Торговая активность как прокси информационного потока в моделях волатильности акций GARCH

Сводка

Исследование анализирует, помогают ли дневной объём торгов и число сделок объяснить волатильность акций на данных Токийской фондовой биржи. В соответствии с гипотезой смеси распределений обе величины рассматриваются как показатели скорости поступления значимой для рынка информации. Их связь с волатильностью оценивается с помощью обобщённых моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности, учитывающих устойчивость условной дисперсии.

Согласно результатам, добавление объёма торгов или числа сделок не всегда устраняет эффекты GARCH. Авторы трактуют это как свидетельство того, что эти показатели активности недостаточно точно отражают скорость поступления информации. Результат предостерегает от предположения, что одной лишь более интенсивной торговли достаточно для объяснения персистентности волатильности. В предоставленном описании не указаны период выборки, акции, варианты модели или частота сохранения персистентности, поэтому по этому краткому изложению нельзя судить о силе и обобщаемости результата.

Ключевые идеи

• Исследование проверяет объём торгов и число сделок как показатели поступления информации.
• Для оценки персистентности волатильности используются дневные данные Токийской фондовой биржи и модели GARCH.
• Добавление каждого из двух показателей торговой активности не всегда устраняет эффекты GARCH.
• Согласно результатам, объём торгов и число сделок не полностью отражают поток информации.
• В документе недостаточно методологических деталей, чтобы оценить область применимости результата.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.