Шта је асиметрична дистрибуција
Асиметрична дистрибуција је ситуација у којој се вредности променљивих дешавају на неправилним фреквенцијама, а средња, средња и модус појављују се у различитим тачкама. Асиметрична дистрибуција показује испрекиданост. Супротно томе, Гаусова или нормална дистрибуција, када је приказана на графу, има облик криве звона, а две стране графа су симетричне.
ПОКРИВАЊЕ ДОЛЕ Асиметрична дистрибуција
Улагаче треба бринути како се дистрибуирају подаци о приносу од улагања. Класе имовине (акције, обвезнице, робе, валуте, некретнине, итд.), Сектори унутар тих класа имовине (нпр. Технологија, здравствена заштита, спајалице, итд.), Као и портфељ који чине комбинације ових класа имовине подлежу разне дистрибуције поврата. Емпиријски слиједе асиметричне обрасце дистрибуције. То је због тога што су перформансе улагања често искривљене периодима велике нестабилности тржишта или неуобичајеним фискалним и монетарним политикама током којих приноси могу бити ненормално високи или ниски.
Одступање од „нормалних“ повратка проузроковано је све учесталијим током последње две деценије, почевши од интернетског балона крајем деведесетих, терористичких напада 11. септембра, мехура стамбеног простора и последичне финансијске кризе, и година квантитативног ублажавања, које су уследиле до краја 2017. Раскидање невиђене лако монетарне политике Савезних резерви можда ће бити наредно поглавље колебљивих тржишних акција и несиметричнијих расподела приноса од улагања.
Бољи модели расподјеле имовине
С обзиром да се деструктивни догађаји и ванредни феномени дешавају чешће него што се очекује, модели расподјеле средстава могу се побољшати укључивањем асиметричних претпоставки о дистрибуцији. Традиционални оквири средње варијанце које је развио Харри Марковитз заснивали су се на претпоставкама да се приноси класе имовине нормално расподељују. Традиционални модели расподјеле имовине дјелују добро у постојаним "нормалним" тржишним окружењима. Међутим, они можда неће заштитити портфеље од озбиљних неповољних ризика када тржишта постану ненормална. Моделирање са претпоставкама асиметричне дистрибуције може помоћи у смањењу волатилности портфеља и смањењу ризика од губитка капитала.
