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在统计领域,有一个经济学或者金融学都无法给出确切解释的现象存在，这个现象就是肥尾现象，又称肥尾效应。有朋友问那肥尾效应是好还是坏？我们来看下：
什么是肥尾效应？
肥尾效应（Fat tail）是指极端行情发生的机率增加，可能因为发生一些不寻常的事件造成市场上大震荡。
如2008年雷曼兄弟倒闭、2010年的南欧主权债信危机，皆产生肥尾效应。
在统计学概率论中，衡量样本标准正态分布的两个主要指标是期望为0和标准差为1；
另一对衡量标准正态分布的指标是偏度（kewness）和峰度(Kurtosis)，它们的指标值分别为S=0、K=3。若计算出的S大于0，K大于3的时候，该样本所呈现的特征就是尖峰、拖尾、右偏；反之则呈现的是厚尾，左偏。
这两个指标能够定量的给出样本所呈现的特征情况。密度函数为肥尾性和非正态性有两种解释：
一种认为是由于信息的成堆出现而产生，因而引起价格的巨大波动；
另一种解释认为投资主体对的信息的处理是非线性的，信息并非马上在当前的价格上反映出来，信息的累积效应，使得价格大幅波动，从而导致肥尾现象的产生。
肥尾效应示例
你可以统计沪深300指数，自2005年至今的每天的涨跌幅。然后，用minitab或其他软件，做直方图。这时候，你会发现，在直方图左右两侧，概率并不是像正态分布那么小。这就是肥尾现象。
肥尾（Fat Tails）风险
尾端风险/极端风险（Tail Risk）是指统计学上两个极端值可能出现的风险，按照常态的钟型分布（Bell Shape），两端的分布机率是相当低的（Thin Tails）；但是两个极端值的分布亦有可能出现厚尾风险/肥尾（Fat Tails）风险，那就是距离中值（Mean），出现的机率提高。也就是原本不太可能出现的机率突然提高了，运用在金融市场上，那就是极端行情出现的可能性增加而且频繁，这样可能会造成市场行情的大幅震荡，造成的原因可能是市场上出现不寻常的事件。
以上就是小编今天分享的关于肥尾效应是好还是坏的相关知识了，希望可以帮到大家，至于肥尾效应到底是好还是坏，还要看具体情况而言，不能单纯的去判断它的好坏。