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Distribution de probabilité normale en stock

Les analystes des marchés boursiers tentent de faire des prédictions sur le comportement des stocks. Les plus de données qu'ils ont sur les stocks, le mieux leurs prédictions seront. Une des pièces les plus importantes de l'information que les analystes ont est la distribution des rendements boursiers, car il leur dit quelle est la probabilité de chaque scénario possible est. La distribution normale est couramment utilisé dans les analyses de la bourse, mais certains analystes ont mis en doute son applicabilité.

La distribution normale

  • La distribution normale est aussi appelée la distribution gaussienne ou la courbe en cloche, un nom qui décrit la forme du graphique d'une variable distribuée normalement. Les valeurs de la variable sont tracés sur l'axe horizontal, tandis que l'axe vertical représente la fréquence relative de chaque valeur. Il est une distribution symétrique - la moyenne a la plus haute fréquence, et chaque paire de valeurs avec des distances égales à la moyenne doit avoir la même fréquence relative.

Utilisations




  • Les analystes du marché boursier utilisent souvent des distributions normales pour décrire le comportement des stocks. Une des théories les pierres angulaires de l'investissement, théorie moderne du portefeuille, utilise la distribution normale pour décrire la propagation des rendements du portefeuille. Options de commerçants utilisent souvent le modèle de Black-Scholes pour déterminer le prix des options, et il suppose que les logarithmes des actifs sont normalement distribués. En données historiques, certains aspects de la bourse intègrent la distribution normale assez bien. Par exemple, les sommes des rendements composés suivent généralement une distribution normale.

Limitations

  • La distribution normale peut adapter à la plupart des données, mais il a ses limites dans sa pertinence pour les choix des investisseurs. Choix de portefeuille sont influencées par la perception du risque des investisseurs. Parce que la distribution normale est symétrique, la possibilité de gains est traité de la même manière que le risque de perte lors du calcul de la variance d'un portefeuille. Toutefois, les investisseurs ne voient que les pertes que les risques, de sorte que seuls mouvements à la baisse devraient affecter négativement la volatilité d'un portefeuille.

Fat Tails

  • Un autre aspect du comportement des investisseurs que la distribution normale ne parvient pas à capturer est la tendance pour les investisseurs de se déplacer dans le cadre de l'évolution - qui est, si tout le monde vend, un investisseur est plus susceptibles de choisir de vendre. Ceci est dû à l'importance de l'attitude qui prévaut sur le marché, ce qui influe sur les prévisions des investisseurs et donc leurs décisions d'investissement. Certains analystes proposent que les distributions des queues, qui permettent des fréquences plus élevées pour les valeurs extrêmes des variables, sont plus adaptés au marché boursier, car le comportement des investisseurs a tendance à pousser le marché à l'extrême plus que la distribution normale serait prédire.

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