Grosses queues

Une distribution de probabilité à queue adipeuse est une dans laquelle les événements extrêmes sont plus probables.

Par exemple le de distribution normale est typiquement un ajustement très bon sur un éventail des résultats le plus susceptibles dans les finances. Cependant, il est courant que les événements extrêmes tels que accidents soient plus probables il suggère.

Ceci signifie qu'un modèle basé sur le de distribution normale donnera de bonnes évaluations sur une gamme raisonnable, mais sous-estime toujours des extrémités. Par exemple un modèle pourrait exactement estimer la possibilité d'un cours d'actions 10% en baisse, mais sous-estime considérablement la possibilité du marché 50% en baisse.

Bien qu'il n'y ait aucune grande difficulté en produisant des distributions de probabilité à queue adipeuse, réellement la production des modèles utiles d'évaluation ou de risque avec ces derniers est plus difficile.

Un grand avantage du de distribution normale est qu'il est mathématiquement facile de manipuler. L'assumer permet pour dériver des formules telles que Noir-Scholes. Utilisant une distribution à queue adipeuse rendrait dérivant une formule plus difficile ou impossible. Il est parfois possible d'éviter le besoin de formules par la modélisation utilisant une approche informatique telle qu'une simulation de Monte Carlo.

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