Hoạt động giao dịch như chỉ báo thông tin trong mô hình biến động cổ phiếu GARCH

Tóm tắt

Nghiên cứu xem xét liệu khối lượng giao dịch hằng ngày và số lượng giao dịch có giúp giải thích biến động cổ phiếu hay không, sử dụng dữ liệu từ Sở Giao dịch Chứng khoán Tokyo. Theo giả thuyết hỗn hợp phân phối, nghiên cứu coi cả hai thước đo là đại diện cho tốc độ xuất hiện của thông tin liên quan đến thị trường. Mối quan hệ của chúng với biến động được đánh giá bằng các mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy tổng quát, vốn nắm bắt tính dai dẳng trong phương sai có điều kiện.

Kết quả được báo cáo là việc bổ sung khối lượng hoặc số lượng giao dịch không phải lúc nào cũng loại bỏ được các hiệu ứng GARCH. Các tác giả diễn giải điều này là bằng chứng cho thấy những thước đo hoạt động này không nắm bắt đầy đủ tốc độ xuất hiện thông tin. Kết quả cảnh báo không nên mặc định rằng giao dịch sôi động hơn tự nó giải thích được biến động dai dẳng. Phần mô tả được cung cấp không nêu giai đoạn mẫu, cổ phiếu, biến thể mô hình hay tần suất các trường hợp tính dai dẳng còn tồn tại, nên chỉ riêng bản tóm tắt chưa đủ để đánh giá mức độ mạnh và tính khái quát của phát hiện.

Ý chính

• Nghiên cứu kiểm tra khối lượng giao dịch và số lượng giao dịch như các đại diện cho tốc độ xuất hiện thông tin.
• Nghiên cứu dùng dữ liệu hằng ngày từ Sở Giao dịch Chứng khoán Tokyo và các mô hình GARCH để đánh giá tính dai dẳng của biến động.
• Bổ sung một trong hai thước đo giao dịch không phải lúc nào cũng loại bỏ được hiệu ứng GARCH.
• Kết quả được báo cáo gợi ý rằng khối lượng và số lượng giao dịch là thước đo chưa đầy đủ về dòng thông tin.
• Tài liệu không cung cấp đủ chi tiết phương pháp để đánh giá phạm vi của kết quả.

Thẻ

# 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.

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.