了解股市回报:哪种模型最适合?

了解股市回报:哪种模型最适合?

理解股市回报取决于理解其波动性。几十年来，两种简单但相互竞争的模型一直占据着主导地位:1993年引入的赫斯顿模型(Heston model)和1990年引入的乘法模型(multiplicative model)。美国物理学家最近将这两种模型应用于美国股市，并使用了标准普尔500指数(S&P500)和道琼斯工业平均指数(Dow Jones Industrial Average)这两个指数的历史数据，对它们进行了比较。

在EPJ B上发表的一项研究中，Rostislav Serota和来自美国辛辛那提大学的同事证明了这两种模型之间的明显差异。简而言之，赫斯顿模型更适合预测股票的长期累积收益，而乘法模型更适合预测日收益率或日收益率。

股票波动率取决于与围绕一个中心股票价值的统计离散度相关的随机程度，即随机波动率。赫斯顿模型预测了波动性和股票回报分布的短尾现象，这与围绕中心回报值出现的数值较少有关。相比之下，乘法模型得到的是“肥”尾，由幂律控制，围绕中心值有广泛的分布。

研究小组研究了作为回报累积天数的函数的分布力矩。根据作者的说法，这种方法产生了更确定的结果，能够拟合收益的分布。

在后续的研究中，Serota和他的同事们正在寻找结合赫斯顿模型和乘法模型各自优势的替代模型。他们已经完成了一个简单的赫斯顿乘法模型，现在正在对其进行推广。此外，他们还在探索股票回报预测的其他特征属性，如杠杆率、相关性和松驰。