金融时序为什么大多是尖峰厚尾

1. 金融时序为什么大多是尖峰厚尾

群集效应，即方差间的自相关现象。

2. 统计学尖峰分布符合经验规则吗

　　统计学尖峰分布符合经验规则。
　　金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析，但是实证表明，很多数据并不符合正态分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，两边的尾巴比正态分布厚，没有下降得这么快。
　　厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。

3. 厚尾分布是什么样的分布

厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。

4. 对金融数据进行建模，怎么利用时序特征

　　金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析，但是实证表明，很多数据并不符合正态分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，两边的尾巴比正态分布厚，没有下降得这么快。　　厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。

5. 通常说的厚尾是什么意思

厚尾
厚尾是金融工程中的术语，常与"尖峰"并称（一般而言，尖峰、厚尾同时出现），主要用来描述金融时间序列的分布状况。

6. python如何判断数据分布具有尖峰后尾性

是尖峰厚尾性，害我查半天，多用于金融数据，类似正太分布。https://wk.baidu.com/view/6829c729bcd126fff7050bb4?pcf=2
这篇文章应该能解决思路问题，如果有数据可以发过来一起参考下，正好我也准备学点量化分析

7. 如果一只鹿叫做尖峰 他有多少分

统计学尖峰分布符合经验规则。
金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析，但是实证表明，很多数据并不符合正态分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，两边的尾巴比正态分布厚，没有下降得这么快。
厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。有关这方面详细的信息可以参见一些金融计量的书籍。

8. 尖峰厚尾怎么判别

和正态分布相比较，峰值大于3，就是尖峰