Kurtosis (queues épaisses)
Le kurtosis mesure l'épaisseur des queues d'une distribution de rendements. Un kurtosis élevé signale des événements extrêmes plus fréquents que ne le prédit une loi normale.
Le kurtosis quantifie la concentration des rendements aux extrêmes d'une distribution : un kurtosis élevé indique que les événements rares (krach ou rallye violent) surviennent plus souvent que le suggère une distribution normale. C'est un risque caché que les modèles naïfs ne captent pas.
À retenir
- Mesure la fréquence des écarts extrêmes au-delà de l'écart-type
- Kurtosis élevé = queues épaisses = plus de chocs soudains à prévoir
- Détecte les biais des modèles d'évaluation fondés sur la courbe de Gauss
Ignorer le kurtosis expose à des pertes catastrophiques non anticipées : comprendre cette dimension du risque affine la gestion du portefeuille et le dimensionnement des positions.
Un fort kurtosis annonce des mouvements extrêmes plus courants qu'attendu.
Termes liés
L'asymétrie mesure la dissymétrie de la distribution des rendements. Une asymétrie positive signale de rares gros gains ; négative, de rares grosses pertes, plus dangereuses.
Le risque de queue est celui d'événements rares mais extrêmes, situés dans les « queues » de la distribution. Sous-estimé par les modèles classiques, il cause les pertes les plus graves.
Un cygne noir est un événement imprévisible, à très faible probabilité et à impact majeur, rationalisé seulement après coup. Concept popularisé par Nassim Taleb.
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