안녕하세요,

관련 링크 첨부드립니다.

https://codeburst.io/2-important-statistics-terms-you-need-to-know-in-data-science-skewness-and-kurtosis-388fef94eeaa

https://www.investopedia.com/exam-guide/cfa-level-1/quantitative-methods/statistical-skew-kurtosis.asp

포트폴리오에서
negatively skewed 는 부정적인 값(수익률)이 정규분포보다 많이 나온다는 것을 의미하며
greater kurtosis (leptokurtosis)는 정규분포보다 fat-tail(극한값), 즉 부정적인 값(수익률)이 많이 나온다는 것을 의미합니다.

결론적으로 정규분포보다,

부정적인 수익률이 나오는 분포가 높고, 극한값(성공도, 실패도 포함)이 더 많이 나온다는 의미입니다.

좀 더 구체적인 내용은 통계시간에 배우시게 될 것입니다.

감사합니다
김희상 드림