Volatilität vor und nach Marktschocks: empirische Skalierungsgesetze

Zusammenfassung

Die Studie untersucht Volatilitätskaskaden rund um Marktschocks und definiert jeden Schock als Volatilitätsspitze oberhalb eines vorab festgelegten Schwellenwerts. Sie vergleicht die daraus entstehenden Phasen hoher Volatilität mit den empirischen Mustern der Omori-, Produktivitäts- und Bath-Gesetze und analysiert sowohl erhöhte Volatilität vor einem Schock als auch deren Abklingen danach. Die Schockgröße wird anhand des Logarithmus der Volatilität am Spitzenwert definiert.

Die Analyse umfasst 219 identifizierte Schocks bei 531 stark gehandelten US-Aktien in den Jahren 2001–2002, basierend auf Beobachtungen im Minutentakt. Die Autoren berichten Zusammenhänge zwischen der Schockgröße und Kennzahlen zur Volatilität vor und nach dem Schock. Außerdem stellen sie fest, dass stärker gehandelte Aktien kräftiger und schneller reagieren. Sie sehen mögliche Relevanz für die Optionsbewertung und den Volatilitätshandel. Diese bedingten statistischen Befunde stammen aus einer historischen Stichprobe; der Auszug weist weder Kausalmechanismen nach noch zeigt er, dass die Zusammenhänge in anderen Zeiträumen oder Märkten stabil bleiben.

Kernaussagen

• Marktschocks werden als Volatilitätsspitzen identifiziert, die einen vorab festgelegten Schwellenwert überschreiten.
• Die Studie untersucht anhand dreier empirischer Skalierungsgesetze Volatilitätsmuster vor und nach Schocks.
• Sie berichtet Zusammenhänge zwischen der Schockgröße und dem Verhalten der Volatilität rund um das Ereignis.
• Stärker gehandelte Aktien reagieren Berichten zufolge heftiger und schneller.
• Die Evidenz stammt aus einer historischen Stichprobe von US-Aktien mit Minutendaten.

Schlagwörter

# Market dynamics immediately before and after financial shocks: quantifying the Omori, productivity and Bath laws


# Market dynamics immediately before and after financial shocks: quantifying the Omori, productivity and Bath laws









We study the cascading dynamics immediately before and immediately after 219 market shocks. We define the time of a market shock T_{c} to be the time for which the market volatility V(T_{c}) has a peak that exceeds a predetermined threshold. The cascade of high volatility "aftershocks" triggered by the "main shock" is quantitatively similar to earthquakes and solar flares, which have been described by three empirical laws --- the Omori law, the productivity law, and the Bath law. We analyze the most traded 531 stocks in U.S. markets during the two-year period 2001-2002 at the 1-minute time resolution. We find quantitative relations between (i) the "main shock" magnitude M \equiv \log V(T_{c}) occurring at the time T_{c} of each of the 219 "volatility quakes" analyzed, and (ii) the parameters quantifying the decay of volatility aftershocks as well as the volatility preshocks. We also find that stocks with larger trading activity react more strongly and more quickly to market shocks than stocks with smaller trading activity. Our findings characterize the typical volatility response conditional on M, both at the market and the individual stock scale. We argue that there is potential utility in these three statistical quantitative relations with applications in option pricing and volatility trading.

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