Исследование взаимозависимости текущей волатильности и объема торгов: GARCH-эффект для высокочастотных данных торгов ценных бумаг

Сидоров Сергей Петрович; Файзлиев Алексей Раисович

Введение;

GARCH-модель;

Эмпирические результаты;

Заключение;

Портфельные инвестиции Биржевая торговля

Портфельные инвестиции Технический анализ

Ключевые слова: моделирование волатильности, GARCH-модели, авторегрессионная условная гетероскедастичность

Аннотация

В последнее время исследования многих авторов были посвящены влиянию текущего объема дневных торгов на волатильность. Оказалось, что включение объема торгов в качестве экзогенной переменной в GARCH-модель приводит к тому, что ее коэффициенты уменьшаются или вовсе становятся незначимыми. Это означает, что объемы торгов хорошо характеризуют и объясняют текущую волатильность доходности акций. В настоящей статье авторы показывают, что это справедливо и для высокочастотных данных по торгам ценных бумаг.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №4, 2012 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 9

Кол-во знаков: около 9,708

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Росси Э. Одномерные GARCH-модели: обзор // Квантиль. — 2010. — №8.

2. Arago V., Nieto L. (2005). «Heteroskedasticity in the returns of the mainword stock exchange indices: volume versus GARCH effects». International Financial Markets Institute and Money, Vol. 15, pp. 271–284.

3. Bollerslev T. (1986). «Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity». Journal of Econometrics, Vol. 31, pp. 307–327.

4. Cox D.R., Hinkley D.V. (1974). Theoretical Statistics. Chapman and Hall.

5. Karpoff J.M. (1987). «The relation between price changes and trading volume: а survey». Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 22, pp. 109–126.

6. Lamoureax C.G., Lastrapes W.D. (1990). «Heteroskedasticity in stock return data: volume versus GARCH effects». Journal of Business Economic Statistics, Vol. 2, pp. 253–260.

7. Miyakoshi T. (2002). «ARCH versus information-based variances: evidence from the Tokyo stock market». Japan and the World Economy, Vol. 14, pp. 215–231.

8. Ragunathan V., Peker A. (1997). «Price variability, trading volume and market depth: evidence from the Australian futures market». Applied Financial Economics, Vol. 7, pp. 447–454.

9. Sharma J.L., Mougoue M., Kamath R. (1996). «Heteroscedasticity in stock market indicator return data: volume versus GARCH effects». Applied Financial Economics, Vol. 6, No. 1, pp. 337–342.

Сидоров Сергей Петрович
к. ф.-м. н.

К. ф.-м. н., руководитель Института рисков Саратовского госуниверситета, доцент кафедры математической экономики СГУ.

Саратов

Файзлиев Алексей Раисович

Сотрудник Института рисков Саратовского госуниверситета.

Саратов

Электронная библиотека