每天学点金融学：“偏度”一衡量风险方向

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方差是最常用的风险测度，很多时候当我们说到金融资产的风险的时候，就专指方差。

其实这是一个比较粗略的说法。打个比方，如果一个人是普通人，那么方差，也就是心情波动的幅度可能就基本上能够描述他的性情了。

但是假设一个人本来就是忧郁症患者，或者有欣悦症，悲伤或者喜悦的概率比一般人高，或者说一个人的生活特别戏剧化，会出现极度狂喜或者极度悲痛的情绪。那么这种一般的心情波动的幅度就不足以描述他的性格风险了。

同样的道理，其实我们可以把它放到金融资产上，在2018年第一季度的59个交易日中，如果我们按照日度的收益率来算，茅台的平均日度收益率是+0.01%，接近0。其中负收益，也就是赔钱的天数是28天，正的是31天，所以两边基本上是持平的。

现在我们来运用一下自己的空间想象力。假设均值就是中间那个原点，那比均值高和比均值低的观察点就分布在均值的两边。

茅台的收益率的观察值，大部分都离均值不远，而那些离原点很远，表示偏离均值数值很大的数是比较少的，就意味着这些极端值发生的可能性是很低的。

这么一说，很快能想象出来，茅台股价的收益率的图形会呈现出一个倒U形的形状, 大部分的观察点都集中在倒U形的中间，高高地拱起来。而偏离均值的部分，就像尾巴，而两边的尾巴还是对称的，这样围绕着均值的均匀对称的分布就叫做正态分布。

一个正态分布，只要用均值和方差，就可以描述到了。在金融市场上，很多时候我们都会观察到，很多金融资产的收益率，尤其是日度收益率是正态分布的，所以方差基本上就可以描述这个资产的风险了。但是我们也会经常发现，正态分布常常是不成立的。

比如也是2018年的第一季度，我找到了另外一只股票，叫“国际实业”。这只股票，在这59天中，有40天是赚钱的，只有19天是亏钱的。换句话说，这个股票对均值的偏离就会是不对称的，分布肯定也就是一个不对称的形状了，因为有40天是赚钱的，很多观察值都会集中在右边，所以右边的头很大，而左边就会拖着一根长长的尾巴，这就叫左偏。

这种对均值偏离的方向就叫偏度( skewness).，它是衡量一个变量往上还是往下的风险。

对比一下茅台和国际实业就知道了，茅台收益率的偏度几乎为零，它是-0.26,而国际实业的偏度达到了负的三点几，偏度风险比茅台要大得多。

知识|“偏度”一衡量风险方向

文章来源：香帅的北大金融课作者：唐涯编辑：张茜楠