Неліктен тұрақсыздық тұрақты болып саналады?

Акцияларды қайтару құбылмалылығындағы тұрақтылық - бұл уақыттық серияларды талдауға қатысты қарапайым «стильді фактілердің» бірі. Дегенмен, мен теориялық дәлелдерге байланысты, неге (құбылмалылық) ұзақ уақытқа дейін есте сақтау керек? Менің пікірімнің біреуі ақпараттық ағынның баяу екендігін және нарыққа шығатын жаңалықтардың дереу сіңірілмейтінін, бірақ «ұзақ мерзімді түзетулерге» алып келуі мүмкін екенін ескеру керек. Бұл түсініктеме мені толығымен қанағаттандырмайды, өйткені сауда мен ақпаратты өңдеу жылдамдығы бүгінгі күні әлдеқайда жылдам болуы тиіс. Менің көзімше, сурет қаржы дағдарысымен де өзгерді. Жалпыға қол жетімді деректерді Оксфорд-Адам Институтынан пайдаланып, мен өзімнің авто-корреляциясын есептедім күнделікті RV-ді Lehman Crash-ке дейін және одан кейінгі кезеңге бөлген 21 активтер үшін құбылмалылыққа арналған прокси ретінде қарастырды. «мұнда Әлбетте, іске асырылған құбылмалылықтағы табандылық азайып, құбылмалылықтың табандылығын қабылдауға қиындық туғызады. Мәселен, өзгермеліліктегі табандылықты қозғайтын әртүрлі арналар қандай, бұл уақыттың осындай өзгерістерін түсіндіре алады?

8

3 жауаптар

Ұзақ жадыға қатысты екі теориялық түсініктеме:

  1. Tauchen және Pitts (1983) бөлу туралы гипотезаны қоспасы. Шындығында бұл гипотеза сауда көлемі мен қайтарымдылығы бірдей ақпарат ағыны үрдісіне негізделгенін айтады, сондықтан сауда көлемі мен қайтарымдылық құбылмалылығы сол ұзын ауқымда тәуелділікті бөлісуі керек. ( Боллерслев және Джубински, 1999 , Флеминг және Кирби, 2011).
  2. Үлкен (статистикалық бағдарланған) тәсіл (тек қана құбылмалылық үшін жарамды): алғаш рет Гранжер (1980) (Zaffaroni (2004)) әзірлеген, агрегацияның микроэкономикалық сызықтық динамикалық модельдер . Қарапайым мысал ретінде S сериясы бірнеше AR (1) процестерін біріктіруге сәйкес келеді деп санасақ, бұл серия (S) ұзақ уақытты еске түсіруі мүмкін, тіпті егер AR (1) қысқа жады процестері болса. Енді волатильдіктің біріктірілген процесс ретінде қарастырылуы мүмкін екенін түсіндіру үшін әлі де бөлме бар.

Төзімділіктің күрт өзгеруіне қатысты менің ойымша, бұл әлі күнге дейін жалғасып келе жатқан зерттеу мәселесі, бірақ жоғарыда аталған екі теория сізге кейбір идеяларды бере алады.

Сілтеме:

  • Granger, C., 1980. Long memory relationships and the aggregation of dynamic models. Journal of econometrics 14, 227 .

  • Zaffaroni, P., 2004. Contemporaneous aggregation of linear dynamic models in large economies. Journal of Econometrics 120, 75 .

  • Tauchen, G. E., Pitts, M., Mar. 1983. The Price Variability-Volume Relationship on Speculative Markets. Econometrica 51 (2),

  • Bollerslev, T., Jubinski, D., 1999. Equity Trading Volume and Volatility: Latent Information Arrivals and Common Long-Run Dependencies. Journal of business and economic statistics

  • Fleming, J., Kirby, C., Jul. 2011. Long memory in volatility and trading volume. Journal of Banking & Finance 35


ӨҢДЕУ:

« Үлкен жүйелерді маргинализациялау және жасырын кросс-тәуелділік арқылы ұзын жады» атты ең соңғы мақаласы -Revize/Econometrics журналына қайта жіберіңіз. (Guillaume Chevillon, Alain Hecq және Sébastien Laurent) үлкен өлшемді көп өзгермелі жүйені маргинализациялауға негізделген тағы бір эконометрикалық себеп ұсынады.

Сонымен қатар, олар ұзақ естеліктерді түсіндірудің бес себебін:

- сериялар бойынша жиынтықтау

- сызықты емес негізгі процестің линейнарлық модельдеуі

-Құрылымдық өзгерістер

Экономикалық агенттердің күтудің болашақ көрінетін үлгілерінде оқыту (шектеулі рационалдылық)

-Жергілікті әсерлер

Толық мәліметтерді мұнда қараңыз қағаз.

5
қосылды
Қосымша дәлелдемелерді ұсынғаны үшін рахмет @Malick, бұл мақала бірқатар қызықты сұрақтарға жауап береді!
қосылды автор muffin1974, көзі

Тұрақты құбылмалылықты көздемейтін көптеген модельдер бар. Мысалы, GARCH, OU, COX.

3
қосылды
Рахмет сізге @JOHN. Мен құбылмалылықты бағалау құралдарының үлкен екенін білемін, үнемі құбылмалылық туралы жорамалдар туралы менің сұрағымда ештеңе айтылмаған. Бірақ осы үлгілердің болуы, сондай-ақ, құбылмалылықтың сақталуымен байланысты: ескере отырып, деректерде күшті төзімділікке ие болмасақ, GARCH моделін бағалауда, әсіресе RiskMetrics немесе жалпы астам - iGARCH емес, орташа мән болмайды. Менің сұрағым осы мінез-құлықты ұстай алатын статистикалық әдістерге емес, табандылықтың себептері туралы айтады.
қосылды автор muffin1974, көзі

Check out the book of Teyssière & Kirman (2007) entitled "Long Memory in Economics". For instance, the model of Gaunersdorfer & Hommes features heterogeneous agents: fundamentalists believe that prices move to their fundamental rational expectations value, while chartists simply look at deviations of actual traded prices. The latter thus feature a simple trend following trading rule. If the ratio of chartists is high, then the reinforcement of price movements is stronger and volatility more persistent.

Осылайша, сіздің байқауыңыздың мүмкін түсіндірмесі дағдарыс аяқталғаннан кейін «оқымаған трейдерлерде» төмендеу болуы мүмкін.

3
қосылды