用偏態與峰度檢測非常態性

報酬通常不是常態分配。理解非常態報酬分配的兩個關鍵指標是偏態（skewness）與峰度（kurtosis）。偏態可以幫你判斷負報酬或正報酬哪一種更常發生。負偏態表示大型的負報酬出現得比大型的正報酬更頻繁，反之亦然。

若你的分配具有肥尾，峰度會為正。這表示無論是大型正報酬或大型負報酬，都會比在常態分配下所假設的更常發生。

作圖環境中的長條圖比較了 1986 年至今 S&P 500 的日報酬與月報酬。從圖中看起來，偏態為負的可能性不小（skewness()），而且峰度也似乎高於常態（kurtosis()）。請注意，kurtosis() 預設回報的是超額峰度（也就是峰度減去 3）。來看看實際數值是否與觀察一致吧！

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