Volume de negociação explica pouco da volatilidade agrupada

Resumo

Este estudo testa se as oscilações na atividade de negociação explicam a volatilidade agrupada e as caudas pesadas nos retornos das ações. Com observações negócio a negócio das bolsas de Nova York e Londres, compara o comportamento dos preços em intervalos com número fixo de transações ou volume total fixo. A volatilidade agrupada permanece forte nas duas condições, e as distribuições dos retornos mantêm formas semelhantes às observadas em intervalos de tempo comuns.

Os resultados indicam que a frequência de negociação e o volume total explicam apenas uma pequena parte da variação da volatilidade e não são a principal fonte dos retornos com caudas pesadas. Uma análise transversal também conclui que fatores além da frequência de transações e do volume dominam a memória longa da volatilidade. Os autores examinam por que suas conclusões diferem de estudos anteriores. As evidências se limitam às bolsas e aos dados analisados; o relato não identifica quais outros fatores causam os padrões de volatilidade restantes.

Ideias principais

• A frequência de negociação explica apenas uma pequena parcela das oscilações de volatilidade nos dados estudados.
• O agrupamento da volatilidade persiste quando as variações de preço são medidas em intervalos com número fixo de transações.
• Fixar o volume total negociado também não elimina o forte agrupamento da volatilidade.
• Os retornos condicionados à frequência ou ao volume mantêm distribuições semelhantes às observadas em tempo real.
• Na análise transversal, fatores além da frequência e do volume dominam a memória longa da volatilidade.

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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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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.