Prezentare generală a grupării de volatilitate

Clusterizarea volatilității este tendința unor schimbări mari ale prețurilor activelor financiare la grupare, ceea ce duce la persistența acestor mărimi ale modificărilor prețurilor. Un alt mod de a descrie fenomenul clusteringului de volatilitate este să-l citez pe celebrul om de știință-matematician Benoit Mandelbrot și să îl definească drept observația că „schimbările mari tind să fie urmate de schimbări mari… iar modificările mici tind să fie urmate de mici schimbări” atunci când vine pe piețe. Acest fenomen este observat atunci când există perioade extinse de volatilitate ridicată a pieței sau rata relativă la care prețul unui activ financiar se modifică, urmată de o perioadă de „calm” sau volatilitate scăzută.

Comportamentul volatilității pieței

Seria de timp a rentabilităților activelor financiare demonstrează adesea agregarea volatilității. Într-o serie de timp a prețurilor acțiunilor, de exemplu, se observă că variația rentabilităților sau a prețurilor-jurnal este mare pentru perioade prelungite și apoi scăzută pentru perioade prelungite. Ca atare, variația randamentelor zilnice poate fi ridicată la o lună (volatilitate ridicată) și prezintă o variație scăzută (volatilitate scăzută) în următoarea. Acest lucru se întâmplă într-o asemenea măsură încât face ca un model iid (model independent și distribuit în mod identic) de prețuri de jurnal sau de rentabilitate a activelor să nu fie convingător. Această proprietate a seriei temporale a prețurilor este denumită clustering de volatilitate.

Ceea ce înseamnă acest lucru în practică și în lumea investițiilor este că, pe măsură ce piețele răspund la informații noi cu mișcări mari de prețuri (volatilitate), aceste medii cu volatilitate ridicată tind să reziste o perioadă după acest prim șoc. Cu alte cuvinte, când o piață suferă un șoc volatil, ar trebui să se aștepte mai multă volatilitate. Acest fenomen a fost denumit persistența șocurilor de volatilitate, ceea ce dă naștere conceptului de clustering de volatilitate. 

Modelarea grupării de volatilitate

Fenomenul clustering-ului de volatilitate a fost de mare interes pentru cercetătorii din multe medii și a influențat dezvoltarea modelelor stocastice în finanțe. Dar, de obicei, abordarea grupării de volatilitate este abordată prin modelarea procesului de preț cu un model de tip ARCH. Astăzi, există mai multe metode pentru cuantificarea și modelarea acestui fenomen, dar cele două modele cele mai utilizate sunt: ​​heteroskedasticitatea condițională autoregresivă (ARCH) și modelele generalizate de heteroskedasticitate condițională autoregresivă (GARCH)..

În timp ce modelele de tip ARCH și modelele de volatilitate stocastică sunt utilizate de cercetători pentru a oferi unele sisteme statistice care imită grupări de volatilitate, acestea nu oferă încă nicio explicație economică pentru aceasta.