WikiDer > Кластеризация волатильности

Volatility clustering

В финансы, кластеризация волатильности относится к наблюдению, впервые отмеченному Мандельброт (1963), что «за большими изменениями обычно следуют большие изменения любого знака, а за небольшими изменениями обычно следуют небольшие изменения».[1] Количественным проявлением этого факта является то, что, хотя сами доходы не коррелированы, абсолютные доходы или их квадраты отображают положительную, значимую и медленно убывающую автокорреляционную функцию: corr (| rт|, | гт + т |)> 0 для τ в диапазоне от нескольких минут до нескольких недель. Это эмпирическое свойство было документально подтверждено в 90-х гг. Грейнджер и Дин (1993)[2] и Дин и Грейнджер (1996) [3] среди прочего; смотрите также [4]. Некоторые исследования дополнительно указывают на долгосрочную зависимость временных рядов волатильности, см. Ding, Грейнджер и Engle (1993) [5] и Барндорф-Нильсен и Шепард[6].

Наблюдения этого типа в финансовых временных рядах идут вразрез с простыми моделями случайного блуждания и привели к использованию ГАРЧ модели и возврат к среднему стохастическая волатильность модели в финансовом прогнозе и производные ценообразование. В АРКА (Engle, 1982) и ГАРЧ (Боллерслев, 1986) модели направлены на более точное описание феномена кластеризации волатильности и связанных эффектов, таких как эксцесс. Основная идея этих двух моделей заключается в том, что волатильность зависит от прошлых реализаций процесса актива и связанного с ним процесса волатильности. Это более точная формулировка интуиции, что актив непостоянство имеет тенденцию возвращаться к некоторому среднему значению, а не оставаться постоянным или двигаться в монотонный мода со временем.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Мандельброт, Б. Б., Изменение некоторых спекулятивных цен, Деловой журнал 36, № 4, (1963), 394-419.
  2. ^ Грейнджер, К.В.Дж., Дин, З. Некоторые свойства абсолютной доходности: альтернативная мера риска , Annales d'Economie et de Statistique, № 40 (октябрь - декабрь 1995 г.), стр. 67-91.
  3. ^ Динг, З., Грейнджер, К.У.Дж. Моделирование устойчивости спекулятивной доходности волатильности: новый подход, Journal of Econometrics), 1996, т. 73, выпуск 1, 185-215
  4. ^ Cont, Рама (2007). «Кластеризация волатильности на финансовых рынках: эмпирические факты и агент-ориентированные модели». В Тейссьере, Жиль; Кирман, Алан (ред.). Долгая память в экономике. Springer. С. 289–309. Дои:10.1007/978-3-540-34625-8_10.
  5. ^ Чжуаньсинь Дин, Клайв У. Дж. Грейнджер, Роберт Ф. Энгл (1993)Свойство долгой памяти доходности фондового рынка и новая модель, Журнал эмпирических финансов, том 1, выпуск 1, 1993 г., страницы 83-106
  6. ^ Оле Э. Барндорф-Нильсен, Нил Шепард (октябрь 2010 г.). «Волатильность». In Cont, Рама (ред.). Энциклопедия количественных финансов, 4 тома. Энциклопедия количественных финансов. Вайли. Дои:10.1002 / 9780470061602.eqf19019. ISBN 9780470057568.