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GARCHの株価ボラティリティモデルにおける取引活動の情報指標としての役割

記事 arXiv papers · 著者: Tetsuya Takaishi et al.
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サマリー

本研究は、東京証券取引所のデータを用いて、日次の取引高と取引件数が株価ボラティリティの説明に役立つかを調べています。分布混合仮説に従い、両指標を市場関連情報の到来率の代理変数として扱います。条件付き分散の持続性を捉える一般化自己回帰条件付き分散不均一モデルを用いて、これらとボラティリティの関係を評価します。

報告された結果では、取引高または取引件数を加えてもGARCH効果が常に消えるわけではありません。著者らは、これらの活動指標では情報到来率を十分に捉えられない証拠だと解釈しています。この結果は、取引の活発化だけで持続的なボラティリティを説明できると考えることに注意を促します。提示された説明にはサンプル期間、銘柄、モデルの種類、持続性が残るケースの頻度が示されていません。そのため、この要約だけでは結果の強さや一般性を判断できません。

主なアイデア

  • 取引高と取引件数を、情報到来の代理指標として検証します。
  • 東京証券取引所の日次データとGARCHモデルを用い、ボラティリティの持続性を評価します。
  • どちらかの取引指標を加えても、GARCH効果が常に消えるわけではありません。
  • 報告結果は、取引高と取引件数が情報フローを完全には測れないことを示唆しています。
  • 結果の適用範囲を評価するには、資料の方法論的詳細が不足しています。

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株式ボラティリティ統計市場マイクロストラクチャー
全文
# 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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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。