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Activité de trading comme indicateur d’information dans les modèles de volatilité des actions GARCH

Article arXiv papers · Auteur: Tetsuya Takaishi et al.
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Résumé

L’étude examine si le volume quotidien de trading et le nombre de transactions aident à expliquer la volatilité des actions, à partir de données de la Bourse de Tokyo. Selon l’hypothèse du mélange des distributions, elle traite ces deux mesures comme des approximations du rythme d’arrivée des informations pertinentes pour le marché. Leur relation avec la volatilité est évaluée au moyen de modèles d’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée, qui capturent la persistance de la variance conditionnelle.

Le résultat rapporté est que l’ajout du volume ou du nombre de transactions n’élimine pas toujours les effets GARCH. Les auteurs interprètent cela comme un indice que ces mesures d’activité ne rendent pas suffisamment compte du rythme d’arrivée des informations. Le résultat invite à ne pas supposer qu’une activité de trading plus intense suffit à expliquer une volatilité persistante. La description fournie ne précise ni la période d’échantillonnage, ni les actions, ni les variantes du modèle, ni la fréquence des cas où la persistance demeure ; la portée et la généralité du résultat ne peuvent donc être jugées à partir de ce seul résumé.

Idées clés

  • L’étude teste le volume de trading et le nombre de transactions comme approximations de l’arrivée des informations.
  • Elle utilise des données quotidiennes de la Bourse de Tokyo et des modèles GARCH pour évaluer la persistance de la volatilité.
  • L’ajout de l’une ou l’autre mesure de trading ne supprime pas toujours les effets GARCH.
  • Selon le résultat rapporté, le volume et le nombre de transactions ne mesurent qu’incomplètement le flux d’informations.
  • Le document ne fournit pas assez de détails méthodologiques pour évaluer la portée du résultat.

Étiquettes

ActionsVolatilitéStatistiquesMicrostructure des marchés
Texte intégral
# 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.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.