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图4-13 峰度＜3，低峰瘦尾
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样本峰度
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样本峰度的计算如下所示：
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样本超额峰度的计算如下所示：
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在Excel中峰度（kurtosis）的标准公式实际提供的是超额峰度。
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对收益率分布形状的更好的了解，可以帮助我们更好地评估投资组合收益的相对质量。我们偏好的高峰度还是低峰度依赖于我们希望得到的收益率系列类型。
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股票市场通常具有肥尾特性。当市场下跌的时候，投资经理倾向卖出，当市场上涨时，投资经理倾向买入，股票市场中出现极端情况的概率远高于正态分布所建议的。所以采用正态分布假设所计算的跟踪误差和在险价值会低估风险。
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投资者倾向于正偏离和低峰度或瘦尾。
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投资收益率分布的方差是2阶中心距，偏度是3阶中心距，峰度是4阶中心距。
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Bera-Jarque统计量
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因为正态分布的偏度为0，峰度为3，我们可以采用Bera-Jarque检验来测试正态性。
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采用5%的置信水平，如果Bera-Jarque统计量超过5.99，则我们拒绝分布为正态分布的假设。如果置信水平为1%，则统计量超过9.21，我们拒绝假设。完全的正太分布应该是BJ=0。
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在表4-10中我们计算了偏度、峰度和Bera-Jarque统计量。
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表4-10 偏度和峰度
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[1] 书中单词有误，应为leptokurtic。——译者注
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[2] 书中单词有误，应为platykurtic。——译者注
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