ویژگی های سری های زمانی مالی

اغلب سری های زمانی مالی از روند مشخصی برخوردار می باشند و نوسان داده ها در آنها در طول زمان ثابت نمی باشند. ( اندرس، 2004، ص108-109)  برخی دیگر از ویژگی های این نوع داده ها عبارتند از : دنباله های پهن، نوسانات خوشه ای، اثرات اهرمی، حافظه بلندمدت، هم حرکتی در نوسان و رفتار گشت تصادفی

• دنباله های پهن

اولین بار باچیلر (1990) مدل گام تصادفی را برای قیمت های بازار سهام پیشنهاد کرد. بر این اساس، بازده سهام یک متغیر تصادفی با توزیع نرمال است؛ ولی این فرض در دهه 1960 که برای اولین بار وجود دنباله های سنگین بازدهی ها مشخص شد، مورد تردید قرار گرفت. به طور مشخص، نخستین بار مندلبروت (1963) و سپس فاما (1965) و مندلبورت و تیلور (1967) مطرح کردند که سری بازدهی تمایل به توزیع قله ای ( لپتوکورتیک ) دارد. به بیان دیگر، عاملان بازار، افزایش یا کاهش های شدید بازدهی را محتمل می دانند.

مقایسه توزیع سری های زمانی مالی از قبیل بازده سهام با توزیع نرمال نشان می دهد که توزیع این داده ها دم پهن و از کشیدگی بیشتری برخوردار می باشند. گشتاور چهارم توزیع نرمال 3 می باشد در حالیکه در بیشتر داده های مالی این مقدار بیشتر از 3 می باشد. ( ایدمیر، 2002، ص1-45)

• نوسانات خوشه ای

نوسانات خوشه ای بر متغیر بودن واریانس بازدهی در طول زمان دلالت دارد. ممکن است سری بازدهی در دوره های مختلف رفتارهای متفاوتی را از خود به نمایش بگذارد. یعنی، در برخی دوره ها دارای نوسان کم و دوره های دیگر دارای نوسان زیاد باشد. در چنین شرایطی انتظار می رود که واریانس متغیر تصادفی بازدهی ثابت نبوده و تابعی از رفتار جملات خطا باشد. وجود نوسانات خوشه ای را مندلبورت (1963) این گونه بیان می کند که: ” این تمایل وجود دارد که تغییرات بزرگ با تغییرات بزرگ و در همان جهت، و تغییرات کوچک نیز با تغییرات کوچک و در همان جهت همراه باشند.” ( بلرسلو، انگل و نلسون، 1994)

این نوسانات هنگامی ظاهر می شوند که دوره هایی که در آنها آرامش بر بازار حاکم است با دوره هایی که در انها آشفتگی شدیدی وجود دارد با یکدیگر تلاقی می نمایند. تغییری که میان این دو رژیم کاملا متفاوت رخ می دهد فرآیندی است که طی آن، بازده های بزرگ تا رسیدن به یک وضعیت نسبتا آرام به تدریج کاهش می یابند. (بالی و همکاران، 2008)

-        اثرات اهرمی

اثر اهرمی به رابطه منفی بازدهی سهام با ریسک سهام دلالت دارد. یعنی اگر بازدهی سهام افزایش یابد، میزان نوسان بازدهی سهام کاهش می یابد و برعکس. اثر اهرمی ابتدا توسط بلک (1967) مطرح شد. ( بلرسلو، انگل و نلسون، 1994)  نکته مهم در این نظریه، نامتقارن بودن نوسانات نسبت به افزیش و کاهش بازده سهام است. به بیان دیگر، شوک های منفی اثر بیشتری در مقایسه با شوک ها و اخبار مثبت بر جای می گذارند.

این ویژگی بیان می کندکه تغییرات قیمت بانوسان همبستگی منفی دارد. (ایدمیر،2002،ص1-45)

• حافظه بلندمدت

این ویژگی به ماندگاری شدید اثر شوک ها به ویژه درمورد داده هایی که نوسان بالایی دارند اشاره دارد. ( ایدمیر، 2002، ص1-45)  به عبارتی دیگر، شوک های وارده بر یک سری از داده ها ماندگاری (چسبندگی) بالایی را در طول زمان از خود نشان می دهند. (اندرس، 2004، ص109)

• هم حرکتی در نوسان

هنگامی که به سری های زمانی مالی از قبیل بازده های نرخ ارز در بازارهای مختلف نگاه می کنیم متوجه این نکته می شویم که تغییرات بزرگ در قیمت یک ارز با تغییرات بزرگ در قیمت ارزی دیگر با یگدیگر هماهنگ می باشند. این موضوع، اهمیت مدل های چندمتغیره در مدل سازی همبستگی متقابل موجود در بازارهای متفاوت را آشکار می سازد. ( ایدمیر، 2002، ص1-45)

• رفتار گشت تصادفی

در این نوع از سری های زمانی مقادیر متغیرها به طور مستمر دوره هایی از افزایش و کاهش را نشان می دهند بدون آنکه تمایلی به بازگشت به میانگین در بلندمدت در آنها وجود داشته باشد. این نوع رفتار گشت تصادفی از مشخصه های سری های نامانا به شمار می رود. ( اندرس، 2004، ص109)

. Thick tail

. Random Walk

. Mandelbort, (1963)

. Fama, (1965)

. Mandelbort and Taylor, (1967)

. Leptokurtic

. Aydemir (2002)

. Bollerslev, Engel and Nelson, (1994)

. Bali, T. G., Mo, H. and Tang, Y., 2008

. Leverage effect

. Black, (1967)