Code grasse

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Una distribuzione di probabilità a coda adiposa è una in cui gli eventi estremi sono più probabili.

Per esempio il di distribuzione normale è tipicamente una misura molto buona sopra una vasta gamma dei risultati più probabili nelle finanze. Tuttavia, è corrente che gli eventi estremi quale arresti sono più probabili esso suggerisce.

Ciò significa che un modello basato sul di distribuzione normale darà le buone stime sopra una gamma ragionevole, ma ancora sottovaluta gli estremi. Per esempio un modello ha potuto valutare esattamente la probabilità di un corso delle azioni 10% di caduta, ma notevolmente sottovaluta la probabilità del mercato 50% di caduta.

Anche se non ci è grande difficoltà nella produzione delle distribuzioni di probabilità a coda adiposa, realmente produrre i modelli utili di rischio o di valutazione con questi è più difficile.

Un grande vantaggio del di distribuzione normale è che è matematicamente facile da trattare. Presupporrlo permette di derivare le formule quale Nero-Scholes. Usando una distribuzione a coda adiposa renderebbe derivando una formula più difficile o impossibile. È a volte possibile evitare l'esigenza delle formule modellando usando un metodo di calcolo quale una simulazione di Monte Carlo.





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