كيف تشكل توزيعات التقلب ذيول العوائد المالية
الملخص
تدرس هذه الورقة توزيعات العوائد بافتراض استقلال العوائد بعد تحديد تباينها المتغير بمرور الزمن. ولأن التقلب نفسه يتغير عشوائيًا، تعكس توزيعات العوائد المجمعة توزيع مستويات التقلب تلك. ويشتق المؤلفون صيغة تحجيم تربط شكل توزيع العوائد مباشرةً بشكل توزيع التقلب.
يفسر الإطار ذيول العوائد ذات قانون القوة بأنها ناشئة عن ذيول التقلب ذات قانون القوة، ويربط توزيع عوائد بيتكوين ذي الذيل الأسي الممتد بتوزيع تقلب ذي شكل مماثل. وتستخدم الاختبارات المذكورة بيانات مؤشر إس آند بي 500 وأسهم آبل وباراماونت وبيتكوين. ويقدم النهج تفسيرًا إحصائيًا لأشكال التوزيعات المرصودة، لكنه يعتمد على الاستقلال الشرطي وسلوك التقلب المفترض؛ ولا تثبت الخلاصة أن هذه الافتراضات تشمل جميع مصادر الاعتماد أو مخاطر الذيل في الأسواق.
الأفكار الرئيسية
- تُنمذج العوائد بوصفها مستقلة بشرط تباينها المتغير.
- يحدد توزيع التقلب صيغة التحجيم وشكل العوائد.
- يمكن لذيول التقلب ذات قانون القوة أن تنتج ذيولًا مماثلة في العوائد.
- يربط الإطار عوائد بيتكوين ذات الذيل الأسي الممتد بتقلب ذي ذيل أسي ممتد.
- اختُبرت التوقعات على مؤشر وأسهم منفردة وبيتكوين، مع مراعاة افتراضات النموذج.
الوسوم
النص الكامل
# Scaling and shape of financial returns distributions modeled as conditionally independent random variables # Scaling and shape of financial returns distributions modeled as conditionally independent random variables We show that assuming that the returns are independent when conditioned on the value of their variance (volatility), which itself varies in time randomly, then the distribution of returns is well described by the statistics of the sum of conditionally independent random variables. In particular, we show that the distribution of returns can be cast in a simple scaling form, and that its functional form is directly related to the distribution of the volatilities. This approach explains the presence of power-law tails in the returns as a direct consequence of the presence of a power law tail in the distribution of volatilities. It also provides the form of the distribution of Bitcoin returns, which behaves as a stretched exponential, as a consequence of the fact that the Bitcoin volatilities distribution is also closely described by a stretched exponential. We test our predictions with data from the S\&P 500 index, Apple and Paramount stocks; and Bitcoin.
يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0
أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.