FINANCIAL MARKETS (LESSON 2 - Distribution and Outliers) | Quizlet

Kalın kuyruklu dağılım neyi ifade eder?

Kuyruklar, uç değerlerin gerçekleşme olasılığının yüksek olduğunu gösterir.

Normal dağılım eğrisi nedir?

Normal dağılım eğrisi (ya da çan eğrisi), bir olasılık dağılımını temsil eder.

Normal dağılım eğrisinin ortası neyi ifade eder?

Ortası: Ortalama değer (Mean).

Normal dağılım eğrisinin genişliği neyi ifade eder?

Eğrinin genişliği: Standart sapma (Standard Deviation).

Normal dağılım eğrisinin toplam alanı neyi ifade eder?

Eğrinin toplam alanı: 1 (yani %100 olasılığı ifade eder).

Eğrinin yüksekliği neyi gösterir?

Eğrinin yüksekliği (y-ekseni), belirli bir değerin (x-ekseni) gerçekleşme olasılığını ifade eder.

Eğrinin yüksekliği arttığında ne olur?

Yükseklik arttıkça, bir değerin gerçekleşme ihtimali de artar.

Yüksek olasılıklı bir değer eğrinin hangi kısmında yer alır?

Örneğin, %3'lük getiri tepeye yakın bir yerdeyse, bu getiri daha olasıdır.

Düşük olasılıklı bir değer eğrinin hangi kısmında yer alır?

%9 veya daha fazla bir getiri, kuyruklara yakındır, bu nedenle gerçekleşme olasılığı düşüktür.

Sağ kuyruk neyi temsil eder?

Sağ kuyruk: Büyük pozitif değerler (örneğin, yüksek kârlar).

Sol kuyruk neyi temsil eder?

Sol kuyruk: Büyük negatif değerler (örneğin, büyük kayıplar).

Kuyruklar neyi ifade eder?

Kuyruklar, uç olasılıkları temsil eder ve genellikle gerçekleşme ihtimali çok düşüktür.

Normal dağılım nerelerde kullanılır?

Çoğu doğal olay ve veri için kullanılır.

Normal dağılımın kuyrukları nasıl bir özellik gösterir?

Kuyrukları (uç değerler) çok hızlı küçülür; uç değerlerin gerçekleşme olasılığı neredeyse sıfırdır.

Hisse senedi getirileri normal dağılıma göre modellenirse ne olur?

Çok yüksek kazançlar veya büyük kayıplar çok nadir olur.

Cauchy dağılımı normal dağılımdan nasıl farklıdır?

Cauchy dağılımı, normal dağılıma benzer gibi görünse de farklıdır. Kuyrukları daha "kalındır". Bu, büyük kazançların veya kayıpların daha olası olduğu anlamına gelir.

Finansal getiriler hangi tür dağılıma daha iyi uyar?

Finansal getiriler genellikle Cauchy gibi kalın kuyruklu bir dağılıma daha iyi uyar.

Kalın kuyruklu dağılım finansal piyasalarda nasıl görülür?

Finansal piyasalarda sıkça görülür. Örneğin, 1987'deki borsa çöküşü bir "fat tail" olayıdır.

Kalın kuyruklu dağılımlar neyi ima eder?

Bu tür dağılımlar, daha beklenmedik ve ani risklerin olabileceğini ima eder.

Normal dağılıma göre borsada bir gün içinde %20'den fazla kayıp yaşama olasılığı nedir?

Normal dağılıma göre, borsada bir gün içinde %20'den fazla kayıp yaşama olasılığı neredeyse sıfırdır.

1987'deki borsa çöküşü hangi dağılım türünü destekler?

1987'deki borsa çöküşü gibi olaylar Cauchy dağılımını destekler. Bu tür olaylar kalın kuyruklar (fat tails) nedeniyle mümkündür.

Cauchy dağılımının uçlardaki daha fazla olasılık sunması neyi açıklar?

Cauchy dağılımının uçlarda daha fazla olasılık sunması, finansal sistemlerde neden büyük şoklar yaşandığını açıklamaya yardımcı olur.

Merkezi Limit Teoremi (Central Limit Theorem) neyi ifade eder?

Merkezi Limit Teoremi, çok sayıda bağımsız olayın (örneğin, bir hisse senedinin günlük getirileri) ortalamalarının bir araya geldiğinde genellikle bir normal dağılım oluşturacağını söyler.

Normal dağılım örneği nasıl açıklanabilir?

Bir gün içinde S&P 500 hisselerinin getirilerini düşünün. Eğer her günkü getiriler bağımsızsa (birbirini etkilemiyorsa) ve varyansları sonluysa, yıllık ortalama getirileri normal dağılıma uyacaktır.

Kalın kuyruklar (fat tails) durumunda normal dağılım geçerli midir?

Eğer temel şoklar "fat tailed" (kalın kuyruklu) ise Merkezi Limit Teoremi geçersiz olabilir.

Büyük şokların kalın kuyruklarla ilişkisi nedir?

Büyük şoklar (1987'deki borsa çöküşü gibi) kalın kuyruklar nedeniyle çok daha sık olabilir. Bu durumda, ortalamalar normal dağılımı takip etmez.

Merkezi Limit Teoremi hangi durumlarda geçerli olmaz?

Eğer getiriler bağımsız değilse, örneğin bir kriz döneminde bir hisse senedinin düşüşü diğerlerini de etkiliyorsa, Merkezi Limit Teoremi geçersiz olur.

Aykırı değer nedir?

Normal dağılım, uç olayların (çok büyük düşüş veya kazançlar) neredeyse imkansız olduğunu varsayar. Ancak finansal veriler, uç olayların (outliers) aslında meydana geldiğini gösterir.

Normal dağılıma göre %20'den fazla düşüş olasılığı nedir?

Normal dağılıma göre, %20'den fazla düşüş olasılığı neredeyse sıfırdır.

1987'deki borsa çöküşü normal dağılımı nasıl etkiler?

Fakat, 1987'deki borsa çöküşü gibi olaylar bunun yanlış olduğunu kanıtlar. Bu nedenle normal dağılım, finansal piyasaları modellemek için her zaman yeterli değildir.

Bir gün içinde S&P 500'ün %1 düşmesi nasıl bir durumdur?

Bir gün içinde S&P 500'ün %1 düşmesi yaygın bir durumdur (eğri üzerinde yüksektir).

%20'lik düşüş olasılığı normal dağılımda nasıl görünür?

Ancak %20 düşüş olasılığı normal dağılımda sıfıra yakın görünse de finansal verilerde bu tür olaylar görülmüştür.

Bu bilgiler finansal modellerde nasıl bir çıkarım sağlar?

Bu bilgiler, finansal modellerde kullanılan dağılımların sınırlarını ve finansal risklerin daha doğru tahmin edilmesi gerektiğini gösterir.