Распределение прибыли акции должно быть асимметричным

Падение цены в х0.2, х0.1, х0.05 не имеет большой разницы, в то время как рост х5, х10, х20 разница огромна. Если сделать фиттинг симметричного распределения (логнормального, студент т, гауссовксого микса) на исторических данных, и там попадется несколько таких банкротств, которые достаточно часто встречаются и это совершенно обычная ситуация, это значит в распределение, в силу симметричности, будет заложена такая же огромная прибыль — что очень необычно и встречается очень редко.

С одной стороны, данных мало, и делая распределение симметричным мы как бы «упрощаем модель, усредняем и уменьшаем ошибку», но мне кажется в данном случае, так делать нельзя. Пытаясь уменьшить ошибку, делая модель симметричной, мы наоборот сильно ее увеличиваем, закладывая нереальные прибыли.

Распределение боль менее симметрично в центре, но на больших отклонениях оно должно быть ассиметрично.