肥尾效应是指在统计学中，某些数据集的尾部（较大的数值部分）比正态分布的尾部更加厚重或更加偏离正态分布的情况。在正态分布中，尾部的数据点数量应该很少，但在肥尾效应中，尾部的数据点数量明显增加。

肥尾效应主要表现在以下几个方面：

1. 极端事件的频率增加：肥尾效应使得极端事件的发生频率比正态分布更高。例如，金融市场中的崩盘、自然灾害中的极端天气事件等。

2. 风险的低估：由于肥尾效应导致了极端事件的频率增加，传统的风险模型可能低估了实际的风险。这可能导致金融市场的崩盘、公司的破产等风险被低估。

3. 波动性聚集：肥尾效应还导致了波动性的聚集，即在一段时间内，市场波动性往往出现聚集。这意味着市场上的波动性在短期内会增加，而且可能会连续出现。

4. 长尾市场：肥尾效应也被用来描述某些市场的特征，这些市场中存在大量的低频事件，这些事件的影响可能非常大。例如，互联网、科技等行业中的一些公司可能会出现巨大的成功或失败，而这在传统行业中较为罕见。

肥尾效应的存在对风险管理、投资决策和市场预测等方面都有重要的影响。了解和识别肥尾效应可以帮助人们更好地理解和管理风险，避免因低估风险而遭受巨大损失。