Panoramica del clustering della volatilità

Il raggruppamento di volatilità è la tendenza di grandi cambiamenti nei prezzi delle attività finanziarie a raggrupparsi insieme, il che si traduce nella persistenza di queste dimensioni delle variazioni dei prezzi. Un altro modo per descrivere il fenomeno del raggruppamento della volatilità è quello di citare il famoso scienziato-matematico Benoit Mandelbrot e definirlo come l'osservazione che "grandi cambiamenti tendono ad essere seguiti da grandi cambiamenti ... e piccoli cambiamenti tendono ad essere seguiti da piccoli cambiamenti" quando arriva ai mercati. Questo fenomeno si osserva quando vi sono periodi prolungati di elevata volatilità del mercato o il tasso relativo a cui cambia il prezzo di un'attività finanziaria, seguito da un periodo di "calma" o bassa volatilità.

Il comportamento della volatilità del mercato

Le serie temporali dei rendimenti delle attività finanziarie spesso dimostrano il raggruppamento di volatilità. In una serie temporale di prezzi delle azioni, ad esempio, si osserva che la varianza dei rendimenti o dei prezzi dei tronchi è elevata per periodi prolungati e quindi bassa per periodi prolungati. Pertanto, la varianza dei rendimenti giornalieri può essere elevata un mese (alta volatilità) e mostrare una bassa varianza (bassa volatilità) il successivo. Ciò si verifica a tal punto da rendere poco convincente un modello iid (modello indipendente e distribuito in modo identico) di prezzi di registro o rendimenti delle attività. È proprio questa proprietà di serie temporali di prezzi che si chiama cluster di volatilità.

Ciò che ciò significa in pratica e nel mondo degli investimenti è che quando i mercati rispondono a nuove informazioni con ampi movimenti di prezzo (volatilità), questi ambienti ad alta volatilità tendono a resistere per un po 'dopo quel primo shock. In altre parole, quando un mercato subisce uno shock volatile, dovrebbe essere prevista una maggiore volatilità. Questo fenomeno è stato indicato come persistenza di shock di volatilità, che dà origine al concetto di clustering di volatilità. 

Modellazione della volatilità Clustering

Il fenomeno del clustering della volatilità è stato di grande interesse per i ricercatori di molti background e ha influenzato lo sviluppo di modelli stocastici nella finanza. Ma il clustering di volatilità viene generalmente affrontato modellando il processo dei prezzi con un modello di tipo ARCH. Oggi esistono diversi metodi per quantificare e modellare questo fenomeno, ma i due modelli più utilizzati sono l'eteroschedasticità condizionale autoregressiva (ARCH) e i modelli generalizzati di eteroschedasticità condizionale autoregressiva (GARCH).

Mentre i modelli di tipo ARCH e i modelli di volatilità stocastica vengono utilizzati dai ricercatori per offrire alcuni sistemi statistici che imitano il clustering della volatilità, non forniscono ancora alcuna spiegazione economica.