Статистические финансы - Statistical finance

Статистические финансы,[1] это применение эконофизика[2] к финансовые рынки. Вместо нормативный корни большей части поля финансы, он использует позитивист каркас, включая образцы из статистическая физика с упором на возникающие или коллективные свойства финансовых рынков. Отправной точкой для этого подхода к пониманию финансовых рынков являются эмпирически наблюдаемые стилизованные факты.

Стилизованные факты

  1. Для фондовых рынков характерны всплески волатильности цен.
  2. Изменения цен менее волатильны на бычьих рынках и более волатильны на медвежьих рынках.
  3. Корреляции изменения цен тем сильнее, чем выше волатильность, и их автокорреляции быстро исчезают.
  4. Почти все реальные данные содержат больше экстремальных событий, чем предполагалось.
  5. Корреляции волатильности медленно затухают.
  6. Объемы торговли имеют память так же, как и волатильность.
  7. Прошлые изменения цен отрицательно коррелируют с будущими волатильностями.

Научно-исследовательские цели

Статистические финансы сосредоточены на трех областях:

  1. Эмпирические исследования были сосредоточены на обнаружении интересных статистических особенностей данных финансовых временных рядов, направленных на расширение и консолидацию известных стилизованные факты.
  2. Использование этих открытий для построения и внедрения моделей, которые улучшают цену производных финансовых инструментов и прогнозируют движение цен на акции с акцентом на негауссовский методы и модели.
  3. Изучение коллективного и возникающего поведения на смоделированных и реальных рынках с целью выявления механизмов, ответственных за наблюдаемые стилизованные факты с акцентом на агент-ориентированные модели.

Финансовая эконометрика также уделяет внимание первым двум из этих трех областей. Тем не менее, почти нет совпадения или взаимодействия между сообществом исследователей статистических финансов (которые обычно публикуются в физических журналах) и сообществом исследователей финансовой эконометрики (которые обычно публикуются в экономических журналах).

Поведенческие финансы и статистические финансы

Поведенческие финансы пытаются объяснить аномалии цен с точки зрения предвзятого поведения людей, в основном озабоченных самими агентами и, в меньшей степени, агрегированием поведения агентов. Статистические финансы связаны с возникающими свойствами, возникающими из систем со многими взаимодействующими агентами, и как таковые попытки объяснить аномалии цен с точки зрения коллективного поведения. Эмерджентные свойства в значительной степени не зависят от уникальности отдельных агентов, потому что они зависят от природы взаимодействий агентов, а не самих агентов. Этот подход сильно опирается на идеи, вытекающие из сложные системы, фазовые переходы, критичность, самоорганизованная критичность, неэкстенсивность (см. Энтропия Цаллиса ), q-гауссовские модели и модели на основе агентов (см. агентная модель ); поскольку они известны своей способностью восстанавливать некоторые феноменологические данные финансовых рынков, стилизованные факты, в частности дальняя память и масштабирование из-за дальнодействующих взаимодействий.

Критика

В рамках предмета описание финансовых рынков вслепую с точки зрения моделей статистической физики было заявлено как ошибочное, поскольку выяснилось, что они не полностью соответствуют тому, что мы теперь знаем о реальных финансовых рынках. Во-первых, трейдеры создают между собой в основном шум, а не корреляции на большие расстояния, за исключением случаев, когда они все покупают или все продают, например, во время популярного IPO или во время краха. Рынок не находится в критической точке равновесия, возникающий в результате неравновесный рынок должен отражать детали взаимодействия трейдеров (универсальность применяется только к очень ограниченному классу бифуркаций, и рынок не находится в состоянии бифуркации). Даже если рассматривать понятие термодинамического равновесия не на уровне агентов, а с точки зрения совокупности инструментов, стабильных конфигураций не наблюдается. Рынок не «самоорганизуется» в устойчивое статистическое равновесие, скорее, рынки нестабильны. Хотя рынки могут быть «самоорганизующимися» в том смысле, в котором они сингулярность за конечное время Модели этих моделей сложно подделать. Хотя сложные системы никогда не определялись в широком смысле, финансовые рынки действительно удовлетворяют разумному критерию того, чтобы считаться сложными адаптивными системами.[3] Доктрина Таллиса была поставлена ​​под сомнение, поскольку она, по-видимому, является частным случаем марковской динамики, что ставит под сомнение само понятие «нелинейное уравнение Фоккера-Планка». Кроме того, стандартные «стилизованные факты» финансовых рынков, толстых хвостов, масштабирования и универсальности не наблюдаются на реальных валютных рынках, даже если они наблюдаются на фондовых рынках.

