Выделение глобального стохастического тренда из несинхронных наблюдений волатильности финансовых индексов

Прикладная эконометрика. 2020. Т. 57. С. 53–71.

Погорелова П. В., Пересецкий А. А.

В данной работе метод линейного фильтра Калмана применяется для декомпози‐ ции несинхронных наблюдений реализованной волатильности финансовых индексов (NIKKEI 225, FTSE 100, S&P 500) на ненаблюдаемые глобальную и локальную состав‐ ляющие. Показано, что волатильность нью‐йоркского индекса S&P 500 представляет собой глобальную компоненту, в то время как токийский индекс NIKKEI 225, напротив, в большей степени подвержен изменениям со стороны локальных новостей. Показано, что наибольший вклад в глобальную составляющую дает интервал наблюдений от закрытия Лондонской биржи до закрытия биржи в Нью‐Йорке (соответственно, 16:30 и 21:00 UTC). Начиная примерно с 2012–2014 гг. растет вклад в волатильность глобального рынка новостей из интервала от закрытия биржи в Нью‐Йорке до за‐ крытия биржи в Токио (от 21:00 до 6:00 UTC). Это можно отнести к увеличивающе‐ муся в последнее время влиянию азиатских стран (Китай, Япония, Корея) на мировую экономику.

Ключевые слова: финансовые рынки, Kalman filter, фильтр Калмана, global stochastic trend, глобальный стохастический тренд, несинхронные данные, non-synchronous data, realized volatility, реализованная волатильность, financial markets