El volumen de negociación explica poco la volatilidad agrupada

Resumen

Este estudio evalúa si las fluctuaciones de la actividad de negociación explican la volatilidad agrupada y las colas pesadas de los rendimientos de las acciones. Utiliza observaciones operación a operación de las bolsas de Nueva York y Londres y compara el comportamiento de los precios en intervalos con un número fijo de transacciones o un volumen total fijo. La agrupación de la volatilidad sigue siendo intensa bajo ambas condiciones, y las distribuciones de rendimientos conservan formas similares a las observadas en intervalos de tiempo ordinarios.

Los resultados indican que la frecuencia de negociación y el volumen total explican solo una pequeña parte de la variación de la volatilidad y no son la fuente principal de los rendimientos con colas pesadas. Un análisis transversal también encuentra que los factores distintos de la frecuencia y el volumen de transacción dominan la memoria larga de la volatilidad. Los autores examinan por qué sus hallazgos difieren de estudios anteriores. La evidencia se limita a las bolsas y los datos analizados; la descripción no identifica qué otros factores causan los patrones de volatilidad restantes.

Ideas clave

• La frecuencia de negociación explica solo una pequeña parte de las fluctuaciones de volatilidad en los datos estudiados.
• La agrupación de la volatilidad persiste al medir los cambios de precios en intervalos con un número fijo de transacciones.
• Fijar el volumen total negociado también deja una agrupación intensa de la volatilidad.
• Los rendimientos condicionados por la frecuencia o el volumen conservan distribuciones similares a las observadas en tiempo ordinario.
• En el análisis transversal, los factores distintos de la frecuencia y el volumen dominan la memoria larga de la volatilidad.

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# There's more to volatility than volume


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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.

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