حجم التداول لا يفسر إلا القليل من تقلبات السوق المتجمعة
الملخص
تختبر هذه الدراسة ما إذا كانت التقلبات في نشاط التداول تفسر تجمع التقلبات والذيول الثقيلة في عوائد الأسهم. وباستخدام ملاحظات لحظية من بورصتي نيويورك ولندن، تقارن سلوك الأسعار عند قياسها خلال فترات ذات عدد ثابت من المعاملات أو حجم إجمالي ثابت. ويظل تجمع التقلبات قوياً في الحالتين، كما تحتفظ توزيعات العوائد بأشكال مشابهة لتلك التي تظهر خلال الفترات الزمنية العادية.
تشير النتائج إلى أن وتيرة التداول والحجم الإجمالي لا يفسران سوى جزء صغير من تغير التقلبات، وأنهما ليسا المصدر الرئيسي للعوائد ذات الذيول الثقيلة. كما يجد تحليل مقطعي أن عوامل تتجاوز عدد المعاملات وحجمها تهيمن على الذاكرة الطويلة للتقلبات. ويفحص المؤلفون أسباب اختلاف نتائجهم عن الدراسات السابقة. وتقتصر الأدلة على البورصات والبيانات التي جرى تحليلها؛ ولا يحدد العرض العوامل الأخرى التي تسبب أنماط التقلب المتبقية.
الأفكار الرئيسية
- لا تفسر وتيرة التداول سوى حصة صغيرة من تغيرات التقلب في البيانات المدروسة.
- يستمر تجمع التقلبات عند قياس تغيرات الأسعار خلال فترات ذات عدد ثابت من المعاملات.
- كما أن تثبيت إجمالي حجم التداول لا يزيل تجمع التقلبات القوي.
- تحتفظ العوائد المشروطة بالوتيرة أو الحجم بتوزيعات مشابهة لتلك المرصودة في الزمن الفعلي.
- تهيمن عوامل تتجاوز الوتيرة والحجم على الذاكرة الطويلة للتقلبات في التحليل المقطعي.
الوسوم
النص الكامل
# There's more to volatility than volume # There's more to volatility than volume It is widely believed that fluctuations in transaction volume, as reflected in the number of transactions and to a lesser extent their size, are the main cause of clustered volatility. Under this view bursts of rapid or slow price diffusion reflect bursts of frequent or less frequent trading, which cause both clustered volatility and heavy tails in price returns. We investigate this hypothesis using tick by tick data from the New York and London Stock Exchanges and show that only a small fraction of volatility fluctuations are explained in this manner. Clustered volatility is still very strong even if price changes are recorded on intervals in which the total transaction volume or number of transactions is held constant. In addition the distribution of price returns conditioned on volume or transaction frequency being held constant is similar to that in real time, making it clear that neither of these are the principal cause of heavy tails in price returns. We analyze recent results of Ane and Geman (2000) and Gabaix et al. (2003), and discuss the reasons why their conclusions differ from ours. Based on a cross-sectional analysis we show that the long-memory of volatility is dominated by factors other than transaction frequency or total trading volume.
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.