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    Comprendere i rendimenti del mercato azionario:quali modelli si adattano meglio?

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    Comprendere i rendimenti del mercato azionario dipende dalla comprensione della loro volatilità. Da decenni dominano due modelli semplici ma in competizione tra loro:il modello Heston, introdotto nel 1993, e il modello moltiplicativo, che risale al 1990. I fisici americani hanno recentemente confrontato i due modelli applicandoli al mercato azionario statunitense e utilizzando i dati storici di due indici:l'S&P500 e il Dow Jones Industrial Average. In uno studio pubblicato su The European Physical Journal B , Rostislav Serota e colleghi dell'Università di Cincinnati, OH, STATI UNITI D'AMERICA, dimostrare le chiare differenze tra i due modelli. In poche parole, il modello di Heston è migliore per prevedere accumuli a lungo termine di rendimenti azionari, mentre il modello moltiplicativo è più adatto a prevedere rendimenti giornalieri o plurigiornalieri.

    La volatilità delle azioni dipende dal livello di casualità associato alla dispersione statistica attorno a un valore centrale delle azioni, noto come volatilità stocastica. Il modello di Heston prevede code corte per le distribuzioni di volatilità e rendimenti azionari, che corrispondono a un basso numero di occorrenze di valori attorno al valore di ritorno centrale. In contrasto, il modello moltiplicativo produce code "grasse", governato da leggi di potere, con un'ampia distribuzione attorno al valore centrale.

    Il team ha studiato i momenti della distribuzione in funzione del numero di giorni in cui si sono accumulati i rendimenti. Secondo gli autori, questo approccio produce risultati più definitivi che si adattano alle distribuzioni dei rendimenti.

    Nella ricerca di follow-up, Serota e colleghi sono ora alla ricerca di modelli alternativi che combinino i rispettivi punti di forza dei modelli Heston e moltiplicativi. Hanno già completato un semplice modello moltiplicativo di Heston e stanno ora lavorando alla sua generalizzazione. Inoltre, stanno esplorando altre proprietà di caratterizzazione per la previsione del rendimento delle azioni, come leva, correlazioni e rilassamento.

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