肥胖尾巴
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一塊肥胖被盯梢的概率分布是極端事件是可能的一個。
例如正態分佈典型地是在各種各樣的很可能結果的非常好適合在財務。 然而，是通常承認的極端事件例如崩潰是更加可能的它建議。
這意味着根据正態分佈的模型將給在一個合理的範圍的好估計，但是仍然低估極端。 例如模型也許準確地估計股票行市下跌的10%的機會，但是很大地低估市場下跌的50%的機會。
雖然沒有在引起肥胖被盯梢的概率分布的巨大的困难，實際导致與這些的有用的估價或风险模型是更加困難的。
巨大好處的正態分佈是處理數學上是容易的。 假設它使成為可能獲得慣例例如黑Scholes。 使用fat-tailed發行將使獲得慣例更加困難或不可能。 通过塑造避免對慣例的需要使用一種計算方法例如蒙特卡洛模仿，是有時可能的。
肥胖尾巴
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