Panoramica del clustering della volatilità

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Il raggruppamento di volatilità è la tendenza di grandi cambiamenti nei prezzi delle attività finanziarie a raggrupparsi insieme, il che si traduce nella persistenza di queste dimensioni delle variazioni dei prezzi. Un altro modo per descrivere il fenomeno del clustering della volatilità è quello di citare il famoso scienziato-matematico Benoit Mandelbrot e definirlo come il osservazione che "grandi cambiamenti tendono ad essere seguiti da grandi cambiamenti... e piccoli cambiamenti tendono ad essere seguiti da piccoli cambiamenti" quando si tratta di mercati. Questo fenomeno si osserva in presenza di periodi prolungati di elevata volatilità del mercato o del relativo tasso al quale cambia il prezzo di un'attività finanziaria, seguito da un periodo di "calma" o bassa volatilità.

Il comportamento della volatilità del mercato

Serie storiche dei rendimenti delle attività finanziarie dimostra spesso cluster di volatilità. In una serie temporale di prezzi delle azioni, ad esempio, si osserva che la varianza dei rendimenti o dei prezzi di registro è elevata per periodi prolungati e quindi

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basso per periodi prolungati. Pertanto, la varianza dei rendimenti giornalieri può essere elevata un mese (alta volatilità) e mostrare una bassa varianza (bassa volatilità) il successivo. Ciò si verifica a tal punto da rendere poco convincente un modello iid (modello indipendente e distribuito in modo identico) di prezzi di registro o rendimenti delle attività. È proprio questa proprietà di serie temporali di prezzi che si chiama cluster di volatilità.

Ciò che ciò significa in pratica e nel mondo degli investimenti è che, poiché i mercati rispondono a nuove informazioni con grandi dimensioni movimenti dei prezzi (volatilità), questi ambienti ad alta volatilità tendono a resistere per un po 'dopo quel primo shock. In altre parole, quando un mercato soffre a shock volatile, dovrebbe essere prevista una maggiore volatilità. Questo fenomeno è stato indicato come persistenza di shock di volatilità, che dà origine al concetto di clustering di volatilità.

Modellazione della volatilità Clustering

Il fenomeno del clustering della volatilità è stato di grande interesse per i ricercatori di molti background e ha influenzato lo sviluppo di modelli stocastici in ambito finanziario. Ma il clustering di volatilità viene generalmente affrontato modellando il processo dei prezzi con un modello di tipo ARCH. Oggi esistono diversi metodi per quantificare e modellare questo fenomeno, ma i due modelli più utilizzati sono i eteroschedasticità condizionale autoregressiva (ARCH) e l'eteroschedasticità condizionale autoregressiva (GARCH) Modelli.

Mentre i modelli di tipo ARCH e i modelli di volatilità stocastica vengono utilizzati dai ricercatori per offrire alcuni sistemi statistici che imitano il raggruppamento di volatilità, non danno ancora alcun risultato economico spiegazione per questo.

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