Que es el coeficiente de asimetria

Que es el coeficiente de asimetria

Fórmula de asimetría

El riesgo de asimetría en la modelización financiera es el riesgo que resulta cuando las observaciones no se distribuyen simétricamente en torno a un valor medio, sino que tienen una distribución asimétrica. Como resultado, la media y la mediana pueden ser diferentes. El riesgo de asimetría puede surgir en cualquier modelo cuantitativo que asuma una distribución simétrica (como la distribución normal) pero que se aplique a datos asimétricos.
El riesgo de asimetría desempeña un papel importante en las pruebas de hipótesis. El análisis de la varianza, la prueba más comúnmente utilizada en las pruebas de hipótesis, supone que los datos están distribuidos normalmente. Si las variables sometidas a prueba no se distribuyen normalmente porque están demasiado sesgadas, la prueba no puede utilizarse. En su lugar, se pueden utilizar pruebas no paramétricas, como la prueba de Mann-Whitney para situaciones no apareadas o la prueba de signos para situaciones apareadas.
En los mercados de opciones, la diferencia en la volatilidad implícita a diferentes precios de ejercicio representa la opinión del mercado sobre el sesgo, y se denomina sesgo de la volatilidad. (En el Black-Scholes puro, la volatilidad implícita es constante con respecto al strike y al tiempo hasta el vencimiento).

Coeficiente de asimetría y curtosis

Explorar activamente las características del dispositivo para su identificación. Utilizar datos de geolocalización precisos. Almacenar y/o acceder a la información de un dispositivo. Seleccionar contenidos personalizados. Crear un perfil de contenido personalizado. Medir el rendimiento de los anuncios. Seleccionar anuncios básicos. Crear un perfil de anuncios personalizados. Seleccionar anuncios personalizados. Aplicar la investigación de mercado para generar información sobre la audiencia. Medir el rendimiento de los contenidos. Desarrollar y mejorar los productos.
La asimetría se refiere a una distorsión o asimetría que se desvía de la curva de campana simétrica, o distribución normal, en un conjunto de datos. Si la curva se desplaza hacia la izquierda o hacia la derecha, se dice que está sesgada. La asimetría puede cuantificarse como una representación de la medida en que una determinada distribución varía de una distribución normal. Una distribución normal tiene una asimetría de cero, mientras que una distribución lognormal, por ejemplo, mostraría cierto grado de asimetría a la derecha.
Además de la inclinación positiva y negativa, también se puede decir que las distribuciones tienen una inclinación nula o indefinida. En la curva de una distribución, los datos del lado derecho de la curva pueden estrecharse de forma diferente a los datos del lado izquierdo. Estos estrechamientos se conocen como «colas». El sesgo negativo se refiere a una cola más larga o más gorda en el lado izquierdo de la distribución, mientras que el sesgo positivo se refiere a una cola más larga o más gorda en el lado derecho.

Wikipedia

En la teoría de la probabilidad y la estadística, la cosimetría es una medida de cuánto cambian tres variables aleatorias juntas. La cosimetría es el tercer momento central cruzado estandarizado, relacionado con la asimetría como la covarianza está relacionada con la varianza. En 1976, Krauss y Litzenberger lo utilizaron para examinar el riesgo en las inversiones bursátiles[1]. La aplicación al riesgo fue ampliada por Harvey y Siddique en 2000[2].
Si tres variables aleatorias presentan coskewness positivo, tenderán a sufrir desviaciones extremas al mismo tiempo, un número impar de las cuales se encuentran en la dirección positiva (por lo que las tres variables aleatorias sufren desviaciones positivas extremas, o una sufre una desviación positiva extrema mientras las otras dos sufren desviaciones negativas extremas). Del mismo modo, si tres variables aleatorias presentan coseno negativo, tenderán a sufrir desviaciones extremas al mismo tiempo, un número par de las cuales son en la dirección positiva (por lo que las tres variables aleatorias sufren desviaciones negativas extremas, o una sufre una desviación negativa extrema mientras las otras dos sufren desviaciones positivas extremas).

Asimetría positiva

En estadística y teoría de la probabilidad, la asimetría no paramétrica es una estadística que se utiliza ocasionalmente con variables aleatorias que toman valores reales[1][2] Es una medida de la asimetría de la distribución de una variable aleatoria, es decir, la tendencia de la distribución a «inclinarse» hacia un lado u otro de la media. Su cálculo no requiere ningún conocimiento de la forma de la distribución subyacente, de ahí el nombre de no paramétrica. Tiene algunas propiedades deseables: es cero para cualquier distribución simétrica; no se ve afectado por un cambio de escala; y revela igualmente la asimetría a la izquierda o a la derecha. En algunas muestras estadísticas se ha demostrado que es menos potente[3] que las medidas habituales de asimetría para detectar las desviaciones de la población respecto a la normalidad[4].
La asimetría no paramétrica es un tercio del coeficiente de asimetría de Pearson 2 y se sitúa entre -1 y +1 para cualquier distribución[5][6] Este rango está implícito en el hecho de que la media se encuentra dentro de una desviación estándar de cualquier mediana[7].
Gastwirth estimó la varianza asintótica de n-1/2D.[15] Si la distribución es unimodal y simétrica respecto a 0, la varianza asintótica se sitúa entre 1/4 y 1. Asumir una estimación conservadora (poner la varianza igual a 1) puede llevar a un nivel de significación real muy por debajo del nivel nominal.

Acerca del autor

admin

Ver todos los artículos