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选自《林园炒股秘籍》肥尾效应是什么意思 pdf
这个例子清晰地展示了两个大类之间的差异，对于亚指数类分布
来说，破产更可能来自某次极端事件，而不是一系列糟糕事件的累
职。这一逻辑在20世纪早期由精算学家菲利普。伦德伯格提出[155]，
到20世纪30年代由哈拉尔德。克拉默整理完善[51] ，对传统风险管理
理论形成了巨大挑战。但如今，很多经济学家完全忽视了这一点。从
保险的角度讲，分散化有效的前提是，损失更可能来自一系列事件而
不是单个事件。
这一点也说明，保险只能在平均斯坦中起作用，在存在巨灾风险
的情况下，了永远不要出售一种损失无上限的保险，这一点被称为灾难
原则。
正如我们之前所见，偏离中心很远的极端事件扮演了非常重要的
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角色。黑天狼的核心并非“频繁出现 ”这个词经常被这样误用) ，
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而在于出现时的影响更大。最肥的肥尾分布只会有一次非常大的极端
偏离，而不是多次较大的偏离。下一章的图4 4显示，如果我们采用像
高斯那样的分布并开始逐渐增肥尾部，那么超过给定标准差的样本数
量就会下降。事件落在一个标准差范围内的概率是686。随着尾部增
肥，以金融市场的回报为例，一个事件落在一个标准差内的概率会
升到75%至95%。所以请注意，尾部增肥会让峰度更高，肩部缩小，发
生大偏差的概率会增加。这是因为，概率之和为1 哪怕在法国也是如
此) ，概率密度在某一区域的升高会导致另一区域密度的降低。3.2 直观理解: 摇尾巴的狗
狗尾摇狗效应
总的来说，分布的尾部越厚，狗尾摇狗的作用越大。也就是
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说，信息主要集中在尾部，而较少存在于分布的“躯干”中心部
分) 。实际上，对极度厚尾的现象来说，除了真正的尾部大偏差
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所有普通偏差包含的信息量都很小。
这样一来，分布的中间部分完全变成了只声，昌然“基于实证”
的科学研究可能无法理解这一点。但在此类情况下，中心部分并不包
含“实证”的信息。
该性质也解释了在存在尾部大偏差的领域中，由于单次样本的信
息含量很低，大数定律作用缓慢。
该
性质还解释了为什么观察到100万只白天不依然不能否认黑天忽
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的存在，或者为什么进行100万次肯定性观察还赶不上一次否定性观
察。在本章后面我们会将其与波普尔的非对称性联系起来。
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它也解释了为什么人们永远不该比较由尾部驱动的随机变量〈如
流行病) 和由躯干驱动的随机变量〈如在游泳池中溺水的人数) 。可
以参考论文中系统性风险对政策制定的启示〈西里洛、塔勒布
2020) [48] 。34
， 江
[ROGER
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图3. 3两个独立厚尾分布的密度等高线〔畦律分布类) ，直线为xty=36，可以直
观地看到，最大概率出现在x=36--。 或Y=36一。 处，随着x+y变大，* 会趋于0。
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