अस्थिरता क्लस्टरिंग का अवलोकन

अस्थिरता क्लस्टरिंग वित्तीय परिसंपत्तियों की कीमतों में एक साथ क्लस्टर में बड़े बदलाव की प्रवृत्ति है, जिसके परिणामस्वरूप मूल्य परिवर्तनों के इन परिमाणों की दृढ़ता बनी रहती है। अस्थिरता क्लस्टरिंग की घटना का वर्णन करने का एक और तरीका प्रसिद्ध वैज्ञानिक-गणितज्ञ बेनोइट मंडेलब्रोट को उद्धृत करना है, और इसे वास के रूप में परिभाषित करना है। यह देखते हुए कि "बड़े बदलावों के बाद बड़े बदलाव होते हैं... और जब छोटे बदलाव आते हैं तो छोटे बदलाव होते हैं" बाजारों। यह घटना तब देखी जाती है जब उच्च बाजार अस्थिरता या रिश्तेदार की विस्तारित अवधि होती है दर जिस पर एक वित्तीय संपत्ति की कीमत बदल जाती है, उसके बाद "शांत" या कम अस्थिरता की अवधि होती है।

समय श्रृंखला वित्तीय परिसंपत्ति रिटर्न अक्सर अस्थिरता क्लस्टरिंग को दर्शाता है। की एक श्रृंखला में शेयर भाव, उदाहरण के लिए, यह देखा गया है कि विस्तारित अवधि के लिए रिटर्न या लॉग-प्राइस का विचरण अधिक है विस्तारित अवधि के लिए कम. जैसे, दैनिक रिटर्न का विचरण अगले एक महीने (उच्च अस्थिरता) और अगले दिन कम विचरण (कम अस्थिरता) दिखा सकता है। यह इस तरह की डिग्री के लिए होता है कि यह लॉग-प्राइस या एसेट रिटर्न के एक आईड मॉडल (स्वतंत्र और समान रूप से वितरित मॉडल) बनाता है। यह कीमतों की समय श्रृंखला की यह बहुत ही संपत्ति है जिसे अस्थिरता क्लस्टरिंग कहा जाता है।

व्यवहार में और निवेश की दुनिया में इसका क्या मतलब है क्योंकि बाजार बड़ी जानकारी के साथ नई जानकारी पर प्रतिक्रिया देता है मूल्य चालन (अस्थिरता), ये उच्च-अस्थिरता वातावरण उस पहले झटके के बाद थोड़ी देर के लिए सहन करते हैं। दूसरे शब्दों में, जब कोई बाजार पीड़ित होता है अस्थिर झटका, अधिक अस्थिरता की उम्मीद की जानी चाहिए। इस घटना को इस रूप में संदर्भित किया गया है अस्थिरता के झटकों की दृढ़ता, जो अस्थिरता क्लस्टरिंग की अवधारणा को जन्म देता है।

अस्थिरता क्लस्टरिंग की घटना कई पृष्ठभूमि के शोधकर्ताओं के लिए बहुत रुचि रही है और वित्त में स्टोकेस्टिक मॉडल के विकास को प्रभावित किया है। लेकिन अस्थिरता क्लस्टरिंग को आमतौर पर एआरसीएच-टाइप मॉडल के साथ मूल्य प्रक्रिया मॉडलिंग द्वारा संपर्क किया जाता है। आज, इस घटना की मात्रा और मॉडलिंग के लिए कई तरीके हैं, लेकिन दो सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मॉडल हैं autoregressive सशर्त heteroskedasticity (ARCH) और सामान्यीकृत autoregressive सशर्त heteroskedasticity (GARCH) मॉडल।

जबकि ARCH- प्रकार के मॉडल और स्टोचैस्टिक अस्थिरता मॉडल का उपयोग शोधकर्ताओं द्वारा कुछ की पेशकश करने के लिए किया जाता है सांख्यिकीय प्रणालियां जो अस्थिरता क्लस्टरिंग का अनुकरण करती हैं, वे अभी भी कोई आर्थिक नहीं देते हैं इसके लिए स्पष्टीकरण।