За пределами предмета этот подход был рассмотрен многими как опасный взгляд на финансы, который вызвал критику со стороны некоторых неортодоксальные экономисты потому что:[4]

  1. «Отсутствие осведомленности о работе, проделанной в самой экономике».
  2. «Сопротивление более строгой и надежной статистической методологии».
  3. «Вера в то, что универсальные эмпирические закономерности можно найти во многих сферах экономической деятельности».
  4. «Теоретические модели, которые используются для объяснения эмпирических явлений».

В ответ на эту критику звучат заявления об общем созревании этих нетрадиционных эмпирических подходов к финансам.[5] Такая защита предмета не льстит использованию метафор физики, но защищает альтернативный эмпирический подход самой «эконофизики».

Некоторые утверждения о ключевых данных были подвергнуты сомнению с точки зрения методов анализа данных.[6]

Некоторые идеи, вытекающие из нелинейных наук и статистической физики, помогли изменить наше понимание финансовых рынков и, тем не менее, могут оказаться полезными, но особые требования стохастического анализа к конкретным моделям, используемым в финансах, очевидно, уникальны для финансов как предмета. . В этом подходе к финансам очень много недостатков, но кажется, что канонический подход к оптимизации индивидуального поведения на основе финансов с учетом информации и предпочтений с допущениями, позволяющими агрегировать в равновесии, еще более проблематичен.

Было высказано предположение, что требуется изменение мышления в области финансов и экономики, которое переместит эту область в сторону методов естествознания.[7] Возможно, финансы следует рассматривать в большей степени как наблюдательную науку, в которой рынки наблюдаются так же, как наблюдаемая Вселенная в космологии или наблюдаемые экосистемы в науках об окружающей среде. Здесь местные принципы могут быть раскрыты с помощью локальных экспериментов, но значимые глобальные эксперименты трудно представить как осуществимые без воспроизведения наблюдаемой системы. Требуемая наука становится наукой, основанной в основном на плюрализме (см. научный плюрализм мнение о том, что некоторые явления, наблюдаемые в науке, требуют множественных объяснений для объяснения их природы), как и в большинстве наук, которые имеют дело со сложностью, а не единой единой математической основы, которая должна быть проверена экспериментом.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Бушо, Жан-Филипп (2002). «Введение в статистические финансы». Physica A: Статистическая механика и ее приложения. Elsevier BV. 313 (1–2): 238–251. Дои:10.1016 / s0378-4371 (02) 01039-7. ISSN  0378-4371.
  2. ^ Плеру, Василики; Гопикришнан, Парамешваран; Нуньес Амарал, Луис А .; Мейер, Мартин; Стэнли, Х. Юджин (1999-12-01). «Масштабирование распределения колебаний цен отдельных компаний». Физический обзор E. Американское физическое общество (APS). 60 (6): 6519–6529. arXiv:cond-mat / 9907161. Дои:10.1103 / Physreve.60.6519. ISSN  1063-651X. PMID  11970569.
  3. ^ Сложность финансового рынка, Джонсон, Джеффрис и Хуэй, Оксфорд, 2003 г.
  4. ^ Галлегати, Мауро; Кин, Стив; Люкс, Томас; Ормерод, Пол (2006). «Тревожные тенденции в эконофизике». Physica A: Статистическая механика и ее приложения. Elsevier BV. 370 (1): 1–6. Дои:10.1016 / j.physa.2006.04.029. ISSN  0378-4371.
  5. ^ Макколи, Джозеф Л. (2006). «Ответ на» тревожные тенденции в эконофизике"" (PDF). Physica A: Статистическая механика и ее приложения. Elsevier BV. 371 (2): 601–609. arXiv:физика / 0606002. Дои:10.1016 / j.physa.2006.05.043. ISSN  0378-4371.
  6. ^ Басслер, К. Э .; McCauley, J. L .; Гунаратне, Г. Х. (23 октября 2007 г.). «Нестационарные приращения, масштабные распределения и переменные процессы распространения на финансовых рынках». Труды Национальной академии наук. 104 (44): 17287–17290. Дои:10.1073 / pnas.0708664104. ISSN  0027-8424. PMID  17956981.
  7. ^ Бушо, Жан-Филипп (2008). «Экономике нужна научная революция». Природа. ООО "Спрингер Сайенс энд Бизнес Медиа". 455 (7217): 1181. arXiv:0810.5306. Дои:10.1038 / 4551181a. ISSN  0028-0836.

Библиография

Видеть Библиография и учебники по эконофизике

внешняя ссылка