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目前，经济物理学的主要研究成果之一是将多种金融数据分布中的“肥尾”解释为一种普遍的自相似标度性质（即“肥尾”）。因个人的倾向市场竞争对手，或聚合，利用系统和最佳流行的“微观趋势”（例如，价格上升或下降）。这些“肥尾”不仅在数学上很重要，因为它们包含了风险，这些风险一方面可能非常小，以至于人们可能会忽略它们，但另一方面，这些风险一点也不可忽视。它们永远不可能成指数微小，而是遵循一个可测量的代数递减幂律，例如，故障概率只有<math>P\propto x^{-4}\,</math>其中x在所考虑的分布的尾部区域是一个越来越大的变量（例如，<math>x = 0</math>。一个价格统计数据远远超过10⁸）。也就是说，所考虑的事件不仅仅是“异常值” ，而是必须真正加以考虑，不能“保走”。商品市场也出现了“肥尾”现象。

目前，经济物理学的主要研究成果之一是将多种金融数据分布中的“肥尾”解释为一种普遍的自相似标度性质（即“肥尾”）。因个人的倾向市场竞争对手，或聚合，利用系统和最佳流行的“微观趋势”（例如，价格上升或下降）。这些“肥尾”不仅在数学上很重要，因为它们包含了风险，这些风险一方面可能非常小，以至于人们可能会忽略它们，但另一方面，这些风险一点也不可忽视。它们永远不可能成指数微小，而是遵循一个可测量的代数递减幂律，例如，故障概率只有<math>P\propto x^{-4}\,</math>其中x在所考虑的分布的尾部区域是一个越来越大的变量（例如，<math>x = 0</math>。一个价格统计数据远远超过10⁸）。也就是说，所考虑的事件不仅仅是“异常值” ，而是必须真正加以考虑，不能“保走”。商品市场也出现了“肥尾”现象。

正如在量子场论中一样，“肥尾”可以通过复杂的'''<font color="#ff8000">非微扰 nonperturbative</font>'''方法得到，主要是通过数值方法，因为它们包含了通常的'''<font color="#ff8000"> 高斯近似 Gaussian approximations</font>'''的偏差，例如:'''<font color="#ff8000">布莱克-斯科尔斯 Black–Scholes</font>'''理论。然而，肥尾也可能是由其他现象引起的，比如中心极限定理中的随机项数，或者其他任何非经济物理学模型。由于这些模型难以检验，因此在传统的经济分析中很少受到重视。

正如在量子场论中一样，“肥尾”可以通过复杂的'''<font color="#ff8000">非微扰 nonperturbative</font>'''方法得到，主要是通过数值方法，因为它们包含了通常的'''<font color="#ff8000"> 高斯近似 Gaussian approximations</font>'''的偏差，例如：'''<font color="#ff8000">布莱克-斯科尔斯 Black–Scholes</font>'''理论。然而，肥尾也可能是由其他现象引起的，比如中心极限定理中的随机项数，或者其他任何非经济物理学模型。由于这些模型难以检验，因此在传统的经济分析中很少受到重视。

 

==参见==

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