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Por que a distribuição 'cauda gorda' pode revelar segredos de risco que você nunca imaginou?
As distribuições de cauda gorda estão ganhando atenção em muitos campos científicos, e suas propriedades estatísticas peculiares podem mudar nossa compreensão do risco. Como o nome sugere, a cauda da distribuição de cauda gorda é mais gorda do que a da distribuição normal, ou seja, à medida que o tamanho da amostra aumenta, continuará a haver um grande número de eventos atípicos, e a frequência desses eventos é muito mais alto do que geralmente esperamos. .
As caudas de uma distribuição de cauda grossa mostram uma maior incidência de eventos extremos que seriam quase imperceptíveis em uma distribuição normal.
A distribuição normal tradicional nos diz que a probabilidade de um evento que esteja a cinco desvios-padrão da média, ou seja, um "evento 5-sigma", é muito pequena. Entretanto, em distribuições de cauda grossa, esses "eventos extremos" não são incomuns. Por exemplo, a distribuição de Cauchy é uma distribuição de cauda gorda com variância indefinida, o que significa que quando usamos o modelo de distribuição normal para estimar o risco durante a avaliação de risco, podemos na verdade subestimar o risco potencial e as dificuldades de previsão.
Estudiosos renomados como Benoit Mandelbrot e Nassim Taleb apontaram as deficiências dos modelos de distribuição normal na gestão de risco e defenderam o uso de distribuições de cauda gorda para entender o risco de retorno dos ativos financeiros.
Distribuições de cauda gorda são amplamente utilizadas em finanças, especialmente na gestão do risco de retorno de ativos. Supondo que o retorno esperado de uma estratégia de investimento seja cinco vezes seu desvio padrão, sob distribuição normal, a probabilidade de fracasso do projeto é extremamente baixa, até mesmo menor que uma em um milhão. Na realidade, porém, os eventos de mercado podem ser muito mais voláteis, em forte contraste com o que uma distribuição normal preveria. Crises financeiras históricas, como a quebra de Wall Street em 1929 e a crise financeira global em 2008, podem ser vistas como o resultado do efeito fat tail. O impacto desses eventos é muito grande e difícil de prever.
A contradição entre incerteza e previsibilidade do mercado é precisamente um dos segredos de risco revelados pela distribuição de cauda gorda.
Além dos mercados financeiros, a distribuição fat-tail também tem aplicações em outros campos. Por exemplo, em marketing, a conhecida regra 80/20, que afirma que “20% dos clientes contribuem com 80% da receita”, é uma manifestação da distribuição de cauda gorda. Também vemos sombras de distribuição de cauda gorda nos mercados de mercadorias ou discos, especialmente na promoção de novos álbuns, onde um número muito pequeno de novos álbuns atrairá a maioria das vendas.
Essas descobertas nos fazem refletir: nestes tempos incertos, entendemos completamente os riscos que envolvem as distribuições de cauda longa?
Em resumo, a existência da distribuição de cauda gorda desafia o método tradicional de avaliação de risco e lembra as pessoas de serem cautelosas ao tomar decisões de investimento arriscadas. Essa também é uma das razões pelas quais a comunidade financeira está prestando cada vez mais atenção ao fenômeno da cauda gorda. Saindo do quadro convencional, busquemos uma compreensão e resposta mais abrangentes diante da incerteza. Os riscos atualmente visíveis ainda são apenas a ponta do iceberg, e há muitos riscos potenciais inexplorados esperando que pensemos e respondamos para. Estamos prontos para enfrentar esses desafios e oportunidades potenciais?
