Akciové trhy se v poslendí době nevyvíjejí podle toho, jak by si mnoho investorů přálo, takže modelování jejich chování může být zajímavou inspirací.
Pro svoji práci, která je v příloze jsem použil data z NYSE ( New York Stock Exchange), což je jeden z nejefektivnějších trhů. Existuje několik teorií efektivity trhu, nicméně efektivita na NYSE spočívá v obrovském počtu hráčů na trhu, velké likviditě akcií a silné informovanosti obchodujících. Data jsou za únor 2004 až březen 2008, takže se tam již stačila projevit americká hypoteční krize. Z toho důvodu jsem datovou řadu rozdělil na dvě části (je těžké určit, kdy přesně by mělo dojít k rozdělení, já jsem intuitivně dal 23.červenec 2007).
Mám tedy 1025 denních pozorování indexu NYSE:NYA a pomocí ekonometrických testů se snažím zjistit, který model popisuje chování akciového trhu nejlépe. Vzhledem k tomu, že je NYSE efektivní, tak model ARIMA (autoregressive moving average with unit root) není vhodný. (Před děsivost názvu se jedná o jednoduchý model, unit root znamená, že data musíme zlogaritmovat, aby byla stacionární, AR znamená závislost na předešlé hodnotě indexu a MA znamená, že chyba je také popisovatelná předešlým chováním).
Další model je ARCH=autoregressive conditional heteroscedasticity , který řeší sitaci, kdy chyba v modelu nemá konstatní rozptyl (heteroskedasticita). Konstatní rozptyl je velmi omezující podmínka, takže ji akciové trhy většinou nesplňují.
Lepším modelem mnohdy bývá GARCH=generalized....
Jak jsem očekával, je těžké najít v NYSE jakoukoliv strukturu, protože je efektivní. Nejlepším modelem se zdá GARCH (1,1). Vysvětlující síla dlouhodobé volatility je nízká(nízký koeficient). Hypoteční krize se silně projevila na chování NYSE a je zatím nejisté, jak dlouho bude trvat, než se její chování - a zda vůbec - vrátí k předčervencové 2007 struktuře.
No comments:
Post a Comment