Mesokurtic是一个统计术语，用于描述概率分布的异常（或稀有，极端数据）特征。 中稳态分布具有与正态分布相似的极值特征。 峰度是概率分布的尾巴或极值的度量。 峰度更大时，有时会出现极限值（例如，与平均值有五个或更多标准偏差的值）。
分解中脑
分布可描述为中速，平伏和瘦小。 中律分布的峰度为零，与正态分布或正态曲线（也称为钟形曲线）的峰度匹配。 相反，瘦小腿的分布具有较胖的尾巴。 这意味着极端事件的可能性大于正常曲线所暗示的可能性。 另一方面，侧柏侧柏分布的尾巴较浅，极端事件的发生概率比正态曲线所暗示的要小。 在金融中，极端事件发生的可能性为负，被称为“尾部风险”。
风险管理者还必须关注“长尾巴”的概率分布。 在具有长尾巴的分布中，高度极端事件的可能性不可忽略。
峰度是金融中的重要概念，因为它会影响风险管理。 假定投资收益呈正态分布，即呈正钟形曲线分布。 实际上，收益率归入七项分布，其“尾巴”比正态曲线要大。 这意味着，大笔损失或大笔收益的可能性大于收益与正常曲线匹配时的预期。
