正規分布とは、資産リターンの予測やリスク管理の前提となる確率分布モデルの一つです。データが平均値を中心に左右対称に分布し、山型のカーブ（いわゆる「ベルカーブ」）を描くのが特徴です。多くの自然現象や経済データに当てはまりやすく、金融工学においても「投資リターンは正規分布に近似できる」との前提で分析やモデリングが行われることがあります。

たとえば、ある資産のリターンが正規分布に従うと仮定した場合、「平均±1標準偏差」の範囲に約68%のリターンが収まると推定されます。つまり、極端な上振れ・下振れの発生確率は低く、大半のパフォーマンスは一定の範囲に集中すると考えられるのです。この性質は、VaR（バリュー・アット・リスク）やポートフォリオ分散効果の定量評価にも活用されます。

ただし、現実の市場ではリターン分布が“正規分布に従わない”ケースも多く、特に株式やオルタナティブ資産では「歪み（スキュー）」や「裾の重さ（ファットテール）」が顕著に見られます。これにより、理論値以上の大損失（テールリスク）を被ることもあり得るため、正規分布を鵜呑みにしたリスク判断には注意が必要です。

資産運用においては、正規分布をあくまで「基準モデル」として捉えつつ、市場実態に応じた補正や代替モデル（例えばコピュラ関数やロジスティック分布）も柔軟に併用していくことが求められます。