Atividade de trading como proxy de informação em modelos de volatilidade de ações GARCH
Resumo
O estudo examina se o volume diário de trading e a contagem de transações ajudam a explicar a volatilidade das ações, usando dados da Bolsa de Tóquio. Seguindo a hipótese da mistura de distribuições, trata ambas as medidas como proxies da taxa de chegada de informações relevantes para o mercado. A relação delas com a volatilidade é avaliada por modelos generalizados autorregressivos de heterocedasticidade condicional, que capturam a persistência na variância condicional.
O resultado relatado é que adicionar volume ou contagem de transações nem sempre elimina os efeitos GARCH. Os autores interpretam isso como evidência de que essas medidas de atividade não capturam adequadamente as taxas de chegada de informação. O resultado alerta contra a suposição de que um trading mais intenso, por si só, explica a volatilidade persistente. A descrição fornecida não especifica o período da amostra, as ações, as variantes do modelo nem a frequência dos casos em que a persistência permanece; portanto, não é possível avaliar a força e a generalidade do achado apenas com este resumo.
Ideias principais
- O estudo testa o volume de trading e a contagem de transações como proxies da chegada de informação.
- Usa dados diários da Bolsa de Tóquio e modelos GARCH para avaliar a persistência da volatilidade.
- Adicionar qualquer uma das medidas de trading nem sempre elimina os efeitos GARCH.
- O resultado relatado sugere que volume e contagem de transações são medidas incompletas do fluxo de informação.
- O documento não fornece detalhes metodológicos suficientes para avaliar o alcance do resultado.
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Texto completo
# 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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