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    Comprendre les rendements boursiers :quels modèles correspondent le mieux ?

    Crédit :CC0 Domaine public

    Comprendre les rendements boursiers passe par la compréhension de leur volatilité. Deux modèles simples mais concurrents dominent depuis des décennies :le modèle Heston, introduit en 1993, et le modèle multiplicatif, qui remonte à 1990. Des physiciens américains ont récemment comparé les deux modèles en les appliquant à la bourse des États-Unis et en utilisant les données historiques de deux indices :le S&P500 et le Dow Jones Industrial Average. Dans une étude publiée dans Le Journal Physique Européen B , Rostislav Serota et ses collègues de l'Université de Cincinnati, OH, ETATS-UNIS, démontrer les différences évidentes entre les deux modèles. Tout simplement, le modèle Heston est meilleur pour prédire les accumulations à long terme de rendements boursiers, tandis que le modèle multiplicatif est mieux adapté pour prédire les rendements quotidiens ou sur plusieurs jours.

    La volatilité des actions dépend du niveau d'aléatoire associé à la dispersion statistique autour d'une valeur boursière centrale, connue sous le nom de volatilité stochastique. Le modèle Heston prédit des queues courtes pour les distributions de volatilité et les rendements boursiers, qui correspondent à un faible nombre d'occurrences de valeurs autour de la valeur de retour centrale. En revanche, le modèle multiplicatif donne des queues "grosses", régi par les lois du pouvoir, avec une large distribution autour de la valeur centrale.

    L'équipe a étudié les moments de la distribution en fonction du nombre de jours sur lesquels les retours ont été accumulés. Selon les auteurs, cette approche produit des résultats plus définitifs que l'ajustement des distributions de rendements.

    Dans la recherche de suivi, Serota et ses collègues recherchent maintenant des modèles alternatifs qui combinent les forces respectives des modèles Heston et multiplicatifs. Ils ont déjà réalisé un modèle Heston-multiplicatif simple et travaillent maintenant à sa généralisation. En outre, ils explorent d'autres propriétés de caractérisation pour la prédiction du rendement des actions, comme l'effet de levier, corrélations et relaxation.

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