Finanse statystyczne

Finanse statystyczne to zastosowanie ekonofizyki do rynków finansowych . Zamiast normatywnych korzeni finansów wykorzystuje ramy pozytywistyczne . Zawiera przykłady z fizyki statystycznej z naciskiem na wyłaniające się lub kolektywne właściwości rynków finansowych. Empirycznie obserwowane stylizowane fakty są punktem wyjścia dla takiego podejścia do rozumienia rynków finansowych.

Stylizowane fakty

1. Rynki akcji charakteryzują się gwałtownymi wahaniami cen.
2. Zmiany cen są mniej zmienne na rynkach hossy i bardziej niestabilne na rynkach niedźwiedzi.
3. Korelacje zmian cen są silniejsze przy większej zmienności, a ich autokorelacje szybko wygasają.
4. Prawie wszystkie prawdziwe dane zawierają więcej ekstremalnych zdarzeń, niż przypuszczano.
5. Korelacje zmienności zanikają powoli.
6. Wolumeny handlowe mają pamięć w taki sam sposób, jak zmienność.
7. Przeszłe zmiany cen są ujemnie skorelowane z przyszłymi zmiennościami.

Cele badań

Finanse statystyczne koncentrują się na trzech obszarach:

1. Badania empiryczne koncentrowały się na odkryciu interesujących cech statystycznych finansowych szeregów czasowych w celu poszerzenia i utrwalenia znanych stylizowanych faktów .
2. Wykorzystanie tych odkryć do budowy i wdrożenia modeli, które lepiej wyceniają instrumenty pochodne i przewidują ruchy cen akcji, z naciskiem na metody i modele niegaussowskie.
3. Badanie zachowań zbiorowych i wyłaniających się na symulowanych i rzeczywistych rynkach w celu odkrycia mechanizmów odpowiedzialnych za zaobserwowane stylizowane fakty, z naciskiem na modele oparte na agentach .

Ekonometria finansowa również koncentruje się na pierwszych dwóch z tych trzech obszarów. Jednak społeczność badaczy zajmujących się statystycznymi finansami (którzy zazwyczaj publikują w czasopismach fizycznych) i społeczność badaczy ekonometrii finansowej (którzy zazwyczaj publikują w czasopismach ekonomicznych) prawie nie pokrywają się ani nie zachodzą interakcje.

Finanse behawioralne i finanse statystyczne

Finanse behawioralne próbują wyjaśnić anomalie cen w kategoriach stronniczego zachowania jednostek, głównie związanych z samymi agentami iw mniejszym stopniu agregacją zachowań agentów. Finanse statystyczne zajmują się wyłaniającymi się właściwościami wynikającymi z systemów z wieloma oddziałującymi agentami i jako takie próbują wyjaśnić anomalie cenowe w kategoriach zbiorowego zachowania. Emergentne właściwości są w dużej mierze niezależne od wyjątkowości poszczególnych agentów, ponieważ są one zależne od natury interakcji agentów, a nie samych agentów. Podejście to silnie czerpało z pomysłów wynikających ze złożonych systemów , przejścia fazowe , krytyczność , krytyczność samoorganizująca się , brak ekstensywności (patrz entropia Tsallisa ), modele q-Gaussowskie i modele oparte na agentach (patrz model oparty na agentach ); ponieważ wiadomo, że są one w stanie odzyskać część fenomenologii danych rynków finansowych, stylizowane fakty , w szczególności pamięć dalekiego zasięgu i skalowanie dzięki interakcjom dalekiego zasięgu.

Krytyka

W ramach przedmiotu argumentowano, że opis rynków finansowych na ślepo w kategoriach modeli fizyki statystycznej jest błędny, ponieważ okazało się, że nie odpowiadają one w pełni temu, co wiemy teraz o prawdziwych rynkach finansowych. Po pierwsze, handlowcy tworzą między sobą w dużej mierze szum, a nie długofalowe korelacje, z wyjątkiem sytuacji, gdy wszyscy kupują lub wszyscy sprzedają, na przykład podczas popularnej oferty publicznej lub krachu. Rynek nie znajduje się w krytycznym punkcie równowagi, wynikający z tego rynek braku równowagi musi odzwierciedlać szczegóły interakcji traderów (uniwersalność dotyczy tylko bardzo ograniczonej klasy bifurkacji, a rynek nie znajduje się w bifurkacji). Nawet jeśli pojęcie równowagi termodynamicznej rozpatrywane jest nie na poziomie czynników, ale w kategoriach zbiorów przyrządów, nie obserwuje się stabilnych konfiguracji. Rynek nie „samoorganizuje się” w stabilną równowagę statystyczną, rynki są raczej niestabilne. Chociaż rynki mogą być „samoorganizujące się” w znaczeniu używanym przez osobliwości o skończonym czasie, modele te są trudne do sfalsyfikowania. Chociaż systemy złożone nigdy nie zostały zdefiniowane w szerokim znaczeniu, rynki finansowe spełniają rozsądne kryterium uznania ich za złożone systemy adaptacyjne. Doktryna Tallisa została zakwestionowana, ponieważ najwyraźniej jest to szczególny przypadek dynamiki Markowa, kwestionujący samo pojęcie „nieliniowego równania Fokkera-Planka”. Ponadto standardowe „stylizowane fakty” dotyczące rynków finansowych, grubych ogonów, skalowania i uniwersalności nie są obserwowane na rzeczywistych rynkach walutowych, nawet jeśli są obserwowane na rynkach akcji.

