Clusterizarea volatilității este tendința unor schimbări mari ale prețurilor activelor financiare la grupare, ceea ce duce la persistența acestor mărimi ale modificărilor prețurilor. Un alt mod de a descrie fenomenul grupării de volatilitate este să-l citez pe faimosul savant-matematician Benoit Mandelbrot și să-l definească drept „ observația că „schimbările mari tind să fie urmate de schimbări mari... iar modificările mici tind să fie urmate de mici schimbări" atunci când vine vorba de piețe. Acest fenomen este observat atunci când există perioade extinse de volatilitate ridicată a pieței sau relativă rata la care se modifică prețul unui activ financiar, urmată de o perioadă de „calm” sau volatilitate scăzută.
Comportamentul volatilității pieței
Serie de timp randamentul activelor financiare demonstrează adesea agregarea volatilității. Într-o serie de timp de preturile actiunilor, de exemplu, se observă că variația rentabilităților sau a prețurilor-jurnal este mare pentru perioade prelungite și apoi
scăzut pentru perioade extinse. Ca atare, variația randamentelor zilnice poate fi ridicată la o lună (volatilitate ridicată) și prezintă o variație scăzută (volatilitate scăzută) în următoarea. Acest lucru se întâmplă într-o asemenea măsură încât face ca un model iid (model independent și distribuit în mod identic) de prețuri de jurnal sau de rentabilitate a activelor să nu fie convingător. Această proprietate a seriei temporale a prețurilor este denumită clustering de volatilitate.Ceea ce înseamnă acest lucru în practică și în lumea investițiilor este faptul că pe măsură ce piețele răspund la informații noi în mare mișcările prețurilor (volatilitate), aceste medii cu volatilitate ridicată tind să reziste o perioadă după acest șoc. Cu alte cuvinte, când o piață suferă a șoc volatil, ar trebui să se aștepte mai multă volatilitate. Acest fenomen a fost denumit persistența șocurilor de volatilitate, care dă naștere conceptului de clustering de volatilitate.
Modelarea grupării de volatilitate
Fenomenul clustering-ului de volatilitate a fost de mare interes pentru cercetătorii din multe medii și a influențat dezvoltarea modelelor stocastice în finanțe. Dar, de obicei, abordarea grupării de volatilitate este abordată prin modelarea procesului de preț cu un model de tip ARCH. Astăzi, există mai multe metode pentru cuantificarea și modelarea acestui fenomen, dar cele două cele mai utilizate pe scară largă sunt cele heteroskedasticitate condițională autoregresivă (ARCH) și heteroskedasticitate condițională autoregresivă generalizată (GARCH) modele.
În timp ce modelele de tip ARCH și modelele de volatilitate stocastică sunt utilizate de cercetători pentru a oferi unele sistemele statistice care imită gruparea volatilității, ele nu oferă încă niciun nivel economic explicație pentru asta.