Skewness (Asymétrie)
Le Skewness (asymétrie) mesure l'asymétrie de la distribution des rendements par rapport à la moyenne. Il indique si les rendements extrêmes sont plus probables du côté positif ou négatif.
Format LaTeX : Skewness = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (R_i - \mu)^3}{\sigma^3}
Concept statistique fondamental du 3ème moment de distribution, appliqué à la finance pour évaluer le risque asymétrique. Karl Pearson a formalisé le coefficient d'asymétrie au début du 20ème siècle.
Critique pour les hedge funds car la distribution des rendements n'est jamais normale. BlackRock 2024 montre que les macro funds ont skewness positif (défensif), tandis que la plupart des hedge funds ont skewness négatif (gains fréquents, rares grosses pertes).
Skewness = 0 : distribution symétrique. Skewness > 0 : queue épaisse à droite, rendements extrêmes positifs plus probables (bon). Skewness < 0 : queue épaisse à gauche, pertes extrêmes plus probables (risque).
Plage idéale :
> 0 bon (positif souhaité), < -0.5 préoccupant
Stratégie A : Skewness = +0,8 (macro défensif). Stratégie B : Skewness = -1,2 (vente d'options, gains réguliers mais risque crash).
- ✓Capture le risque de queue (tail risk) asymétrique
- ✓Révèle les stratégies "ramasser des pièces devant un rouleau compresseur"
- ✓Standard institutionnel pour due diligence hedge fund
- ⚠Sensible aux valeurs extrêmes (outliers)
- ⚠Nécessite beaucoup de données pour être fiable
- ⚠N'indique pas la magnitude des pertes potentielles