[Option Volatility & Pricing] 23.7. 왜도와 첨도

[Option Volatility & Pricing] 23.7. Skewness and Kurtosis (왜도와 첨도)

[그림 23-8a]에서 [그림 23-8d]까지의 분포는 대략적으로 정규분포에 가깝지만, 실제로는 진정한 정규분포와 차이가 있다. 분포의 특성에 기반하여 의사결정을 하려는 경우, 실제 분포가 정규분포와 어떻게 다른지 아는 것이 유용할 수 있다. 완벽한 정규분포는 평균과 표준편차로 완전히 설명될 수 있지만, 실제 분포가 진정한 정규분포와 얼마나 다른지 설명하기 위해 종종 왜도와 첨도라는 두 가지 추가적인 값이 사용된다.

분포의 왜도([그림 23-9])는 분포의 비대칭성을 나타내며, 한쪽 꼬리가 다른 쪽 꼬리보다 얼마나 긴지를 나타낸다. 양의 왜도를 가진 분포에서는 오른쪽 꼬리가 왼쪽 꼬리보다 길다. ([그림 6-7]에 나타난 로그 정규분포는 양의 왜도를 가지고 있다.) 반대로 음의 왜도를 가진 분포에서는 왼쪽 꼬리가 오른쪽 꼬리보다 길다. 완벽한 정규분포의 왜도는 0이다. [그림 23-8c]의 유로 분포는 양의 왜도를 보이는 반면, [그림 23-8a] (S&P 500), [그림 23-8b] (원유), [그림 ...