बाज़ार रुझान अस्थिरता और सहसंबंध का पूर्वानुमान कैसे देते हैं

सारांश

यह दस्तावेज़ जाँचता है कि मौजूदा बाज़ार रुझान भविष्य की अस्थिरता और सहसंबंध का पूर्वानुमान करने में मदद कर सकते हैं या नहीं। यह रुझान की मज़बूती को जोखिम पूर्वानुमानों के इनपुट के रूप में इस्तेमाल करने का प्रस्ताव करता है और उस पहले के काम को आगे बढ़ाता है जो रुझान की मज़बूती को अपेक्षित प्रतिफल से जोड़ता है। यह तरीका रुझान की मौजूदा मज़बूती के द्विघात फलनों से मापता है कि अस्थिरता और सहसंबंध रुझान के साथ कैसे बदलते हैं।

रिपोर्ट किया गया अनुभवजन्य पैटर्न यह है कि तेज़ ऊपर और नीचे के रुझानों में दोनों माप बढ़ते हैं, और गिरते रुझानों में प्रभाव अधिक होता है। लेखक कहते हैं कि इससे सामान्य माध्य-प्रत्यावर्तन मॉडलों में सुधार होता है और रुझान की जानकारी जोड़कर बाज़ार जोखिम पूर्वानुमान बेहतर होता है। पाठ में डेटा, अनुमान प्रक्रिया, पूर्वानुमान अवधि या प्रदर्शन तुलना का विवरण नहीं है, इसलिए लाभ का आकार या उसकी मज़बूती आँकना संभव नहीं है। यह निष्कर्षों को बाज़ारों के क्रिटिकल-पॉइंट लैटिस-गैस मॉडल से भी जोड़ता है, लेकिन उस मॉडल का विस्तार से वर्णन या परीक्षण नहीं करता।

मुख्य विचार

• मौजूदा रुझान की मज़बूती में भविष्य की अस्थिरता और सहसंबंध की जानकारी हो सकती है।
• द्विघात फलनों से जोखिम मापों में रुझान की मज़बूती के अनुसार बदलाव दर्शाने का प्रस्ताव है।
• तेज़ रुझानों, खासकर गिरते रुझानों, के दौरान अस्थिरता और सहसंबंध बढ़ने की रिपोर्ट है।
• रुझान की जानकारी जोड़ने से माध्य-प्रत्यावर्तन आधारित जोखिम पूर्वानुमान बेहतर हो सकते हैं।
• निष्कर्षों को बाज़ारों के क्रिटिकल-पॉइंट लैटिस-गैस दृष्टिकोण के अनुरूप बताया गया है।

टैग

# Trends, Volatility, Correlations, and Critical Phenomena in Financial Markets


# Trends, Volatility, Correlations, and Critical Phenomena in Financial Markets









We forecast future volatilities and correlations of financial markets based on the current trends in these markets. This complements previous work that models future expected returns by a cubic polynomial of the current trend strength. Empirically, we observe that volatilities and correlations tend to increase day after day in times of strong up- or down-trends. This effect is particularly pronounced in down-trends. It can be accurately quantified by quadratic polynomials of today's trend strengths, which refine common mean-reversion models of volatilities and correlations. Our results improve the prediction of market risk by accounting for market trends. They also support a recent proposal to model financial markets by a lattice gas near its critical point.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।