導致金融時間序列重尾的經濟事實

在閱讀有關極值理論的教程時，我曾經遇到以下主張

Heavy tailed  marginals  are a preferable feature of models for financial time series.

為什麼金融時間序列顯示出重尾邊際模式？這一觀察背後是否有任何經濟事實？

波動性隨時間而變化。即使每日收益是正常的，假設每天的條件波動率是已知的，那麼每日收益的無條件分佈也會有超峰態。例如，如果日收益率在 90% 的時間存在 1% 的標準差，在 3%、10% 的時間存在標準差，則高波動性 3% 標準差狀態的存在將導致日收益率展示肥尾巴。正態混合可用於對尾部比正態重的分佈進行建模。

金融市場中的極​​端事件，例如 1987 年的崩盤，在現實世界中發生的頻率比正態分佈預測的要高。

導致這些極端事件的經濟事實各不相同。在許多不同的時期（例如鬱金香狂熱）都觀察到了這種極端下降，這表明它更有可能是人類基本本性所固有的。然而，這種潛在的生物力量需要一些經濟條件才能顯現出來。這些通常是每次特定崩潰所獨有的（即，1987 年崩潰背後的經濟條件不同於網際網路崩潰和次貸危機）。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/12798