Кластер волатильности

Для определения сущности кластеров волатильности, соотношения  [c.86]

Возникновение кластеров волатильности может быть приписано  [c.108]


В то время как нанесение на карту соответствующих меток может внести ясность в разбиение данных по группам и кластерам, полученным с помощью СОК, обнаруживать нелинейные связи и зависимости между различными показателями удобнее всего с помощью окон отдельных компонент. Расположив эти окна рядом с основной картой (см. рис. 15.10), вы можете непосредственно исследовать зависимости между компонентами. Например, на рис. 15.10 показаны текущие значения доходности (Р/Е), форвардные значения доходности (Р/Е), норма дивидендов, капитализация рынка, число компаний и волатильность. Цветная шкала в нижней части каждого окна отражает диапазон изменения соответствующей компоненты. Сравнительно малым значениям каждой компоненты соответствует голубой цвет, большим значениям — красный, промежуточным значениям соответствуют цвета, изменяющиеся по спектру от светло-голубого до оранжевого.  [c.297]

В кластере 1 сгруппирована большая часть развитых фондовых рынков. Кластер 2 объединяет два азиатских рынка, которые крупнее и активнее всех остальных в кластере 3 собрана большая часть рынков стран АСЕАН кластеры 4 и 5 объединяют рынки с высокой волатильностью наряду с наиболее передовыми развивающимися рынками. Вне перечисленных кластеров оказались США, Япония, Китай, Тайвань, Шри-Ланка и Финляндия.  [c.302]


Основной способ использования волатильности, как уже упоминалось, — это определение границ зоны возможных значений доходности гм (а с ней и границ цен рм) на следующем после расчета таге г + 1. Поэтому, если игрок пытается использовать волатильность для достаточно короткого прогноза (на день или три вперед), то он может, во-первых, сократить величину выборки N до минимально разумного уровня (чтобы исключить влияние более ранних данных), хотя при этом существенно падает надежность определения величины а. А во-вторых, он может использовать авторегрессионные гетероскедастичные модели определения волатильности (AR H, AR H и др.). Эти модели позволяют учесть эффект кластеров на рынке, когда торговля достаточно хорошо может быть разделена на периоды низкой и высокой волатильности.  [c.206]

На рис. 15.8 приведен пример окна Values . В верхней части рисунка мы видим информацию, связанную с узлом на карте кредитных рисков, включающей в себя США, в нижней части рисунка представлены данные об узле карты, включающей некоторые из стран АСЕАН. Различие между этими двумя кластерами очевидно. Для последнего кластера характерны более низкие значения доходности (Р/Е) и прогнозируемого роста доходов, значительно более низкая капитализация и меньшее число действующих компаний. С другой стороны, данные рынки отличает более высокая волатильность по сравнению с рынками США.  [c.297]

Смотреть страницы где упоминается термин Кластер волатильности

: [c.86]    [c.103]    [c.125]    [c.210]    [c.206]