Mô hình biến động cục bộ theo ngưỡng cho hiệu ứng đòn bẩy và hồi quy về trung bình

Tóm tắt

Tài liệu trình bày mô hình biến động cục bộ thời gian liên tục với các hệ số drift và biến động hằng từng đoạn. Một ngưỡng giá làm động thái chuyển đổi giữa các chế độ, cho phép mô hình biểu diễn cả hiệu ứng đòn bẩy, trong đó giá thấp hơn gắn với biến động cao hơn, lẫn hành vi hồi quy về trung bình. Phương pháp được mô tả là dạng tương tự thời gian liên tục của mô hình tự hồi quy ngưỡng tự kích thích.

Nghiên cứu đề xuất quy trình ước lượng các hệ số và ngưỡng. Khi áp dụng vào giá hằng ngày của cổ phiếu NYSE và S&P 500 qua nhiều cửa sổ thời gian, các ước lượng cho thấy bằng chứng nhất quán về hiệu ứng đòn bẩy và phát hiện rõ nhất hiện tượng hồi quy về trung bình trong các giai đoạn khủng hoảng. Bằng chứng được báo cáo là thực nghiệm và dựa trên các mẫu lịch sử; tài liệu không đưa ra kết quả dự báo hay hiệu suất giao dịch, cũng không nêu kiểm tra độ vững hoặc chi tiết triển khai.

Ý chính

• Ngưỡng giá xác định chế độ drift và biến động nào được áp dụng.
• Mô hình dùng các hệ số hằng từng đoạn trong quá trình giá thời gian liên tục.
• Khuôn khổ nhằm nắm bắt đồng thời hiệu ứng đòn bẩy và hồi quy về trung bình.
• Ước lượng lịch sử cho thấy bằng chứng về hiệu ứng đòn bẩy; hồi quy về trung bình rõ hơn trong khủng hoảng.

Thẻ

# A threshold model for local volatility: evidence of leverage and mean reversion effects on historical data


# A threshold model for local volatility: evidence of leverage and mean reversion effects on historical data









In financial markets, low prices are generally associated with high volatilities and vice-versa, this well known stylized fact usually being referred to as leverage effect. We propose a local volatility model, given by a stochastic differential equation with piecewise constant coefficients, which accounts of leverage and mean-reversion effects in the dynamics of the prices. This model exhibits a regime switch in the dynamics accordingly to a certain threshold. It can be seen as a continuous-time version of the Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) model. We propose an estimation procedure for the volatility and drift coefficients as well as for the threshold level. Parameters estimated on the daily prices of 348 stocks of NYSE and S\&P 500, on different time windows, show consistent empirical evidence for leverageeffects. Mean-reversion effects are also detected, most markedly in crisis periods.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.