Caudas gordas

Uma distribuição de probabilidade atada gorda é uma em que os eventos extremos são mais prováveis.

Por exemplo o distribuição normal é tipicamente um ajuste muito bom sobre uma escala larga dos resultados mais provável na finança. Entretanto, aceita-se geralmente que os eventos extremos tais como ruídos elétricos são mais prováveis ele sugerem.

Isto significa que um modelo baseado na distribuição normal dará boas estimativas sobre uma escala razoável, mas ainda subestima extremos. Por exemplo um modelo pôde exatamente estimar a possibilidade de um preço de parte 10% de queda, mas subestima extremamente a possibilidade do mercado 50% de queda.

Embora não haja nenhuma grande dificuldade em produzir distribuições de probabilidade atadas gordas, realmente produzir modelos úteis da avaliação ou de risco com estes é mais difícil.

Uma grande vantagem da distribuição normal é que é matematicamente fácil segurar. Sup-la torna possível derivar fórmulas tais como Preto-Scholes. Usar uma distribuição fat-tailed faria derivando uma fórmula mais difícil ou impossível. É às vezes possível evitar a necessidade para fórmulas modelando usando uma aproximação computacional tal como uma simulação de Monte-Carlo.

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