네 번째 적률: 첨도(Kurtosis)
마지막으로, 분포의 네 번째 적률을 계산하려면 scipy.stats의 kurtosis() 함수를 사용할 수 있어요.
이 함수는 실제로 4차 적률 그 자체가 아니라, 초과 첨도(excess kurtosis)를 반환한다는 점에 유의하세요. 첨도(kurtosis)를 계산하려면 kurtosis()가 반환한 초과 첨도에 3을 더하면 됩니다.
이전 연습 문제에서 사용한 clean_returns가 작업 공간에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
연습 안내
scipy.stats에서kurtosis를 가져오세요.clean_returns로excess_kurtosis를 계산하세요.excess_kurtosis에서fourth_moment를 도출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import kurtosis from scipy.stats
from ____ import ____
# Calculate the excess kurtosis of the returns distribution
excess_kurtosis = ____
print(excess_kurtosis)
# Derive the true fourth moment of the returns distribution
fourth_moment = ____
print(fourth_moment)