Language
Country/Area
No result found
Tại sao phân phối 'đuôi béo' có thể tiết lộ những bí mật rủi ro mà bạn chưa từng nghĩ tới?
Phân phối đuôi béo đang thu hút sự chú ý trong nhiều lĩnh vực khoa học và các tính chất thống kê đặc biệt của chúng có thể thay đổi hiểu biết của chúng ta về rủi ro. Như tên gọi của nó, đuôi của phân phối đuôi béo béo hơn đuôi của phân phối chuẩn, nghĩa là khi kích thước mẫu tăng lên, sẽ tiếp tục có một số lượng lớn các sự kiện không điển hình và tần suất của các sự kiện này là cao hơn nhiều so với những gì chúng ta thường mong đợi.
Đuôi của phân phối đuôi béo cho thấy tần suất xảy ra các sự kiện cực đoan cao hơn, điều này hầu như không đáng chú ý trong phân phối chuẩn.
Phân phối chuẩn truyền thống cho chúng ta biết rằng xác suất của một sự kiện cách giá trị trung bình năm độ lệch chuẩn, tức là "sự kiện 5 sigma", là rất nhỏ. Tuy nhiên, trong phân phối đuôi béo, những "sự kiện cực đoan" như vậy không phải là hiếm. Ví dụ, phân phối Cauchy là phân phối đuôi béo với phương sai không xác định, điều này có nghĩa là khi chúng ta sử dụng mô hình phân phối chuẩn để ước tính rủi ro trong quá trình đánh giá rủi ro, chúng ta có thể đánh giá thấp rủi ro tiềm ẩn và khó khăn trong dự đoán.
Các học giả nổi tiếng như Benoit Mandelbrot và Nassim Taleb đã chỉ ra những thiếu sót của mô hình phân phối chuẩn trong quản lý rủi ro và ủng hộ việc sử dụng phân phối đuôi béo để hiểu rủi ro lợi nhuận của tài sản tài chính.
Phân phối đuôi béo được sử dụng rộng rãi trong tài chính, đặc biệt là trong quản lý rủi ro lợi nhuận tài sản. Giả sử rằng lợi nhuận dự kiến của một chiến lược đầu tư gấp năm lần độ lệch chuẩn, theo phân phối chuẩn, khả năng dự án thất bại là cực kỳ thấp, thậm chí còn dưới một phần triệu. Tuy nhiên, trên thực tế, các sự kiện thị trường có thể biến động mạnh hơn nhiều, hoàn toàn trái ngược với dự đoán của phân phối chuẩn. Các cuộc khủng hoảng tài chính trong lịch sử, chẳng hạn như vụ sụp đổ Phố Wall năm 1929 và cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, có thể được coi là kết quả của hiệu ứng đuôi béo. Tác động của những sự kiện này rất lớn và khó dự đoán.
Sự mâu thuẫn giữa tính không chắc chắn và khả năng dự đoán của thị trường chính là một trong những bí mật rủi ro được tiết lộ bởi phân phối đuôi béo.
Ngoài thị trường tài chính, phân phối đuôi béo còn có ứng dụng trong các lĩnh vực khác. Ví dụ, trong tiếp thị, quy tắc 80/20 nổi tiếng, nêu rằng “20% khách hàng đóng góp 80% doanh thu” là một biểu hiện của phân phối theo kiểu đuôi béo. Chúng ta cũng thấy bóng dáng của sự phân phối nhỏ lẻ trong thị trường hàng hóa hoặc băng đĩa, đặc biệt là trong việc quảng bá album mới, nơi mà một số lượng rất nhỏ album mới sẽ thu hút được phần lớn doanh số bán hàng.
Những phát hiện này khiến chúng ta phải suy ngẫm: Trong thời điểm bất ổn này, liệu chúng ta có hiểu đầy đủ về những rủi ro liên quan đến phân phối đuôi béo không?
Tóm lại, sự tồn tại của phân phối đuôi béo thách thức phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống và nhắc nhở mọi người phải thận trọng khi đưa ra quyết định đầu tư rủi ro. Đây cũng là một trong những lý do khiến cộng đồng tài chính ngày càng chú ý đến hiện tượng đuôi béo. Bước ra khỏi khuôn khổ thông thường, chúng ta hãy tìm kiếm sự hiểu biết và phản ứng toàn diện hơn khi đối mặt với sự không chắc chắn. Những rủi ro hiện tại vẫn chỉ là phần nổi của tảng băng chìm, và còn rất nhiều rủi ro tiềm ẩn chưa được khai thác đang chờ chúng ta suy nghĩ và phản ứng. ĐẾN. Chúng ta đã sẵn sàng đối mặt với những thách thức và cơ hội tiềm tàng như vậy chưa?
