Kas ir viltība?
Viltība attiecas uz izkropļojumiem vai asimetriju simetriskā zvana līknē vai normālu sadalījumu datu kopā. Ja līkne tiek pārvietota pa kreisi vai pa labi, tiek teikts, ka tā ir šķībi. Viltību var kvantificēt kā attēlojumu par to, kādā mērā dotais sadalījums atšķiras no normāla sadalījuma. Normālajam sadalījumam ir šķībs nulle, bet, piemēram, lognormālam sadalījumam ir zināma šķībs pa labi.
Trīs zemāk attēlotie varbūtības sadalījumi pieaugošā mērā ir pozitīvi izliekti (vai pa labi). Negatīvi šķībi sadalījumi ir zināmi arī kā kreisie šķībi sadalījumi. Viltība tiek izmantota kopā ar kurtozi, lai labāk spriestu par notikumu iespējamību, kas iekrīt varbūtības sadalījuma astē.
Attēla autore Džūlija Banga © Investopedia 2019
Taustiņu izņemšana
- Viltība statistikā ir izkropļojuma pakāpe no simetriskās zvana līknes varbūtības sadalījumā.Sadalījumiem dažādās pakāpēs var būt labais (pozitīvais) vai kreisais (negatīvais) šķībs.Investori atzīmē šķībumu, spriežot par atgriešanās sadalījumu, jo tas, piemēram, kurtosis, uzskata datu kopas galējības, nevis koncentrējas tikai uz vidējo.
Skaidrības skaidrojums
Papildus pozitīvajam un negatīvajam šķībam, sadalījumiem var arī teikt, ka tiem ir nulle vai nav noteikts. Sadalījuma līknē dati līknes labajā pusē var sašaurināties savādāk nekā dati kreisajā pusē. Šie sašaurinājumi ir pazīstami kā "astes". Negatīvs šķībs attiecas uz garāku vai treknu asti sadalījuma kreisajā pusē, savukārt pozitīvs šķībs attiecas uz garāku vai treknu asti labajā pusē.
Vidēji pozitīvi izkropļoti dati būs lielāki par vidējo. Sadalījumā, kas ir negatīvi šķībs, ir tieši pretējs gadījums: negatīvi izkropļotu datu vidējais rādītājs būs mazāks par vidējo. Ja dati tiek diagrammēti simetriski, sadalījumam nav nulles šķībuma neatkarīgi no tā, cik garas vai treknas ir astes.
Ir vairāki veidi, kā izmērīt šķībumu. Pīrsona pirmais un otrais šķībuma koeficients ir divi kopīgi. Pīrsona pirmais šķībuma koeficients jeb Pīrsona modeļa šķībums atņem režīmu no vidējā un sadala starpību ar standarta novirzi. Pīrsona otrais šķībuma koeficients jeb Pīrsona vidējais šķībs, atņem mediānu no vidējā, reizina starpību ar trīs un sadala produktu ar standarta novirzi.
Pīrsona šķībuma formulas ir šādas:
Visiem, kas noklusina, tacu Sk1 = sX¯ − Mo Sk2 = s3X¯ − Md kur: Sk1 = Pīrsona pirmais šķībuma koeficients un Sk2 sekundes = parauga standarta novirzeX¯ = ir vidējā vērtībaMo = modālais (režīma) vērtība
Pirmais Pīrsona šķībuma koeficients ir noderīgs, ja datiem ir spēcīgs režīms. Ja datiem ir vājš režīms vai vairāki režīmi, var būt vēlams Pīrsona otrais koeficients, jo tie nepaļaujas uz režīmu kā centrālās tendences mērījumu.
Kas ir viltība?
Ko tev saka šķībums?
Investori atzīmē šķībumu, vērtējot atdeves sadalījumu, jo tas, tāpat kā kurtoze, ņem vērā datu kopas galējības, nevis koncentrējas tikai uz vidējo. Īpaši īstermiņa un vidēja termiņa ieguldītājiem ir jāpievēršas galējībām, jo viņiem ir mazāka iespēja ieņemt pozīciju pietiekami ilgi, lai būtu pārliecināti, ka vidējais ieguldījums izdosies.
Investori parasti izmanto standarta novirzes, lai prognozētu ienesīgumu nākotnē, bet standarta novirze pieņem normālu sadalījumu. Tā kā maz atgriešanās sadalījumu tuvojas normālajam līmenim, šķībs ir labāks rādītājs, uz kura balstīt veiktspējas prognozes. Tas ir saistīts ar šķībuma risku.
Viltības risks ir paaugstināts risks, ka šķietami sadalītā datu vietā tiek izveidots ļoti šķībs datu punkts. Daudzi finanšu modeļi, kas mēģina paredzēt aktīva turpmāko darbību, pieņem normālu sadalījumu, kurā centrālās tendences rādītāji ir vienādi. Ja dati ir sagrozīti, šāda veida modelis savās prognozēs vienmēr nenovērtē šķības risku. Jo sagrozītāki dati, jo mazāk precīzs būs šis finanšu modelis.
