比较小，怎么会有厚尾现象呢？
或者这样想，峰度很大，说明这个密度函数中间很高，那么两边应该“矮一点”应该更贴近X轴啊，怎么会有厚尾呢？

各位，今天我想糊涂了，但是估计是我想错了，我也google看了一些   发觉长尾厚尾好多文章出现了矛盾的说法
故上来问一问

我只是在问统计中的知识，与金融期货等“尖峰厚尾”无关
各位不吝赐教，多谢了！

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关键词：distribution leptokurtic Kurtosis TAILED Google google 文章 而且 矛盾 统计

中间尖的话就说明尾巴比较厚啊。

qoiqpwqr 发表于 2011-10-27 05:32
中间尖的话就说明尾巴比较厚啊。

可是。。。中间尖不一定中间部分的概率就小啊，因为很高？  
您起得真早~

fat tail

、"尖峰"与"厚尾"释义关于收益率的分布尖峰态(尖峰与厚尾)标准性质的辩论很广泛,本文厚尾和肥尾是指同一现象.人们现在一般已经接受分布是尖峰态的.对于肥胖尾部的最通常的解释是,信息是偶尔以成堆的方式出现,而不是以平滑连续的方式出现的,市场对于成堆信息的反应导致了肥胖的尾部.因为信息的分布是尖峰态的,所以变化的分布也是尖峰态的.

看看博迪的投资学，里面有比较详细的介绍。具体的就是用矩这个概念来说明，一阶矩表示均值，二阶矩表示方差，三阶矩表示偏度，通常正态分布的峰值为3，偏度为0。

受教了！！

后尾是金融数据的一个显著特征，由于金融数据主要用来对极端情况进行分析。所以PDF两端是需要重点考虑的问题。故而我们设定密度函数时基本不能像常规情况那样假定分布服从正态分布

学习到了

清晨朝雨 发表于 2011-10-27 07:01
后尾是金融数据的一个显著特征，由于金融数据主要用来对极端情况进行分析。所以PDF两端是需要重点考虑的问题 ...

多谢多谢