肥胖尾巴
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一块肥胖被盯梢的概率分布是极端事件是可能的一个。
例如正态分布典型地是在各种各样的很可能结果的非常好适合在财务。 然而，是通常承认的极端事件例如崩溃是更加可能的它建议。
这意味着根据正态分布的模型将给在一个合理的范围的好估计，但是仍然低估极端。 例如模型也许准确地估计股票行市下跌的10%的机会，但是很大地低估市场下跌的50%的机会。
虽然没有在引起肥胖被盯梢的概率分布的巨大的困难，实际导致与这些的有用的估价或风险模型是更加困难的。
巨大好处的正态分布是处理数学上是容易的。 假设它使成为可能获得惯例例如黑Scholes。 使用fat-tailed发行将使获得惯例更加困难或不可能。 通过塑造避免对惯例的需要使用一种计算方法例如蒙特卡洛模仿，是有时可能的。
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