Spoza tematu podejście to było przez wielu uważane za niebezpieczny pogląd na finanse, który spotkał się z krytyką ze strony niektórych heterodoksyjnych ekonomistów z powodu:

1. „Brak świadomości pracy, która została wykonana w samej ekonomii”.
2. „Odporność na bardziej rygorystyczną i solidną metodologię statystyczną”.
3. „Przekonanie, że uniwersalne prawidłowości empiryczne można znaleźć w wielu obszarach działalności gospodarczej”.
4. „Modele teoretyczne, które są używane do wyjaśnienia zjawisk empirycznych”.

W odpowiedzi na tę krytykę pojawiają się twierdzenia o ogólnym dojrzewaniu tych nietradycyjnych empirycznych podejść do finansów. Ta obrona podmiotu nie schlebia używaniu metafor fizycznych, ale broni alternatywnego empirycznego podejścia samej „ekonofizyki”.

Niektóre z kluczowych twierdzeń dotyczących danych zostały zakwestionowane pod względem metod analizy danych.

Niektóre pomysły wywodzące się z nauk nieliniowych i fizyki statystycznej były pomocne w zmianie naszego rozumienia rynków finansowych i mogą jeszcze okazać się przydatne, ale szczególne wymagania analizy stochastycznej dla konkretnych modeli przydatnych w finansach są najwyraźniej unikalne dla finansów jako przedmiotu . Wiele brakuje w tym podejściu do finansów, ale wydaje się, że kanoniczne podejście do optymalizacji indywidualnych zachowań w oparciu o finanse, biorąc pod uwagę informacje i preferencje, z założeniami pozwalającymi na agregację w równowadze, jest jeszcze bardziej problematyczne.

Sugerowano, że potrzebna jest zmiana sposobu myślenia w finansach i ekonomii, która przesunie tę dziedzinę w kierunku metod nauk przyrodniczych. Być może finanse należy postrzegać bardziej jako naukę obserwacyjną, w której rynki są obserwowane w taki sam sposób, jak obserwowalny wszechświat w kosmologii lub obserwowalne ekosystemy w naukach o środowisku. Tutaj lokalne zasady można odkryć za pomocą lokalnych eksperymentów, ale sensowne eksperymenty globalne są trudne do wyobrażenia jako wykonalne bez odtworzenia obserwowanego systemu. Wymagana nauka staje się oparta w dużej mierze na pluralizmie (patrz naukowy pluralizm pogląd, że niektóre zjawiska obserwowane w nauce wymagają wielu wyjaśnień, aby wyjaśnić ich naturę), tak jak w większości nauk zajmujących się złożonością, a nie pojedynczymi, ujednoliconymi ramami matematycznymi, które należy zweryfikować eksperymentalnie.

Zobacz też

• Złożoność
• Ekonofizyka
• Ekonometria finansowa
• Finanse matematyczne
• Modelowanie i analiza rynków finansowych
• Fizyka statystyczna
• Analiza szeregów czasowych

Bibliografia

Zobacz bibliografię i podręczniki Ekonofizyki

• Jean-Philippe Bouchaud , Marc Potters, Theory of Financial Risk and Derivative Pricing , Cambridge University Press (2003)
• Rosario N. Mantegna, H. Eugene Stanley , Wprowadzenie do ekonofizyki: korelacje i złożoność w finansach , Cambridge University Press (1999)
• Neil F. Johnson , Paul Jefferies i Pak Ming Hui, Złożoność rynków finansowych: co fizyka może nam powiedzieć o zachowaniach rynkowych , Oxford University Press (2003)
• Mantegna, Rosario N.; Kertesz, Janos (2010). „Skoncentruj się na modelowaniu fizyki statystycznej w ekonomii i finansach” . New Journal of Physics .

Linki zewnętrzne

• Finanse statystyczne na arXiv.org