Çarpıklık ve basıklık ile normal-dışı dağılımı tespit etme

Getiriler çoğu zaman doğası gereği normal değildir. Normal-dışı getirilerin dağılımını anlamak için iki kritik metrik çarpıklık (skewness) ve basıklıktır (kurtosis). Çarpıklık, negatif ya da pozitif getirilerin daha sık görülüp görülmediğini anlamana yardımcı olur. Negatif çarpıklık, büyük negatif getirilerin büyük pozitif getirilere kıyasla daha sık gerçekleştiğini gösterir; tersi durumda pozitif çarpıklık görülür.

Dağılımında kalın kuyruklar varsa basıklık pozitif olur. Bu da büyük pozitif veya negatif getirilerin, normal dağılım varsayımına göre beklenenden daha sık meydana geleceği anlamına gelir.

Grafik ortamındaki histogramlar, 1986’dan bugüne S&P 500’ün günlük ve aylık getirilerini karşılaştırıyor. Bu grafiklerde negatif bir skewness() ve normalden bir miktar daha yüksek kurtosis() var gibi görünüyor. Unutma, varsayılan olarak kurtosis() fazla basıklığı (yani basıklık eksi üç) raporlar. Bakalım sayılar gözlemlerimizle örtüşüyor mu!

sp500_daily ve sp500_monthly nesneleri çalışma alanına zaten yüklendi.