Actividad de trading como indicador informativo en modelos de volatilidad bursátil GARCH

Resumen

El estudio examina si el volumen diario de trading y el número de transacciones ayudan a explicar la volatilidad bursátil, utilizando datos de la Bolsa de Tokio. De acuerdo con la hipótesis de mezcla de distribuciones, trata ambas medidas como indicadores de la tasa de llegada de información relevante para el mercado. Evalúa su relación con la volatilidad mediante modelos de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada, que captan la persistencia de la varianza condicional.

El hallazgo descrito es que añadir el volumen o el número de transacciones no siempre elimina los efectos GARCH. Los autores interpretan esto como prueba de que esas medidas de actividad no captan adecuadamente las tasas de llegada de información. El resultado aconseja no suponer que un mayor volumen de trading explique por sí solo la persistencia de la volatilidad. La descripción proporcionada no especifica el periodo de la muestra, las acciones, las variantes del modelo ni la frecuencia con que persiste el efecto, por lo que no se puede juzgar la solidez ni la generalidad del hallazgo solo con este resumen.

Ideas clave

• El estudio evalúa el volumen de trading y el número de transacciones como indicadores de la llegada de información.
• Utiliza datos diarios de la Bolsa de Tokio y modelos GARCH para evaluar la persistencia de la volatilidad.
• Añadir cualquiera de las dos medidas de trading no siempre elimina los efectos GARCH.
• El resultado descrito sugiere que el volumen y el número de transacciones son medidas incompletas del flujo de información.
• El documento no ofrece suficientes detalles metodológicos para evaluar el alcance del resultado.

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# The relationship between trading volumes, number of transactions, and stock volatility in GARCH models


# The relationship between trading volumes, number of transactions, and stock volatility in GARCH models









We examine the relationship between trading volumes, number of transactions, and volatility using daily stock data of the Tokyo Stock Exchange. Following the mixture of distributions hypothesis, we use trading volumes and the number of transactions as proxy for the rate of information arrivals affecting stock volatility. The impact of trading volumes or number of transactions on volatility is measured using the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model. We find that the GARCH effects, that is, persistence of volatility, is not always removed by adding trading volumes or number of transactions, indicating that trading volumes and number of transactions do not adequately represent the rate of information arrivals.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.