¿Cuál es el modelo econométrico de referencia para el volumen? El modelo de base para las variaciones de precios es el modelo autorregresivo (AR) y GARCH(1,1) para la volatilidad. ¿Existe algún estudio sobre los modelos econométricos utilizados en la modelización del volumen?
Respuestas
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mendicant
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GARCH funcionará si el volumen tiene memoria con cierto decaimiento. AR funcionará si el volumen tiene propiedades de reversión a la media. Ambas son cuestiones empíricas y dependen del mercado. También debería considerar si hay efectos estacionales (día de la semana, mes, trimestre), en cuyo caso debería añadir variables ficticias. Los modelos MA funcionarán bien si el volumen se comporta como un paseo aleatorio (no es el caso).
No existe un "patrón oro", ya que los mercados tienen diferentes características de volumen (por ejemplo, los mercados emergentes tienen volúmenes crecientes; en los mercados desarrollados se negocia menos volumen año tras año con el aumento de las redes de cruce y los dark pools). Para empezar, yo empezaría por observar el volumen de interés para ver qué propiedades se mantienen (es decir, tendencia, reversión a la media, persistencia, estacionalidad).
Puede utilizar la función auto.arima del paquete previsión ajustar un modelo de volumen a cada valor en lugar de buscar una forma funcional global para todos los valores.
user6189
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26
Recientemente me ocupé de algunos análisis de las series temporales de volumen, volumen diario en euros para las acciones europeas. He descubierto que un modelo ARIMA funciona bien. Pero, algunos EWMA también podría proporcionar buen pronóstico si está bien parametrizado.
También es posible que se produzcan efectos estacionales debidos a acontecimientos macroeconómicos, por lo que deberá depurar los datos y tratar estos días de forma diferente.
fejd
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Pruebe lo siguiente :
- realizar la transformación logarítmica de los datos de volumen.
- comprobar si los datos transformados se ajustan bien a la distribución normal.
- si está trabajando con volumen intradía, entonces ajuste la estacionalidad por el efecto de la hora del día, si utiliza datos diarios, en algunos casos podrían aplicarse algunas estacionalidades especiales como el día de vencimiento, etc. pero puede que no sea obligatorio.
- ajustar un modelo ARMA.
- si sigue sin estar satisfecho, pruebe a utilizar un proceso de memoria larga.
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Como apunte, GARCH modela la volatilidad (es decir, el segundo momento), no el precio (primer momento).
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@Dirk Eddelbuettel pero AR(1)-GARCH(1,1) sí lo hace
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@DirkEddelbuettel Todo modelo GARCH modelará el primer momento a través de la ecuación de la media. Incluso el simple GARCH(1,1) asume $R(t) = \sigma(t)z(t)$ es el proceso de ecuación media. Si la ecuación de la media está mal especificada, también lo está la ecuación de la varianza, por lo que corresponde al modelizador intentar que ambas sean representativas del proceso subyacente (aunque esto no pueda hacerse en realidad mediante GARCH).