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統計学および意思決定理論において、尖度リスクとは、統計モデルが正規分布を仮定しているにもかかわらず、正規分布で期待されるよりも平均値から（標準偏差の数で）はるかに離れる傾向のある観測値に適用された場合に生じるリスクのことである。
尖度リスクは、特定の独立変数が正規分布に従うと仮定しているにもかかわらず、実際には正規分布よりもはるかに大きな尖度を持つ可能性がある、尖度に関連するあらゆる定量的モデルに適用されます。尖度リスクは一般的に「ファットテール」リスクと呼ばれます。「ファットテール」という比喩は、正規分布の裾野が示唆するよりも両極端に観測値が多い状況を明確に表しており、そのため裾野が「太い」と言えます。
尖度リスクを無視すると、どのモデルでも尖度の高い変数のリスクを過小評価することになります。例えば、マイロン・ショールズが共同設立したヘッジファンドであるロングターム・キャピタル・マネジメントは、尖度リスクを無視したために損失を被りました。4年間の成功の後、このヘッジファンドは、ファンド自身の取引ポジションの裏付けとなる多くの金融証券の尖度を過小評価したため、1990年代後半に大手投資銀行による救済を受けなければなりませんでした。[ 1 ] [ 2 ]
フランスの数学者ブノワ・マンデルブロは、この問題について広範な研究を行った。[ 3 ]彼は、現代の金融および投資理論の大部分が正規分布に大きく依存していることは、マイロン・ショールズとフィッシャー・ブラックによって開発されたブラック・ショールズ・オプション・モデルや、ウィリアム・F・シャープによって開発された資本資産価格モデルなど、関連するあらゆるモデルの重大な欠陥であると感じていた。マンデルブロは、2004年8月3日に出版された著書『市場の（誤った）振る舞い：リスク、破滅、報酬のフラクタル的視点』の中で、自身の見解と代替金融理論について説明している。